Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorДадиверін, В. В.uk
dc.contributor.authorБісікало, О. В.uk
dc.contributor.authorDadyverin, V. V.en
dc.contributor.authorBisikalo, O. V.en
dc.date.accessioned2026-09-17T10:08:43Z
dc.date.available2026-09-17T10:08:43Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationДадиверін В. В., Бісікало О. В. Огляд та аналіз архітектури Recursive Language Models у контексті розпізнавання фейкової інформації // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/27421.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54548
dc.description.abstractУ роботі проведено дослідження архітектурного підходу Recursive Language Models як альтернативи традиційним інструментам обробки довгих текстових фрагментів у системах перевірки інформації на достовірність. Показано, що на відміну від інших підходів, RLM має можливість зберігати текст за межами контексту головної моделі та проводити його обробку через згенеровану логіку з рекурсивними викликами.uk
dc.description.abstractThe paper studies the architectural approach of Recursive Language Models as an alternative to traditional tools for processing long text fragments in information verification systems. It is shown that, unlike other approaches, RLM has the ability to store text outside the context of the main model and process it through generated logic with recursive calls.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/27421
dc.subjectRecursive Language Modelsen
dc.subjectфактчекінгuk
dc.subjectRAGen
dc.subjectрекурсіяuk
dc.subjectвікно контекстуuk
dc.subjectдезинформаціяuk
dc.subjectобробка текстуuk
dc.subjectвелика мовна модельuk
dc.subjectfact-checkingen
dc.subjectrecursionen
dc.subjectcontext windowen
dc.subjectdisinformationen
dc.subjecttextprocessingen
dc.subjectlarge language modelen
dc.titleОгляд та аналіз архітектури Recursive Language Models у контексті розпізнавання фейкової інформаціїuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.93:316.774:004.89
dc.relation.referencesZhang A., et al. Recursive Language Models for Large-Scale Context Reasoning [Електронний ресурс]. – 2025. – URL: https://arxiv.org/html/2512.24601v1. Lewis P., et al. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks [Електронний ресурс]. – 2020. – URL: https://arxiv.org/abs/2005.11401. Peng H., et al. GraphRAG: Leveraging Knowledge Graphs for Retrieval-Augmented Generation [Електронний ресурс]. – 2023. – URL: https://arxiv.org/abs/2308.03284. Google DeepMind. Autoformalization with RLM Agents (ADK Toolkit) [Електронний ресурс]. – 2025. – URL: https://github.com/deepmind/autoformalization-adk.en


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію