99672

дипломные работы https://wiki.tcsbank.ru/pages/viewpage.action?pageId=2794409371

СБЕР AI https://wiki.tcsbank.ru/pages/viewpage.action?pageId=5137000280

Обоснование объекта исследования:
Объектом исследования является процесс распределенных рассуждений в многоагентных системах, основанных на языковых моделях (LLM). Современные интеллектуальные системы сталкиваются с проблемами достоверности, эффективности и адаптивности при обработке сложных информационных потоков. Использование сетей конкурирующих LLM-агентов, которые взаимодействуют и соревнуются в интерпретации данных, может повысить качество анализа, поиска и агрегации информации.

Обоснование предмета исследования:
Предметом исследования являются методы и алгоритмы организации взаимодействия конкурирующих LLM-агентов в распределенной системе рассуждений. Рассматриваются механизмы координации, адаптации и синтеза знаний, а также способы балансировки между конкуренцией и кооперацией для достижения наилучших результатов в обработке информации.

Цель исследования: Разработать методологию и архитектуру системы распределенных рассуждений, основанной на сети конкурирующих LLM-агентов, для повышения качества поиска, анализа и агрегации информации в условиях высокой неопределенности и динамических данных.

Задачи исследования:

  1. Анализ существующих подходов к организации многоагентных систем и распределенных рассуждений с использованием LLM.
  2. Формирование теоретической модели конкурирующих LLM-агентов, включая механизмы взаимодействия, конкуренции и кооперации.
  3. Разработка алгоритмов оптимального распределения задач между агентами, выбора стратегии рассуждений и принятия решений.
  4. Разработка прототипа системы и его программная реализация, обеспечивающая конкурентное взаимодействие LLM-агентов для поиска, анализа и агрегации информации.
  5. Экспериментальное исследование эффективности предложенной архитектуры, оценка качества решений в сравнении с традиционными методами.
  6. Формирование рекомендаций по применению системы в реальных сценариях, таких как интеллектуальный поиск, анализ данных и автоматизированная аналитика.

Гипотеза исследования

Использование сети конкурирующих LLM-агентов в системе распределенных рассуждений позволит повысить качество поиска, анализа и агрегации информации.