Дослідження точності системи сурдоперекладу на основі великої мовної моделі (ChatGPT)
Автор: Комар Максим Максимович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційно-вимірювальні технології у робототехніці
Інститут: Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: У наш час методи комп’ютерного зору та великі мовні моделі стають все більш популярними для завдань сурдоперекладу. У цій магістерській роботі було досліджено можливість використання LLM для покращення точності таких рішень. Було проведено розробку та тестування удосконаленої системи сурдоперекладу на основі сучасних алгоритмів комп’ютерного зору з інтеграцією модуля розумної корекції. Дослідження проводилося з використанням трьох провідних великих мовних моделей: GPT-5, Claude 4.5 Sonnet та Gemini 2.5 Flash. Рішення було оцінено з використанням загальних та доменно-специфічних промптів, воно продемонструвало значне покращення точності при використанні саме доменної підказки. Результати свідчать про те, що інтеграція LLM в комбінації з моделями комп’ютерного зору можна використовувати для завдань сурдоперекладу з потенціалом значного покращення якості життя людей з вадами слуху.