Способы адаптации нейросетевых технологий под пользовательские задачи
Ключевые слова:
нейросеть, чат-бот, безопасность, адаптация, онтологияАннотация
В данной работе проведено исследование возможностей нейросетевых технологий на основе популярных чат-ботов. Выявлены потенциальные угрозы безопасности. Предложен способ адаптации — разработка интерфейса, обеспечивающего взаимодействие между конструктором нейросетей и СППР, построенной на базе онтологий. Рассмотрена задача создания системы адаптации нейросетевых технологий под пользовательские нужды, а также рассмотрены возможные трудности еѐ реализации. Намечены перспективы дальнейшего исследования.
Библиографические ссылки
ChatGPT sets record for fastest-growing user base — analyst note, 2023.02.01 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/ — загл. с экрана.
Воронцов, К. В. Искусственный интеллект: эволюция идей от Фрэнсиса Бэкона до фундаментальных моделей и ChatGPT, ФИЦ ИУ РАН, 26.04.2023 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://deep-econom.livejournal.com/1123755.html.
Sajid, Saiyed. Designing with AI: "prompts" are the new design tool — Exploring AI image generation [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://uxdesign.cc/prompts-are-the-new-design-tool-caec29759f49 — загл. с экрана.
Чат-бот Bing от Microsoft: как пользоваться поисковиком с нейросетью в духе ChatGPT [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://journal.tinkoff.ru/bing-ai/#oops — загл. с экрана.
GPT-4 System Card OpenAI [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://cdn.openai.com/papers/gpt-4-system-card.pdf — загл. с экрана.
ПРО//ЧТЕНИЕ — Технологический конкурс UP GREAT, 2019-2022 [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://ai.upgreat.one — загл. с экрана.
Воронцов, К. В. Стандартизация разметки текста и оценивания предсказательных моделей в задачах понимания естественного языка [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.machinelearning.ru/wiki/images/c/c3/Voron-2022-10-12.pdf — загл. с экрана.
Sanjeev, Arora. Toward theoretical
understanding of deep learning [Электронный ресурс] // ICML-2018 Tutorial. - Режим доступа: https://unsupervised.cs.princeton.edu/deeplearningtutorial.html — загл. с экрана.
Merritt, Rick. What Is a Transformer Model? [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://blogs.nvidia.com/blog/2022/03/25/what-is-a-transformer-model — загл. с экрана.
Грабовой, А. В. Введение отношения порядка на множестве параметров аппроксимирующих моделей [Электронный ресурс] / А. В. Грабовой, О. Ю. Бахтеев, В. В. Стрижов // Информатика и еѐ применения, 2020. - Том 14. – Вып. 2.— С. 58-65. - Режим доступа: https://www.mathnet.ru/links/5597cf5f06057197afbef9952d4f80e4/ia662.pdf — загл. с экрана.
Стальнов, А. Д. Проблематика адаптивности системы поддержки принятия решений в области нейросетевых технологий [Электронный ресурс] / А. Д. Стальнов, А. В. Григорьев // ПИИВС-2022. Сборник материалов IV Международной научно-практической конференции, г. Донецк, 29-30.11.2022. — С. 205-213. - Режим доступа: https://cloud.mail.ru/public/o6x2/Jz1E3HTWa
