Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 6.
-
РАЗРАБОТКА ЧАТ-БОТА ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ И АНАЛИЗА ТЕКСТОВ НА ЕСТЕСТВЕННОМ ЯЗЫКЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛОКАЛЬНЫХ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ
Али Махмуд Мансур , Жуман Хуссайн Мохаммад , Ю.А. Кравченко159-1712025-07-24Аннотация ▼Исследуются локальные большие языковые модели (Local large language models, Local LLM) и их применение в задачах классификации текста, а также проводится сравнение их производительности с традиционными методами. Статья предоставляет всесторонний обзор ряда ключевых локальных LLM, уделяя особое внимание их архитектурным преимуществам, характеристикам и областям применения. В частности, рассматриваются модели с различным количеством параметров, их способность адаптироваться к специализированным доменам, а также требования к вычислительным ресурсам при их развертывании на локальном оборудовании. Особый акцент делается на компромиссах между производительностью и эффективностью использования ресурсов. В качестве практического вклада разработан чат-бот, использующий локальные LLM (такие как DeepSeek, Gemma и Llama2 через Ollama) для классификации входящих текстов по заранее заданным категориям, демонстрируя работу этих моделей без использования облачных вычислений. Система реализована с модульной архитектурой, позволяющей легко интегрировать новые модели и сравнивать их эффективность. Вычислительный эксперимент включает оценку точности и скорости вывода локальных LLM в сравнении с более простыми методами, такими как Sentence-BERT, TF-IDF и BoWC, выделяя сценарии, в которых локальные модели превосходят традиционные подходы или уступают им. Тестирование проводилось на основе эталонного набора данных BBC. Результаты показывают, что языковые модели (включая модели с 7 миллиардами параметров) демонстрируют сильную и логически обоснованную классификационную производительность при обработке текстов на естественном языке, однако их результаты не являются идеальными для эталонных наборов данных. В частности, обнаружены случаи, когда все тестируемые модели, включая традиционные методы, ошибочно классифицировали документы, что указывает на возможные проблемы в разметке данных. Полученные результаты указывают на необходимость пересмотра эталонных меток в стандартных наборах данных. Это особенно важно для доменов с субъективными категориями, где экспертные оценки могут значительно расходиться. С другой стороны, хотя локальные LLM уступают облачным в скорости, их преимущества в конфиденциальности данных и оффлайн-работе делают их пригодными для специализированных задач.
-
ФОРМАЛИЗОВАННЫЙ ПОДХОД К СИНТЕЗУ АРХИТЕКТУРЫ СИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО ГРУППОВОГО УПРАВЛЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ В УСЛОВИЯХ НЕДЕТЕРМИНИРОВАННОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СРЕДЫ
В. В. Свиридов2022-05-26Аннотация ▼Бурное развитие «многоагентных систем», как самостоятельного и многопланового
раздела искусственного интеллекта, привлекает к себе многих исследователей в различных
сферах деятельности. Темпы прогресса в развитии информационных технологий, распре-
делённых информационных систем, компьютерной техники определяют возможности
применения технологий робототехники в Вооружённых силах Российской Федерации.
Представленные в статье факторы санкционируют необходимость внедрения в войска
новых интеллектуальных технологий – автономных робототехнических комплексов (сис-
тем). Развитие методов искусственного интеллекта позволяет сделать новый шаг к из-
менению стиля взаимодействия комплексов между собой в составе робототехнической
системы. Возникла идея создания так называемых "автономных комплексов", которые
породили уже новый стиль адаптивного группового управления. Вместо взаимодействия,
инициируемого пользователем-оператором путём команд и прямых манипуляций, комплек-
сы самостоятельно вовлекаются в совместный процесс решения общей задачи в условиях
недетерминированной динамической среды. В статье предложен формализованный подход
к конструированию вариантов архитектур группового взаимодействия автономных робо-
тотехнических комплексов в системе, основанного на законе открытого управления, т.е.
индуцированных и достоверных предпочтений каждого комплекса к действию, удовлетво-
ряющих условиям совершенного согласования их деятельности, путём идентификации па-
раметров, при которых максимизируется целевая функция в различных режимах функционирования робототехнической системы. Представлена формализованная постановка за-
дачи синтеза системы адаптивного группового управления автономными робототехниче-
скими комплексами в условиях априорной неопределённости. Архитектура группового
взаимодействия комплексов адаптивно выстраивается исходя из условий внешней среды и
внутреннего состояния системы, в которых каждый комплекс группы функционирует для
достижения общей цели (решения системной задачи) в рассматриваемый момент времени -
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО И ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО АЛГОРИТМОВ ДВИЖЕНИЯ СТРОЕМ БЛА МУЛЬТИКОПТЕРНОГО ТИПА
М.Ю. Медведев , В. Х. Пшихопов2022-04-21Аннотация ▼Развитие робототехнических комплексов делает актуальным их групповое примене-
ние для решения различных задач. Эффективность выполнения задач обнаружения и опре-
деления координат объектов группой роботов существенно зависит от точности под-
держания заданного строя. В этой связи практический интерес представляет задача оп-
ределения алгоритмов планирования движения, обеспечивающих наибольшую точности
поддержания заданного строя. Данная статья посвящена исследованию точности под-
держания строя группой БЛА мультикоптерного типа с использованием централизованно-
го алгоритма планирования движения и децентрализованного алгоритма. В централизо-
ванном алгоритме используется ведущий БЛА, который передает свои координаты ведо-
мым БЛА. На основании полученных координат и заданной структуре строя ведомые БЛА
планируют свое движение. В децентрализованной систем соседние БЛА группы передают
свои координаты друг другу, на основании чего планируется движение отдельного БЛА.
