МЕТОДОЛОГІЧНІ ПІДХОДИ ДО ПЕРСОНАЛІЗАЦІЇ ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ

Анотація

У статті систематизовано методологічні підходи до персоналізації великих мовних моделей (LLM) в контексті їх практичного застосування у галузі фінансових технологій. Актуальність дослідження зумовлена активним впровадженням використання LLM у реальних продуктах, таких як державні ШІ-асистенти, банківські чат-боти, системи автоматизованого фінансового консультування та автоматизовані агенти з обробки фінансових документів. При цьому базові LLM загального призначення не можуть бути ефективно використані для вузько-галузевих задач через відсутність доступу до актуальних корпоративних даних, незнання специфічної нормативно-правової бази та неможливість виконання дій у зовнішніх системах. У даній роботі систематизовано методи персоналізації, які дозволяють подолати ці обмеження. Проаналізовано п’ять ключових методів адаптації LLM до конкретних бізнес-задач: управління контекстом та системний промпт – найпростіший і найменш затратний спосіб задати роль, стиль та обмеження поведінки моделі без додаткового навчання; інжиніринг промптів, включаючи техніки ланцюжка думок (CoT) та дерева думок (ToT), що суттєво підвищують точність логічного міркування при вирішенні складних аналітичних фінансових задач; доповнене пошуком генерування (RAG), що представляє собою архітектурне рішення для динамічного доступу до актуальних даних із зовнішніх джерел; тонке налаштування (Fine-tuning), зокрема параметрично-ефективний метод LoRA (Low-Rank Adaptation), який при мінімальних обчислювальних витратах дозволяє адаптувати LLM до вузькоспеціалізованих задач, таких як класифікації фінансових документів, аналізу тональності новин, кредитного скорингу тощо; виклик функцій (Function Calling) та ШІ-агенти, що забезпечують двосторонню інтеграцію LLM із зовнішніми API, CRM- та ERP-системами. Проведено порівняльний аналіз зазначених методів за п’ятьма критеріями: вартість впровадження, вимоги до навчальних даних, актуальність знань, можливості інтеграції із зовнішніми системами та прозорість сформованих відповідей. За результатами проведеного аналізу визначено, що для інтеграції ШІ-систем у фінансові продукти оптимальною є гібридна архітектура, яка поєднує використання RAG та Fine-tuning. Емпіричні дані свідчать, що кожен із цих методів позитивно впливає на точність відповіді, а їх поєднання є найбільш ефективним. Сформульовано конкретні рекомендації щодо вибору методу персоналізації залежно від типу прикладної задачі.