Публікація: Банківський асистент використовуючи великі мовні моделі (LLM)
Завантаження...
Дата
2025
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Мета роботи – створення банківського асистенту для класифікації банківських транзакцій на класи: Зловмисна, Легальна. Методи дослідження – теоретичний (збір та структуризація теоретичного матеріалу), експериментальний (програмна реалізація великої мовної моделі та її навчання). Методи розробки базуються на технологіях Python з фреймворками Pytorch, Transformers. У результаті було проведено аналіз архітектур великих мовних моделей та архітектури трансформер відповідно, досліджени методи навчання та роботи таких шарів як: self-attention, cross-attention, multi-head attention та блоків: encoder та decoder й використані існуючі набори даних, що складаються приблизно з 16000 банківських транзакцій. Аналогічні дані були використані для розрахунку метрики точності.
Опис
Ключові слова
банківська транзакція, мовна модель
Бібліографічний опис
Гребінник Є. В. Банківський асистент використовуючи великі мовні моделі (LLM) : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Є. В. Гребінник ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 63 с.