Точность исследуется в зависимости от погрешностей навигационной системы и часто-
ты обновления данных о положении ведущего или соседних БЛА. Полагается, что БЛА
группы в дискретные моменты времени определяют свои координаты, используя внешнюю
навигационную систему. Централизованный и децентрализованный алгоритмы отрабаты-
ваются одинаковой системой управления движением. Алгоритмы исследуются в данной
статье методами численного моделирования. В процессе моделирования учитываются
модели кинематики, динамики и исполнительных механизмов, а также модели формирова-
ния погрешностей навигационной системы. Показано, что децентрализованный алгоритм
группового планирования движения обеспечивает более высокую точность по сравнению с
централизованным алгоритмом. Однако техническая реализация децентрализованного
алгоритма более сложна с точки зрения организации системы групповой связи. В центра-
лизованной систем должна быть реализована передача данных от ведущего БЛА ведомым.
В децентрализованной системе требуется реализовать сетевую связь. -
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СОЗДАНИЯ САМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ ДИСПЕТЧЕРОВ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ НА БАЗЕ МУЛЬТИАГЕНТНОГО СОЦИОИНСПИРИРОВАННОГО ПОДХОДА
А. И. Каляев2021-11-14Аннотация ▼Описаны новые принципы организации, методы и алгоритмы функционирования дис-
петчера Распределенной системы (РС), позволяющие распределять и перераспределять
ресурсы с динамически изменяющимися параметрами между поступающими заданиями с
целью минимизации времени их выполнения. Основная проблема, не позволяющая сегодня
эффективно оценивать время выполнения заданий в гетерогенной РС, напрямую вытекает
из распределенности системы: каждый из её элементов обладает частичной независимо-
стью и может существенно отличаться от других, более того, в процессе работы его
возможности могут изменяться, и все это существенно влияет на эффективность рас-
пределения задач между узлами РС и на время выполнения заданий. В статье предложен
новый подход к организации диспетчера РС, базирующийся на применении теории муль-
тиагентных систем и социоинспирированных (базирующихся на принятых в человеческом
обществе) методов: пользователи РС размещают свои задания на специальных узлах –
досках объявлений, на каждом узле РС размещается проактивный программный агент,
осуществляющий постоянный мониторинг параметров своего узла и поиск на досках объ-
явлений подходящих для решения задач. При этом агенты, участвующие в решении общего
задания формируют сообщества, в которых осуществляют планирование процесса реше-
ния задания и распределение частей заданий для минимизации времени задержки их реше-
ния. В качестве критерия эффективности работы РС было решено принять значение
среднего времени задержки выполнения функциональных заданий относительно требуемых
моментов времени, соответственно агенты распределяют задания таким образом, чтобы
минимизировать значение указанного критерия. Настоящая статья включает введение,
формальную постановку задачи диспетчирования ресурсов РС, обзор существующих под-
ходов к организации диспетчера РС, описание предлагаемого мультиагентного решения
задачи диспетчирования ресурсов РС с использованием социоинспирированного подхода,
алгоритм работы распределенной системы и ее элементов, описание применения социоин-
спирированного подхода применительно к процессу диспетчирования задач и заключение.
