Перенесення стилю діалогу за допомогою параметрично ефективного донавчання
Тип публікації :
Стаття
Дата випуску :
23 грудня 2025 р.
Автор(и) :
Правосуд, Руслан
Мова основного тексту :
Англійська
eKNUTSHIR URL :
Том :
81
Випуск :
2
ISSN :
1812-5409
Початкова сторінка :
193
Кінцева сторінка :
196
Цитування :
[APA 7] Правосуд, Р., & Марченко, О. (2025). Dialog style transfer with parameter-efficient fine-tuning. Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Physics and Mathematics, 81(2), 193–196. https://doi.org/10.17721/1812-5409.2025/2.30
[ДСТУ] Правосуд Р., Марченко О. Dialog style transfer with parameter-efficient fine-tuning. Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Physics and Mathematics. 2025. Vol. 81, no. 2. P. 193—196. DOI: 10.17721/1812-5409.2025/2.30 (date of access: 18.07.2026).
Розглянуто застосування сучасних методів донавчання, що характеризуються високою параметричною ефективністю, до задачі генерації діалогових реплік у стилі певного вигаданого або реального персонажа. Основна мета дослідження полягає в розробленні підходу, що допомагає адаптувати вже наявні мовні моделі до специфічного стилю спілкування або мовлення, властивого конкретній особистості, з використанням мінімальної кількості нових параметрів. Це дає змогу уникнути повного перенавчання великих моделей і зменшити обчислювальні витрати.
Однією з ключових цілей є можливість реалізації компактної, але функціональної мовної моделі, яку можна буде запускати на окремому комп’ютері без необхідності використання серверів чи потужних графічних процесорів. Такий підхід відкриває нові можливості для персоналізованих або розважальних застосувань, зокрема створення чат-ботів, які можуть взаємодіяти з користувачами в образі певного персонажа з книги, фільму чи історичної особи.
Для реалізації такого підходу ми пропонуємо використання методу LoRA (Low-Rank Adaptation), що дозволяє ефективно донавчати існуючі трансформерні архітектури — зокрема, модель GPT-2 — без повного перенавчання її всіх шарів. Застосування LoRA дає змогу додавати стилістичні особливості до мовлення моделі, не втрачаючи її базових можливостей генерувати логічні, зв’язні тексти.
Щоб перевірити, наскільки добре модель навчилася імітувати цільовий стиль мовлення, ми додатково тренуємо модель BERT як класифікатор, що розрізняє тексти у бажаному стилі та звичайні, нейтральні репліки. Таким чином ми отримуємо об'єктивну метрику якості генерації, яка дозволяє оцінити ефективність донавчання.
Набір даних, який використовувався для навчання, було згенеровано за допомогою моделі GPT4-mini, що дозволяє швидко створити велику кількість прикладів у потрібному стилі, забезпечуючи достатню кількість даних для ефективного навчання та валідації результатів.
Однією з ключових цілей є можливість реалізації компактної, але функціональної мовної моделі, яку можна буде запускати на окремому комп’ютері без необхідності використання серверів чи потужних графічних процесорів. Такий підхід відкриває нові можливості для персоналізованих або розважальних застосувань, зокрема створення чат-ботів, які можуть взаємодіяти з користувачами в образі певного персонажа з книги, фільму чи історичної особи.
Для реалізації такого підходу ми пропонуємо використання методу LoRA (Low-Rank Adaptation), що дозволяє ефективно донавчати існуючі трансформерні архітектури — зокрема, модель GPT-2 — без повного перенавчання її всіх шарів. Застосування LoRA дає змогу додавати стилістичні особливості до мовлення моделі, не втрачаючи її базових можливостей генерувати логічні, зв’язні тексти.
Щоб перевірити, наскільки добре модель навчилася імітувати цільовий стиль мовлення, ми додатково тренуємо модель BERT як класифікатор, що розрізняє тексти у бажаному стилі та звичайні, нейтральні репліки. Таким чином ми отримуємо об'єктивну метрику якості генерації, яка дозволяє оцінити ефективність донавчання.
Набір даних, який використовувався для навчання, було згенеровано за допомогою моделі GPT4-mini, що дозволяє швидко створити велику кількість прикладів у потрібному стилі, забезпечуючи достатню кількість даних для ефективного навчання та валідації результатів.
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
436.74 KB
Контрольна сума :
(MD5):77c92786d27f5b3770d37db9de4bac7f
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International