Ру
Регистрация Вход

Список публикаций по ключевому слову: «большие языковые модели»

  • Принцип работы рекомендательных систем и их влияние на человека на примере «YouTube»

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности
    Авторы:
    Тагиров Марк Ильич, Ушаков Александр Анатольевич, Терещенко Олеся Валерьевна
    Рубрика:
    Менеджмент и его разновидности, диверсификация, маркетинг, ценообразование и логистика
    Аннотация:
    В статье проводится анализ рекомендательной системы «YouTube», а также проводится исследование архитектуры системы, которая, в свою очередь, основана на двухэтапной модели машинного обучения, с учетом внедрения методов самообучения и ее эволюция в 2025 г. Уделяется основное внимание выявлению и систематизации рисков, которые связаны с персонализацией контента, таких как формирование «информационных пузырей», влияние на поведения пользователя и продвижение радикального контента. Представлены рекомендации для снижения выявленных негативных эффектов у пользователей и разработчиков на основе актуальных научных публикаций и статистики.
    Ключевые слова:
    зависимость, искусственный интеллект, машинное обучение, алгоритмы, персонализация, YouTube, большие языковые модели, рекомендательные системы, информационный пузырь
    Перейти 

  • Искусственный интеллект в коучинге: систематический анализ эффективности, этических дилемм и стратегий гибридной интеграции

    Статья в сборнике трудов конференции
    Психология коучинга: методология, теория, практика
    Авторы:
    Шахова Алёна Витальевна, Тараненко Фёдор Сергеевич
    Рубрика:
    Технологии искусственного интеллекта в коучинге
    Аннотация:
    Целью данного систематического обзора является синтез современных академических исследований (2020–2025 гг.), посвященных интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в коучинг. Методология включает критический анализ 17 работ, охватывающих эмпирические исследования, концептуальные модели и практические кейсы в контекстах лидерства, медицины, продаж и психического здоровья. Результаты демонстрируют, что ИИ эффективен в структурированных задачах, таких как постановка целей (увеличение уверенности пользователей на 34%, Khandelwal & Upadhyay, 2021) и анализ данных (выявление 63% запросов, связанных с карьерным ростом, Movsumova et al., 2020), но уступает человеку в сферах, требующих эмпатии и работы с неоднозначными сценариями (снижение эффективности на 39% в задачах двойной петли обучения, Arakawa & Yakura). Гибридные модели, сочетающие ИИ и человеческий коучинг, признаны наиболее перспективными, демонстрируя повышение достижения целей на 28% (Arakawa & Yakura); однако их внедрение сопряжено с этическими рисками, включая предвзятость данных (35% гендерных стереотипов в рекомендациях, Terblanche, 2024) и проблемы конфиденциальности (18% пользователей выражают обеспокоенность, Huang et al., 2025). Рекомендации для практиков включают развитие ИИ-грамотности, внедрение прозрачных гибридных систем и проведение лонгитюдных исследований для оценки долгосрочного воздействия.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, коучинг, этика ИИ, метапознание, LLM, большие языковые модели, гибридные системы
    Перейти 

  • ChatGPT: определение, принцип работы, история возникновения

    Статья в сборнике трудов конференции
    Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества
    Авторы:
    Хан Роман Эдуардович, Фомичева Татьяна Леонидовна
    Рубрика:
    Современные технологии в образовании
    Аннотация:
    Статья посвящена всестороннему анализу ChatGPT, передовой технологии обработки естественного языка. Исследование ставит перед собой задачу дать четкое определение ChatGPT, раскрыть принципы его работы и проследить этапы его развития. Проблема заключается в доступном изложении сложной технологии для широкого круга читателей. Методология исследования опирается на анализ научных публикаций, посвященных глубокому обучению и обработке естественного языка, а также на изучение истории развития семейства моделей GPT. В результате исследования представлено подробное описание архитектуры ChatGPT, понятное объяснение механизмов генерации текста, и исторический обзор, прослеживающий путь от первых версий GPT к современному ChatGPT. Статья позволит получить ясные и полные знания о данной технологии и ее значении в современном мире.
    Ключевые слова:
    образование, студенты, плагиат, критическое мышление, технологии в образовании, ChatGPT, инновации в обучении, LLM, большие языковые модели
    Перейти