The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования является система обучения с подкреплением от искусственного интеллекта (RLAIF) для создания само-корректирующихся языковых моделей. Данная система направлена на интеграцию механизмов автоматической корректировки в языковые модели, что позволяет им самостоятельно исправлять ошибки и улучшать качество генерации текста в режиме реального времени. Основное внимание уделяется разработке архитектуры, способной эффективно обрабатывать обратную связь от других моделей ИИ и оптимизировать алгоритмы корректировки на основе накопленного опыта.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Объектом исследования является система обучения с подкреплением от искусственного интеллекта (RLAIF) для создания само-корректирующихся языковых моделей. Данная система направлена на интеграцию механизмов автоматической корректировки в языковые модели, что позволяет им самостоятельно исправлять ошибки и улучшать качество генерации текста в режиме реального времени. Основное внимание уделяется разработке архитектуры, способной эффективно обрабатывать обратную связь от других моделей ИИ и оптимизировать алгоритмы корректировки на основе накопленного опыта.

Aim of work (in Russian) : Целью проекта является исследование и разработка учебно-ориентированной языковой модели со встроенными механизмами самокоррекции, которая при этом объединяет ключевые аспекты RLAIF для минимизации зависимости от обратной связи с человеком, что приводит к автономности и адаптивности языковых моделей.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты адамның кері байланысына тәуелділікті азайту үшін RLAIF негізгі аспектілерін біріктіретін, автономды және бейімделгіш тіл үлгілерін тудыратын кіріктірілген өзін-өзі түзету механизмдері бар оқытуға бағытталған тіл үлгісін зерттеу және дамыту болып табылады.

Методы исследования (на русском) : использованы методы из следующих областей знаний: нейрокомпьютинг, теория графов, теория алгебры логики, теория функциональных систем и системный анализ, теория принятия решений, математическая лингвистика, фонетический и семантический анализ, теория вероятностей и математическая статистика, теория распознавания образов, технология разработки программного обеспечения

Методы исследования (на казахском) : келесі білім салаларындағы әдістер қолданылды: нейрокомпьютер, графиктер теориясы, логикалық алгебра теориясы, функционалдық жүйелер теориясы және жүйелік талдау, шешімдер теориясы, математикалық лингвистика, фонетикалық және семантикалық талдау, ықтималдықтар теориясы және математикалық статистика, үлгіні тану теориясы, бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу технологиясы

Obtained results and novelty (in Russian) : Было проведено исследование существующих методик в области обучения с подкреплением и языковых моделей на базе инструкций. Анализ современных подходов и инструментов, используемых в RLHF и RLAIF, для определения возможностей улучшения больших языковых моделей. Были разработаны критерии оценки эффективности больших языковых моделей в контексте RLHF и RLAIF. Были предложены метрики для оценки точности, скорости и надежности языковых моделей на базе инструкций в контексте предлагаемой задачи исследования. Были установлены параметры для оценки точности, скорости и надежности языковых моделей на базе инструкций. Был разработан набор данных для обучения БЯМ с подкреплением от искусственного интеллекта. Собран разнообразный и репрезентативный набор данных инструкции.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Нұсқаулықтар негізінде күшейтілген оқыту саласындағы қолданыстағы әдістемелер мен тілдік модельдерге зерттеу жүргізілді. Үлкен тілдік модельдерді жақсарту мүмкіндіктерін анықтау үшін RLHF және RLAIF-та қолданылатын заманауи тәсілдер мен құралдарды талдау. RLHF және RLAIF контекстінде үлкен тілдік модельдердің тиімділігін бағалау критерийлері жасалды. Ұсынылған тапсырма контекстінде нұсқаулыққа негізделген тілдік модельдердің дәлдігін, жылдамдығын және сенімділігін бағалау үшін көрсеткіштер ұсынылды зерттеу. Нұсқаулыққа негізделген тілдік модельдердің дәлдігін, жылдамдығын және сенімділігін бағалау үшін Параметрлер орнатылды. Жасанды интеллекттен күшейтілген ҮТМ-ді оқытуға арналған мәліметтер жиынтығы жасалды. Нұсқаулықтың әртүрлі және репрезентативті мәліметтер жиынтығы жинақталған.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Основные конструктивные показатели включают анализ и выбор современных методов и инструментов для обучения языковых моделей с подкреплением, разработку критериев оценки эффективности, а также создание репрезентативного набора данных инструкций, охватывающего различные сценарии применения. В технико-экономическом аспекте проект нацелен на повышение качества и производительности языковых моделей, оптимизацию затрат на обучение и тестирование за счёт использования более точных и структурированных данных, а также создание условий для улучшения эксплуатационных характеристик моделей в долгосрочной перспективе.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Дизайндың негізгі көрсеткіштеріне күшейту тіл үлгілерін оқытудың заманауи әдістері мен құралдарын талдау және таңдау, өнімділікті бағалау критерийлерін әзірлеу және әртүрлі қолдану сценарийлерін қамтитын нұсқаулық деректерінің өкілді жинағын құру кіреді. Техникалық-экономикалық аспектіде жоба тілдік модельдердің сапасы мен өнімділігін арттыруға, дәлірек және құрылымдық деректерді пайдалану арқылы оқыту және тестілеу шығындарын оңтайландыруға, сондай-ақ ұзақ мерзімді перспективада модельдердің өнімділігін арттыруға жағдай жасауға бағытталған. .

Level of implementation (in Russian) : на данном этапе проекта внедрения не предусмотрено

Level of implementation (in Kazakh) : жобаны іске асырудың осы кезеңінде еңгізу қарастырылмаған

Efficiency (in Russian) : Исследования выполнены на высоком уровне и соответствуют общепринятым требованиям, предъявляемым к научным проектам.

Efficiency (in Kazakh) : Зерттеулер жоғары деңгейде орындалды және ғылыми жобаларға қойылатын жалпы қабылданған талаптарға сәйкес келеді.

Field of application (in Russian) : результаты проекта можно будет применить для решения задач обработки естественного языка

Field of application (in Kazakh) : жобаның нәтижелерін табиғи тілді өңдеу мәселелерін шешу үшін қолдануға болады