Специализированная языковая модель для персонифицированного обучения будущих инженеров по учебной дисциплине «Математический анализ»

в статье рассматриваются виды больших языковых моделей, используемых для обучения будущих инженеров математическому анализу. Проведена оценка соответствия ответов трех больших языковых моделей характеристикам образовательной информации в рамках базового курса математического анализа. Показаны типовые ошибки моделей на основе сопоставления ответов модели с методическими материалами, разработанными на базе Научно-образовательного центра математики ИТМО. Установлена необходимость создания специализированной языковой модели. Показаны способы создания специализированной языковой модели, указаны ее преимущества и недостатки. В качестве наиболее близких к системе образования способов создания специализированной языковой модели установлены: разработка новой большой языковой модели, использование платформенных решений, дообучение большой языковой модели с открытым исходным кодом. Показано, что для создания новой большой языковой модели и использования платных платформенных решений требуются значительные ресурсы. Дообучение моделей возможно на базе университетов силами отдельных преподавателей или заинтересованных научных групп. Проведен сравнительный анализ моделей с открытым исходным кодом. Установлены возможные алгоритмы дообучения и языки программирования для пяти современных больших языковых моделей с открытым исходным кодом.

персонифицированное обучение, будущие инженеры, математический анализ, искусственный интеллект, большая языковая модель, галлюцинирование, специализированная языковая модель, дообучение