- 🌏 Исследовали различные архитектуры больших языковых моделей (LLM) для генерации наиболее оригинальных статей.
- 📕 Протестировали различные подходы для улучшения оригинальности, включая Prompt engineering и добавление контекста при генерации статей.
- ✅ Дообучили нашу модель на других научных статьях с аналогичной структурой для улучшения качества модели.
- 💾 Исследовали более 500+ научных статей, чтобы найти взаимосвязи для создания лучшего промпта.
- 🧪 Провели тщательное тестирование и анализ производительности нашей модели.
- 📈 Улучшили производительность генерации статей на 30% с использованием квантизации параметров модели.
- 📚 Подготовили подробную документацию и руководство для упрощения использования модели другими исследователями.
Для выполнения задачи генерации оригинальных научных статей с использованием структуры IMRAD (введение, методика, результаты, обсуждение), мы успешно применили модель Mistral7B. Эта мощная языковая модель была нашим надежным инструментом в создании содержательных и оригинальных научных публикаций.
Модель Mistral7B предоставила нам возможность генерировать текст, который соответствует строгой структуре IMRAD, а также обогатить его научными данными и контекстом. Это позволило нам создавать статьи, которые не только соответствуют академическим стандартам, но и содержат оригинальные исследовательские выводы.
Использование Mistral7B значительно упростило процесс создания научных статей и повысило их качество, что было важно для достижения наших исследовательских целей и ценно для нашей общей продуктивности."
Мы использовали различные библиотеки глубокого обучения:
А так же различные предобученные LLM:
- RuGPT3-Large
- LLaMA
- Mistral 7B