Среди подходов к дообучению больших языковых моделей, метод Low- Rank Adaptation (LoRA) выделяется своей способностью эффективно адаптировать эти модели к конкретным задачам с минимальными затратами вычислительных ресурсов. Важность этого подхода усиливается в контексте развития диалоговых систем, способных выражать эмоции, что значительно улучшает естественность коммуникации. Представленная работа фокусируется на исследовании применения метода LoRA для дообучения языковых моделей с целью генерации ответов диалогового агента, учитывающих заданную эмоцию.
Павлюкевич В.И. (науч. рук. Махныткина О.В.) ДООБУЧЕНИЕ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА LOW-RANK ADAPTATION ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ ЭМОЦИОНАЛЬНЫХ ОТВЕТОВ ДИАЛОГОВОГО АГЕНТА // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/13389