Застосування локальної LLM-моделі для стандартизації назв метизів
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Дослідження присвячене автоматизації стандартизації номенклатури металевих виробів за допомогою локальних LLM, що забезпечує високу точність роботи зі специфічними даними. Деталізовано технічну реалізацію системи: від конфігурації Python-скриптів для взаємодії з Lm studio через API до специфікації JSONструктур та архітектури збереження обробленої інформації в базі.
The research is devoted to the automation of standardization of the nomenclature of metal products using local LLMs, which ensures high accuracy of work with specific data. The technical implementation of the system is detailed: from the configuration of Python scripts for interaction with Lm studio via API to the specification of JSON structures and the architecture of storing processed information in the database.
The research is devoted to the automation of standardization of the nomenclature of metal products using local LLMs, which ensures high accuracy of work with specific data. The technical implementation of the system is detailed: from the configuration of Python scripts for interaction with Lm studio via API to the specification of JSON structures and the architecture of storing processed information in the database.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Старжинський В. Ю., Бісікало О. В. Застосування локальної LLM-моделі для стандартизації назв метизів // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28205.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (1)
- Machine translation in the era of large language models:a survey of historical and emerging problems / d. Ataman et al. Information. 2025. Vol. 16, no. 9. P. 723. URL: https://doi.org/10.3390/info16090723 (дата звернення: 12.02.2026). Llm-bt-terms: back-translation as a framework for terminology standardization and dynamic semantic embedding. Arxiv.org. URL: https://arxiv.org/abs/2506.08174 (дата звернення: 12.02.2026). Старжинський В., Бісікало О. Використання локальних llm-моделей для стандартизації та багатомовного перекладу технічних назв виробів. Measuring and computing devices in technological processes. 2025. № 4. С. 407–415. Url: https://doi.org/10.31891/2219-9365-2025-84-49 (дата звернення: 12.02.2026). Shah k. How to build domain specific llms?. Best artificial intelligence blogs. Url: https://www.projectpro.io/article/domainspecific-llms/1111 (дата звернення: 12.02.2026). Tang j. Fine-tuning llms for specific domains: why, how, and what to consider. Medium. Url: https://medium.com/@jamestang/fine-tuning-llms-for-specific-domains-why-how-and-what-to-consider-8b2fd5781615 (дата звернення: 12.02.2026).