Сучасні підходи до використання баз знань для вирішення проблем великих мовних моделей

Simple item page
dc.contributor.authorАндрощук, Максимuk_UA
dc.date.accessioned2025-05-21T07:23:27Z
dc.date.available2025-05-21T07:23:27Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionThis paper examines the potential of integrating Large Language Models (LLMs) with knowledge bases to imrpove the accuracy and reliability of their responses. The advantages of such a combination are evaluated, particularly in reducing the risk of hallucinations – the phenomenon where models generate erroneous or fabricated information. Various methodologies for combining LLMs with knowledge bases are analyzed, along with their respective advantages and limitations. The prospects and challenges of implementing this technology in diverse fields—such as information retrieval, decision support, and automated content creation—are discussed. The paper presents an overview of the current state of research in this domain and delineates directions for future investigation.The integration of LLMs with knowledge bases represents a significant advancement in artificial intelligence, aiming one of the key concerns regarding LLMs—their tendency to generate inaccurate or fabricated information, commonly referred to as hallucinations. This approach leverages the vast language understanding and generation capabilities of LLMs while grounding their outputs in structured and verified information from knowledge bases. The synergy between these two technologies has the potential to significantly enhance the reliability and factual accuracy of AI-generated responses across a wide range of applications. The methodologies for combining LLMs with knowledge bases differ in their implementation and effectiveness. Some approaches involve pre-training LLMs on curated knowledge bases, while others reference knowledge bases externally during the inference process. Each method presents its own set of advantages and challenges, such as balancing computational efficiency against accuracy and maintaining the fluency of LLM outputs while adhering strictly to factual information. The application of this integrated technology extends beyond mere information retrieval, showing promise in complex decision support systems, automated content creation for specialized domains, and contributing to the advancement of explainable AI by providing traceable sources for generated information. As research in this area progresses, it is expected to open new avenues for developing more trustworthy and capable AI systems across various industries and academic disciplines.en_US
dc.description.abstractРозглянуто можливості інтеграції великих мовних моделей (ВММ) із базами знань для підвищення точності й надійності їхніх відповідей. Визначено переваги такого поєднання, зокрема зменшення ризику галюцинацій — генерування неправильної або вигаданої інформації. Проаналізовано різні підходи до об’єднання ВММ із базами знань, їхні сильні та слабкі сторони. Обговорено перспективи та виклики у застосуванні цієї технології в різних галузях, зокрема інформаційний пошук, підтримку прийняття рішень та автоматизоване створення контенту. Стаття надає огляд сучасного стану досліджень у цій сфері та окреслює напрями для подальшого вивчення.uk_UA
dc.identifier.citationАндрощук М В. Сучасні підходи до використання баз знань для вирішення проблем великих мовних моделей / Андрощук М. В. // Наукові записки НаУКМА. Комп'ютерні науки. - 2024. - Т. 7. - С. 98-101. - https://doi.org/10.18523/2617-3808.2024.7.98-101uk_UA
dc.identifier.issn2617-3808
dc.identifier.issn2617-7323
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.18523/2617-3808.2024.7.98-101
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/34778
dc.language.isoukuk_UA
dc.relation.sourceНаукові записки НаУКМА. Комп'ютерні науки. Том 7uk_UA
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectВММuk_UA
dc.subjectбаза знаньuk_UA
dc.subjectгалюцинаціїuk_UA
dc.subjectRAGen_US
dc.subjectстаттяen_US
dc.subjectLLMen_US
dc.subjectknowledge baseen_US
dc.subjecthallucinationsen_US
dc.titleСучасні підходи до використання баз знань для вирішення проблем великих мовних моделейuk_UA
dc.title.alternativeModern Approaches to Using Knowledge Bases to Address the Challenges of Large Language Modelsen_US
dc.typeArticleuk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Androshchuk_Suchasni_pidkhody_do_vykorystannia_baz_znan_dlia_vyrishennia_problem_velykykh_movnykh_modelei.pdf
Size:
306.89 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Том 7
Кафедра інформатики