Банківський асистент використовуючи великі мовні моделі (LLM)

Гребінник, Є. В.

Публікація:
Банківський асистент використовуючи великі мовні моделі (LLM)

dc.contributor.author	Гребінник, Є. В.
dc.date.accessioned	2025-03-03T17:07:00Z
dc.date.available	2025-03-03T17:07:00Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	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.
dc.identifier.citation	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.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/29959
dc.language.iso	uk
dc.subject	банківська транзакція
dc.subject	мовна модель
dc.title	Банківський асистент використовуючи великі мовні моделі (LLM)
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication