Инженерно-строительный вестник Прикаспия

Научно-технический журнал АГАСУ

ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ

ОСОБЕННОСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ: ПРОМПТ-ИНЖИНИРИНГ И НАСТРОЙКА ГИПЕРПАРАМЕТРОВ

А. С. Панкрашов, С. В. Окладникова

Панкрашов Александр Сергеевич, ведущий инженер-разработчик отдела внедрения информационных систем, ООО «Алиал Групп», г. Санкт-Петербург, Российская Федерация; e-mail: a.pankrashov@alial.group;
Окладникова Светлана Владимировна, кандидат технических наук, доцент кафедры систем автоматического проектирования и моделирования, Астраханский государственный архитектурно-строительный университет, г. Астрахань, Российская Федерация; e-mail: okladnikova.s.v@yandex.ru

Большие языковые модели (LLM) представляют собой нейросетевые модели, реализующие технологии поиска, извлечения и интеграции информации из множества источников с помощью алгоритмов машинного обучения для генерации человеческого языка на основе больших текстовых данных. Они активно внедряются в системы искусственного интеллекта для решения задач обработки естественного языка (машинного перевода, суммаризации текста, создания диалогов и др.) и находят применение в чат-ботах, при написании статей, маркетинговых текстов, переводах, поисковых системах и пр. В статье рассмотрены особенности применения LLM на примере проприетарной модели GPT-4 и открытой Saiga Mistral 7B. Исследовано влияние промптов (стандартных и Zero-Shot) и гиперпараметров (temperature, nucleus sampling, k-truncated sampling) на результаты генерации. Сформулированы рекомендации по эффективному применению LLM. Сделан вывод о их гиб-кости в IT-разработках благодаря быстрой адаптации под целевую задачу.

Ключевые слова:: искусственный интеллект, LLM, промпт-инжиниринг, гиперпараметры, Zero-Shot, Nucleus Sampling, K-Truncated Sampling, нейронные сети.

FEATURES OF THE OPERATION OF LARGE LANGUAGE MODELS: PROMPT ENGINEERING AND MODEL CONFIGURATION

A. S. Pankrashov, S. V. Okladnikova

Pankrashov Aleksandr Sergeyevich, Leading Engineer of Information Systems Implementation Depart-ment, Alial Group LLC, Saint Petersburg, Russian Federation; e-mail: a.pankrashov@alial.group;
Okladnikova Svetlana Vladimirovna, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of Automatic Design and Modeling Systems Department, Astrakhan State University of Architecture and Civil Engineering, Astrakhan, Russian Federation; e-mail: okladnikova.s.v@yandex.ru

Large Language Models (LLM) are neural network models that implement technologies for searching, extracting, and integrating information from multiple sources using machine learning algorithms to generate human language based on large text data. They are actively being implemented in artificial intelligence systems to solve natural language processing problems (machine translation, text summarization, dialog creation, etc.) and are used in chatbots, writing articles, marketing texts, translations, search engines, etc. The article discusses the features of LLM application using the example of the proprietary GPT 4 model and the open Saiga Mistral 7B. The influence of promptes (standard and Zero Shot) and hyperparameters (temperature, nucleus sampling, k truncated sampling) on the generation results is investigated. Recommendations for the effective use of LLM are formulated. It is concluded that they are flexible in IT development due to their rapid adaptation to the target task.

Keywords: artificial intelligence, LLM, prompt engineering, hyperparameters, Zero-Shot, Nucleus Sampling, K-Trun-cated Sampling, neural networks.

Полный текст статьи

ОРГАНИЗАЦИОННО-УПРАВЛЕНЧЕСКИЕ МЕХАНИЗМЫ АДАПТАЦИИ ТОРГОВЫХ ЦЕНТРОВ К ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ РЫНКА

Ю. И. Убогович, О. А. Цедилина

Убогович Юлия Ивановна, кандидат экономических наук, доцент, заведующая кафедрой экспертизы, эксплуатации и управления недвижимостью, Астраханский государственный архитектурно-строительный университет, г. Астрахань, Российская Федерация; e-mail: yubogovich@bk.ru;
Цедилина Ольга Алексеевна, магистрант, Астраханский государственный архитектурно-строительный университет, г. Астрахань, Российская Федерация

В последние годы наблюдается значительное изменение в структуре экономики, вызванное ростом онлайн-платформ и интернет-торговли. Исследование «Редевелопмент торговых центров г.Астрахани в связи с разви-тием онлайн продаж» направлено на изучение влияния маркетплейсов на стратегии развития торговых центров. Методы исследования включают анализ данных, опросы, обзор научных статей по теме. Цель проекта — изучить степень воздействия цифровой коммерции на концепции торговых центров в г.Астрахани и предложить страте-гии развития, выявить методы адаптации к изменяющимся рыночным условиям и потребностям покупателей.

Ключевые слова: редевелопмент торговых центров, онлайн-продажи, реконструкция, омниканальная розничная торпирговля, кластерный подход, мультиформатность, девелопмент, инвестиционная привлекательность.

REDEVELOPMENT OF SHOPPING CENTERS IN ASTRAKHAN IN CONNECTION WITH THE DEVELOPMENT OF ONLINE SALES

Yu. I. Ubogovich, O. A. Tsedilina

Ubogovich Yuliya Ivanovna, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Head of Real Estate Expertise, Operation, and Management the Department, Astrakhan State University of Architecture and Civil Engineering, Astrakhan, Russian Federation; e-mail: yubogovich@bk.ru;
Tsedilina Olga Alekseyevna, undergraduate student, Astrakhan State University of Architecture and Civil Engineering, Astrakhan, Russian Federation

In recent years, there has been a significant change in the structure of consumer behavior caused by the development of online platforms and online shopping. The present study aims to investigate the impact of online sales on shopping center development strategies. The research methods include data analysis, surveys, and review of research articles on the topic. The aim is to study the impact of online sales on the concept of redevelopment of shopping centers in Astrakhan to propose strategies for adapting to changing customer needs and market conditions due to the growth of online sales.

Keywords: redevelopment of shopping centers, online sales, reconstruction, omni-channel marketing, cluster approach, multiformat, development, investment attractiveness.

Полный текст статьи

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ЛОГИСТИКОЙ

А. Р. Ильязов, Л. Б. Аминул, М. И. Шикульский

Ильязов Азат Ревалевич, магистрант, Астраханский государственный технический универси-тет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (965) 451-08-77; e-mail: ilyazovazat@yandex.ru;
Аминул Любовь Борисовна, кандидат педагогических наук, доцент кафедры прикладной информатики, Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Российская Фе-дерация, тел.: + 7 (927) 660-59-29; e-mail: aminul.25@mail.ru;
Шикульский Михаил Игорьевич, кандидат технических наук, доцент кафедры прикладной информатики, Астраханский государственный технический университет; доцент кафедры систем ав-томатизированного проектирования и моделирования, Астраханский государственный архитек-турно-строительный университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (917) 171-31-09; e-mail: shikul_m@mail.ru

В статье решается задача управления логистикой для компании электронной коммерции. Показано, что стан-дартные ИТ-решения неспособны учесть ключевые особенности бизнеса: необходимость особых условий доставки, гибридную модель работы (FBO/FBS) и элементы маркетплейса. В качестве решения предложена ориги-нальная архитектура системы поддержки принятия решений, интегрирующая аналитическую платформу для расчета и прогнозирования KPI и онтологическую базу знаний для формирования рекомендаций. Разработанный подход формализует процесс целеполагания, анализа и планирования, обеспечивая стратегические преимущества за счет повышения адаптивности, снижения издержек и укрепления лояльности клиентов.

Ключевые слова: Data mining, онтология, информационно-аналитическая система, система поддержки принятия решений; KPI; электронная коммерция, зоотовары, интеллектуальная система.

INTELLIGENT SUPPORT SYSTEM FOR LOGISTICS MANAGEMENT

A. R. Ilyazov, L. B. Aminul, M. I. Shikulskiy

Ilyazov Azat Revalevich, undergraduate student, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (965) 451-08-77; e-mail: ilyazovazat@yandex.ru;
Aminul Lyubov Borisovna, Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor of Applied Informatics Department, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (927) 660-59-29; e-mail: aminul.25@mail.ru;
Shikulskiy Mikhail Igoryevich, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of Applied Informatics Department, Astrakhan State Technical University; Associate Professor of Automated Design and Modeling Systems Department, Astrakhan State University of Architecture and Civil Engineering, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (917) 171-31-09; e-mail: shikul_m@mail.ru

This article addresses the task of logistics management for an e-commerce company. It demonstrates that standard IT solutions are incapable of accounting for key business features: the need for special delivery conditions, a hybrid operation model (FBO/FBS), and marketplace elements. As a solution, an original architecture for a Decision Support System is pro-posed. This system integrates an analytics platform for calculating and forecasting KPIs with an ontological knowledge base for generating recommendations. The developed approach formalizes the process of goal setting, analysis, and planning, providing strategic advantages through increased adaptability, reduced costs, and enhanced customer loyalty.

Keywords: Data mining, ontology, information-analytical system, decision support system; KPI; e-commerce, pet products, intelligent system.

Полный текст статьи