Электронный каталог

74
Д 22
Дахин, А. Н.
    Педагогика больших языковых моделей [Текст] / А. Н. Дахин // Педагогика. - 2025. - №2. - С. 5-16
ББК 74

Рубрики: Педагогика

Кл.слова (ненормированные):
исскуственный интеллект -- автодидактика -- большие языковые модели -- цифровой Ассистент -- образовательная среда
Аннотация: В статье рассматривается интеграция исскуственного интеллекта в образовательную деятельность. Автор представляет как теоретические основы, так и практическую реализацию своего подхода, сочетая принципы автодидактики/самообучения с современными возможностями искусственного интеллекта. В работе подчеркивается важность персонализированных схем обучения, что обеспечивается присутствием в образовательной деятельности цифрового Ассистента, который выступает в качестве посредника между большими языковыми моделями (LLM) и учеником. Так, именно Ассистента организует образовательный контент в содержательные модули-чанки, представляет проверенный, структурированный контент с возможностью ео гибкой навигации, обеспечивает обратную связь и адаптивные схемы обучения.
Держатели документа:
ЗКУ

78
Г 65
Гончаров, М. В.
    Особенности использования больших языковых моделей при составлении текстовых рефератов [Текст] / М. В. Гончаров, К. А. Колосов // Научные и технические библиотеки. - 2025. - №11. - С. 203-214.
ББК 78

Рубрики: Библиотечное дело

Кл.слова (ненормированные):
автореферирование -- большие языковые модели -- LLM -- трансформеры -- MBart -- T-lite -- ROUGE
Аннотация: В условиях стремительного увеличения объёма издаваемой научной литературы автоматическое реферирование текстов с помощью технологий искусственного интеллекта становится актуальной задачей. Современные модели реферирования основаны на использовании предварительно обученных больших языковых моделей, развёртывание которых часто требует значительных аппаратных ресурсов. В то же время применение для реферирования текстов специализированных моделей, основанных на той же архитектуре трансформеров, не требует больших аппаратных ресурсов, что позволяет использовать их как на локальных серверах, так и в облачной среде со значительно меньшими затратами.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Колосов, К.А.

78
Г 65
Гончаров, М. В.
    Применение искусственного интеллекта в практике научно-технических библиотек: исследование потенциала, опыт использования, оценка перспектив [Текст] / М. В. Гончаров, К. Е. Соколинский, Я. Л. Шрайберг // Научные и технические библиотеки. - 2025. - №12. - С. 144-164.
ББК 78

Рубрики: Библиотечное дело

Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- большие языковые модели -- семантическая деконструкция -- каталогизация -- имидж-каталоги -- справочное обслуживание
Аннотация: Статья представляет результаты комплексного исследования применения больших языковых моделей (LLM) и технологий искусственного интеллекта в отечественной библиотечно-информационной деятельности. Проведён сравнительный анализ эффективности российских (GigaChat, YaGPT) и зарубежных (ChatGPT, Claude, LLaMA, Mistral, DeepSeek) языковых моделей для решения трёх ключевых библиотечных задач: семантической деконструкции пользовательских запросов, распознавания рукописных каталожных карточек и автоматической коррекции ошибок в текстовых данных.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Соколинский, К.Е.
Шрайберг, Я.Л.