ЖУРНАЛ БІЗНЕС ІНФОРМ.

УКР

ENG

Пошук:

СВІДОЦТВО ПРО РЕЄСТРАЦІЮ

КВ №19905-9705 ПР від 02.04.2013 р.

ЗАСНОВНИКИ

НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ЦЕНТР ІНДУСТРІАЛЬНИХ ПРОБЛЕМ РОЗВИТКУ НАН УКРАЇНИ
(ХАРКІВ, УКРАЇНА)

Згідно з рішенням № 802 Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення від 14.03.2024 р. зареєстрований суб’єктом у сфері друкованих медіа. Ідентифікатор R30-03156

ВИДАВЕЦЬ

ФОП Лібуркіна Л. М.

РОЗДІЛИ САЙТУ

Великі мовні моделі: нова парадигма для аналізу даних
Туманов О. О.

Туманов О. О. Великі мовні моделі: нова парадигма для аналізу даних. Бізнес Інформ. 2025. №9. C. 106–113.
https://doi.org/10.32983/2222-4459-2025-9-106-113

Розділ: Економічна статистика

Стаття написана українською мовою
Завантажень/переглядів: 0

Завантажити статтю (pdf) -

УДК 004.8:519.23

Анотація:
Поява великих мовних моделей (ВММ) докорінно змінила парадигму аналізу даних, вплинувши на такі галузі, як аналітика соціальних медіа, охорона здоров’я та розробка програмного забезпечення. Ці моделі, прикладами яких є архітектури GPT і BERT, чудово справляються із завданнями, пов’язаними з неструктурованим текстом і контекстним розумінням, але їхнє широке впровадження вимагає критичної оцінки їхнього зв’язку та відмінностей від традиційних статистичних підходів. Ця стаття має на меті провести порівняльний аналіз між ВММ і традиційними статистичними методами, досліджуючи їхні сильні сторони, обмеження та сфери застосування. У дослідженні використано якісний метод порівняння за такими критеріями: тип даних (неструктуровані проти структурованих), інтерпретованість, призначення, вимоги до даних і відтворюваність. Аналіз показує, що, попри ефективність ВММ в обробці текстів природною мовою, їхня ймовірнісна природа зумовлює суттєві обмеження щодо надійності та етичності. Традиційні статистичні методи, натомість, забезпечують високу інтерпретованість і відтворюваність, що є критично важливим для отримання детермінованих висновків. Особлива увага приділена обмеженням обох підходів. Зокрема, ВММ схильні до «галюцинацій» та успадкування упереджень із навчальних даних, що може призвести до дискримінаційних результатів. Водночас традиційні статистичні моделі не застраховані від упереджень відбору. В результаті дослідження було виявлено, що ВММ і традиційні методи є не конкурентами, а взаємодоповнювальними інструментами, кожен з яких найкраще підходить для вирішення певних завдань. Головним висновком є те, що найбільш перспективним напрямком є інтеграція цих підходів у гібридні методології. ВММ можуть ефективно застосовуватися для попередньої обробки та перетворення неструктурованого тексту в структуровані кількісні дані, які потім можуть бути піддані класичному статистичному аналізу. Такий підхід дозволить подолати наявні обмеження та досягти більшої надійності, прозорості та точності в наукових дослідженнях.

Ключові слова: великі мовні моделі, статистичні методи, аналіз даних, штучний інтелект, етичні міркування, гібридна модель.

Рис.: 5. Табл.: 2. Бібл.: 12.

Туманов Олексій Олександрович – доктор філософії, старший викладач, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна (пл. Свободи, 4, Харків, 61022, Україна)
Email: [email protected]

Список використаних у статті джерел

Мойсеєнко М. І., Кузишин М. М., Туровська Л. В. та ін. Великі мовні моделі штучного інтелекту в медицині. Сучасні інформаційні технології та інноваційні методики навчання в підготовці фахівців: методологія, теорія, досвід, проблеми. 2024. Вип. 72. С. 73–88. DOI: https://doi.org/10.31652/2412-1142-2024-72-73-88
Потятиник Б. Використання ШІ в аналізі медіапотоків: можливості та обмеження. Вісник Львівського університету. Серія «Журналістика». 2025. Вип. 57. С. 62–74. DOI: https://doi.org/10.30970/vjo.2025.57.13290
Туманов О. О. Розробка системи статистичних показників для моніторингу емоційного стану у соціальних медіа. Матеріали ІІІ Міжнародної науково-практичної конференції «Східноєвропейський центр наукових досліджень» (м. Одеса, 16 серпня 2025 р.). Одеса : Research Europe, 2025. С. 114–118. DOI: https://doi.org/10.64076/eecsr250816
Туманов О. О. Статистичне оцінювання розвитку соціальних медіа : автореф. … канд. екон. наук : 08.00.10. Київ, 2021. URL: http://nasoa.edu.ua/wp-content/uploads/zah/tumanov_avt.pdf
EU report finds promise and hurdles in using AI for healthcare. CADE. 14.08.2025. URL: https://cadeproject.org/updates/eu-report-finds-promise-and-hurdles-in-using-ai-for-healthcare/
Use of artificial intelligence in enterprises. Eurostat. 2024. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Use_of_artificial_intelligence_in_enterprises
Artificial Intelligence: Generative AI Use and Management at Federal Agencies. GAO. 29.07.2025. URL: https://www.gao.gov/products/gao-25-107653
Introducing GitHub Copilot: your AI pair programmer. GitHub Blog. 2021. URL: https://github.blog/news-insights/product-news/introducing-github-copilot-ai-pair-programmer/
Ji W., Yuan W., Getzen E. et al. An Overview of Large Language Models for Statisticians. arXiv preprint. arXiv:2502.17814. 25.02.2025. URL: https://arxiv.org/html/2502.17814v1
Kumar N., Ramavath Sh. K., Venkatesh V. Bridging Context, Statistics, and Practice: A Multi-Dimensional Framework for Responsible LLM Evaluation and Selection. TechRxiv. 2023. DOI: https://doi.org/10.36227/techrxiv.175691248.85284358/v1
Tabnine. About | Tabnine: The AI code assistant that you control. 2025. URL: https://www.tabnine.com/about/
Туманов О. О. Статистичні методи аналізу даних соціальних медіа. Бізнес Інформ. 2020. № 2. С. 266–272. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2020-2-266-272

ДЛЯ АВТОРІВ

Ліцензійний договір

Умови публікації

Вимоги до статей

Положення про рецензування

Договір публікації

Номер в роботі

Питання, які задаються найчастіше

ІНФОРМАЦІЯ

План наукових конференцій

НАШІ ПАРТНЕРИ

Журнал «Проблеми економіки»

Матеріали на сайті розміщені на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International CC BY-SA.

Написати вебмастеру