Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorАндреев И. А.ru
dc.contributor.authorДырночкин А. А.ru
dc.contributor.authorКашин М. И.ru
dc.contributor.authorМошкин В. С.ru
dc.date.accessioned2026-01-23T11:29:00Z-
dc.date.available2026-01-23T11:29:00Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\582262ru
dc.identifier.citationДоменная адаптация больших языковых моделей с применением методов параметрически эффективного дообучения / А. А. Дырночкин, В. С. Мошкин, И. А. Андреев, М. И. Кашин // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2025) : материалы XI междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самарканд, Узбекистан, 7-9 окт. 2025 г.) / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т). - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2025. - С. 030522.ru
dc.identifier.isbnru
dc.identifier.issnru
dc.identifier.ismnru
dc.identifier.npsru
dc.identifier.orcidru
dc.description.abstractВ данной статье был рассмотрен подход к доменнойадаптации больших языковых моделей (LLM) сиспользованием метода Rs-LoRA. Проведенные экспериментыпродемонстрировали эффективность данного метода в задачахадаптации модели к узкоспециализированным доменам, такимкак проектирование информационных систем.Благодаря использованию квантованных весов иограничению ранга адаптационных матриц, Rs-LoRA позволяетзначительно сократить вычислительные и энергетическиезатраты, что делает его применимым в условияхограниченных ресурсов.ru
dc.description.firstpage030522ru
dc.format.extentru
dc.format.mimetypeTextru
dc.language.isorusru
dc.publisherPublisherru
dc.rightsLicenseru
dc.sourceSourceru
dc.textpart-
dc.subjectбольшие языковые моделиru
dc.subjectдоменная адаптацияru
dc.subjectквантованиеru
dc.subjectпредварительное обучениеru
dc.subject.rubbkru
dc.subject.rugasntiru
dc.subject.udcru
dc.titleДоменная адаптация больших языковых моделей с применением методов параметрически эффективного дообученияru
dc.title.alternativeru
dc.typeType Textru
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-7883-2262-9_2025-175-176.pdf140.72 kBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.