Оптимізація запитів до великих мовних моделей

DOI: 10.31673/2412-9070.2025.050843

Анотація

Стрімкий розвиток великих мовних моделей (LLM) кардинально змінив підходи до обробки природної мови, забезпечивши ефективніші засоби взаємодії між людиною та комп’ютером. Великі мовні моделі, такі як GPT-4, BERT та інші, демонструють значні успіхи у різних завданнях обробки природної мови, включаючи генерацію тексту, переклад, аналіз настроїв та інші. Проте якість вихідних результатів таких моделей значною мірою залежить від формулювання вхідних запитів. У цій роботі розглянуто стратегії оптимізації запитів, зокрема інженерію запитів, автоматизоване налаштування та адаптацію до конкретних завдань. Інженерія запитів є ключовим аспектом для досягнення високої якості результатів великих мовних моделей. Вона включає в себе розробку та тестування різних формулювань запитів, щоб знайти найбільш ефективні для конкретних завдань. Автоматизоване налаштування є ще одним важливим підходом, який дозволяє автоматично налаштовувати запити для досягнення оптимальних результатів. Цей метод використовує алгоритми машинного навчання для аналізу та оптимізації запитів на основі попередніх результатів. Адаптація до конкретних завдань є важливим аспектом оптимізації запитів. Великі мовні моделі можуть бути налаштовані для виконання різних завдань, таких як переклад, аналіз, класифікація тексту та інші. Для кожного з цих завдань необхідно розробити спеціальні запити, які враховують специфіку завдання та забезпечують високу якість результатів. Проведено аналіз існуючих досліджень, здійснено класифікацію підходів до оптимізації та наведено результати емпіричних експериментів. У рамках цього дослідження було проведено серію експериментів з використанням різних мовних моделей та запитів для оцінки їх ефективності.
Результати показали, що оптимізовані запити істотно покращують ефективність, передбачуваність та інтерпретованість відповідей мовних моделей. Важливим аспектом оптимізації запитів є врахування контексту та специфіки завдання. Для цього необхідно проводити детальний аналіз завдання та розробляти спеціальні запити, які враховують всі аспекти завдання. Отримані висновки свідчать, що оптимізовані запити істотно покращують ефективність, передбачуваність та інтерпретованість відповідей мовних моделей. Це дозволяє використовувати великі мовні моделі для вирішення різних завдань обробки природної мови з високою якістю результатів. Для завдань перекладу оптимізовані запити дозволяють забезпечити точний переклад, враховуючи контекст та культурні особливості мови. Додатково у межах роботи було запропоновано математичну модель процесуоптимізації запитів, а також розроблено алгоритм автоматизованого налаштування запитів, що дозволяє формально описати процес пошуку оптимальної структури запиту для конкретного завдання. Таким чином, оптимізація запитів є важливим аспектом для досягнення високої якості результатів від великих мовних моделей. Інженерія запитів, автоматизоване налаштування та адаптація до конкретних завдань дозволяють істотно покращити ефективність, передбачуваність та інтерпретованість відповідей мовних моделей. Проведений аналіз існуючих досліджень, результати емпіричних експериментів, а також запропонована математична модель і алгоритм підтверджують важливість оптимізації запитів для досягнення високої якості результатів від великих мовних моделей.

Ключові слова: мовна модель; обробка природної мови; налаштування запитів; оптимізація; інструкційний дизайн; GPT; zero-shot; few-shot; генерація тексту; тестування; алгоритм; машинне навчання; запит; математична модель.