К основным преимуществам предложенного подхода можно отнести: возможность ис-
пользования достоверной и актуальной информации о специализации и текущей произво-
дительности ресурсов при диспетчировании; высокая отказоустойчивость, обусловленная
отсутствием элементов РС, выход из строя которых приводит к полной потере работо-
способности РС; возможность гибкого масштабирования РС (увеличения числа ресурсов),
достигаемая за счет децентрализации процесса диспетчирования. -
БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ МЕТОД КЛАССИФИКАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ ДИСПЕТЧИРОВАНИЯ В ГРИД-СИСТЕМАХ
Д.Ю. Кравченко , Ю.А. Кравченко, В. В. Марков , А.Э. Саак2021-11-14Аннотация ▼Статья посвящена решению задачи диспетчирования распределенных вычислитель-
ных ресурсов на основе их классификации методом биоинспирированного поиска для повы-
шения эффективности функционирования грид-систем. Актуальность задачи обоснована
значительным ростом востребованности парадигмы распределенных вычислений в услови-
ях информационного переполнения и неопределенности. В статье рассмотрены проблемы
диспетчирования гетерогенных вычислительных ресурсов при решении сложных профес-
сиональных и научных задач, поступающих в различные моменты времени, на основе клас-
сификации по значимым признакам соответствия и готовности ресурса. Проведен срав-
нительный обзор существующих аналогов. Сформулирована постановка решаемой задачи вконтексте выбранной тематики исследования. Обоснована стратегия выбора биоинспи-
рированного моделирования для решения поставленной задачи. Проанализированы аспекты
эффективности применения различных децентрализованных биоинспирированных мето-
дов. Предложено решать задачу диспетчирования вычислительных ресурсов на основе
определения соответствия ресурса необходимому классу. Классификация проводиться на
основе применения биоинспирированного метода оптимизации, построенного на основе
алгоритма поиска косяком рыб. Использование популяционного биоинспирированного ме-
тода позволяет обеспечить беспрецедентный параллелизм получения альтернативных
решений и оптимизировать распределение имеющихся вычислительных ресурсов в зависи-
мости от наборов значимых признаков. Объектом исследования являются процессы клас-
сификации данных, включающие в себя упорядоченные последовательности действий, на-
правленных на распределение вычислительных ресурсов по классам решаемых задач. Предме-
том исследования являются биоинспирированные методы решения задачи классификации
данных в грид-системах. Для оценки эффективности предложенного метода разработано
программное приложение и проведен вычислительный эксперимент с разным количеством
сформированных классов вычислительных ресурсов. Каждый вычислительный ресурс имеет
определенный набор атрибутов, являющийся вектором его признаков. Косинусная мера сход-
ства вектора признаков ресурса и вектора признаков определенного класса является крите-
рием классификации. Для повышения качества процесса диспетчирования задача классифи-
кации вычислительных ресурсов решена для множества вариантов организации потоков
сложных решаемых задач в грид-системах. Полученные количественные оценки демонстри-
руют экономию времени при решении задач диспетчирования распределенных вычислитель-
ных ресурсов на основе их классификации методом биоинспирированного поиска не менее
7 %. Временная сложность в рассмотренных примерах составила . Описанные ис-
следования имеют высокий уровень теоретической и практической значимости и напря-
мую связаны с решением классических задач искусственного интеллекта. -
ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ ПОДЗАРЯДКИ ГРУППЫ БЛА
В. А. Костюков, М. Ю. Медведев , В.Х. Пшихопов, Е. Ю. Косенко2021-04-04Аннотация ▼В настоящее время началось активное использование групп роботов для решения
целого ряда задач гражданского и военного назначений. В этой связи возникают пробл е-
мы, связанные с групповым управлением, организацией надежных каналов связи и обесп е-
чением эффективного функционирования группы при ограниченных энергетических р е-
сурсах. При решении задачи об оптимизации энергопотребления возникает проблема
повышения эффективности взаимодействия элементов группы со стационарными стан-
циями подзарядки. Эта проблема может быть решена только при рассмотрении объ е-
диненной системы, в которую входят роботы и станции подзарядки. Централизованное
управление такой системой оправдано в случае небольшого числа ее элементов. Однако с
ростом числа элементов группы повышается сложность управления, поэтому более
приоритетным решением становится сочетание централизованного и децентрализо-
ванного методов управления. В комплекс проблем децентрализованного управления такой
группой входит задача организации оптимального взаимодействия её элементов с целью
достижения цели своего функционирования. При организации энергетического обмена
между роботами и станциями подзарядки решение этой задачи играет ключевую рол ь в
оптимизации энергопотребления. В данной статье работе разрабатывается концепция
взаимодействия подвижных и стационарных объектов, подразумевающая возможность
выбора каждым агентом взаимодействия соответствующего компаньона. Такой выбор
производится с учетом текущего состояния системы и оценки истории результатов
взаимодействия. Разработанная концепция детализируется для системы, включающей
БЛА и станции их подзарядки. Предлагается алгоритм децентрализованного выбора пар
взаимодействующих элементов «БЛА– станция подзарядки» на основе двух показателей
– энергетической эффективности процесса заряда, и времени, затрачиваемго БЛА на
достижение целевой точки. Оба показателя учитываются при выборе весовых коэффи-
циентов, назначаемых каждой станции подзарядки в качестве степеней её эффективно-
сти. Также данные показатели входят в оптимизируемый критерий качества. Разраб о-
тана процедура оптимизации, результатом которой является номер станции подзаря д-
ки, наиболее подходящей данному мобильному объекту для взаимодействи я.
1 - 6 из 6 результатов
