Исследование особенностей применения больших языковых моделей для табличных данных
Аннотация
Название ВКР: Исследование особенностей применения больших языковых моделей для табличных данных
ФИО магистранта: Шубаков Вячеслав Сергеевич
ФИО научного руководителя: Ронкин Михаил Владимирович
Аннотация: Работа посвящена исследованию ограничений и преимуществ при использовании больших языковых моделей на табличных данных
Ключевые слова: машинное обучение, нейронные сети глубокого обучения, большие языковые модели, табличные данные
Metadata of the master's student
Title: Investigation of the features of using large language models for tabular data
Full name of the master's student: Shubakov Vyacheslav Sergeevich
Full name of the scientific supervisor: Ronkin Mikhail Vladimirovich
Abstract: The work is devoted to the study of the limitations and advantages of using large language models on tabular data
Keywords: machine learning, deep learning neural networks, large language models, tabular data
Дополнительная информация:
Институт: Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ.
Кафедра: Информационных технологий и систем управления.
Направление: Инженерия искусственного интеллекта
Срок обучения: 2022–2024 гг.
ФИО магистранта: Шубаков Вячеслав Сергеевич
ФИО научного руководителя: Ронкин Михаил Владимирович
Аннотация: Работа посвящена исследованию ограничений и преимуществ при использовании больших языковых моделей на табличных данных
Ключевые слова: машинное обучение, нейронные сети глубокого обучения, большие языковые модели, табличные данные
Metadata of the master's student
Title: Investigation of the features of using large language models for tabular data
Full name of the master's student: Shubakov Vyacheslav Sergeevich
Full name of the scientific supervisor: Ronkin Mikhail Vladimirovich
Abstract: The work is devoted to the study of the limitations and advantages of using large language models on tabular data
Keywords: machine learning, deep learning neural networks, large language models, tabular data
Дополнительная информация:
Институт: Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ.
Кафедра: Информационных технологий и систем управления.
Направление: Инженерия искусственного интеллекта
Срок обучения: 2022–2024 гг.