1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
  3. 2024
  4. Ⅲ Всеукраїнська науково-практична інтернет-конференція "Маркетингові технології підприємств в сучасному науково-технічному середовищі" (2024)
Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/46696

Tüm üstveri kaydı
Dublin Core AlanıDeğerDil
dc.contributor.advisorОксентюк, Богдана Андріївна
dc.contributor.authorКорнійчук, Андрій
dc.contributor.authorKorniichuk, Andrii
dc.coverage.temporal29 листопада 2024 року
dc.coverage.temporal29 November 2014
dc.date.accessioned2024-12-19T12:10:41Z-
dc.date.available2024-12-19T12:10:41Z-
dc.date.created2024-11-29
dc.date.issued2024-11-29
dc.identifier.citationКорнійчук А. Основні принципи алгоритмів штучного інтелекту, які використовуються для створення контенту, зокрема генеративні мовні моделі / Андрій Корнійчук // МТПСНТС, 29 листопада 2024 року. — Т. : ТНТУ, 2024. — С. 29–30. — (Маркетингові технології та інновації в управлінні підприємствами).
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/46696-
dc.format.extent29-30
dc.language.isouk
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofМатеріали Ⅲ всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції „Маркетингові технології підприємств в сучасному науково-технічному середовищі“, 2024
dc.relation.ispartofMaterials of the Ⅲ All-Ukrainian scientific and practical Internet conference ‘Marketing technologies of enterprises in the modern scientific and technical environment’, 2024
dc.relation.urihttps://arxiv.org/abs/1706.03762
dc.relation.urihttps://arxiv.org/abs/2005.14165
dc.relation.urihttps://arxiv.org/abs/1810.04805
dc.relation.urihttps://jmlr.org/papers/v21/20-074.html
dc.titleОсновні принципи алгоритмів штучного інтелекту, які використовуються для створення контенту, зокрема генеративні мовні моделі
dc.title.alternativeThe fundamental principles of artificial intelligence algorithms used for content creation, including generative language models
dc.typeConference Abstract
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages2
dc.subject.udc339.13
dc.relation.references1. Vaswani,A., Shazeer,N., Parmar,N., Uszkoreit,J., Jones,L., Gomez,A.N., Kaiser,L., & Polosukhin ,I. (2017). Attention Is All You Need. Advancesin Neural Information Processing Systems,30. URL: https://arxiv.org/abs/1706.03762
dc.relation.references2. Brown,T.B.,Mann,B.,Ryder,N.,Subbiah,M.,Kaplan,J.,Dhariwal,P.,Neelakantan,A.,Shyam, P.,Sastry,G.,Askell,A.,Agarwal,S.,Herbert-Voss,A., Krueger, G., Henighan,T., Child,R., Ramesh,A.,Ziegler,D.M.,Wu,J., Winter,C.,...&Amodei,D.(2020).LanguageModelsareFew- ShotLearners.arXivpreprintarXiv:2005.14165. URL:https://arxiv.org/abs/2005.14165
dc.relation.references3. Сoкoлeнкo В.А.Сучаснi тенденції рoзвитку маркeтингу / В.А.Сoкoлeнкo / /НТУ «ХПI». 2012 [Eлeктрoннийрeсурс]. URL: https://arxiv.org/abs/2005.14165
dc.relation.references4. Devlin,J.,Chang,M.W.,Lee,K.,&Toutanova,K.(2018).BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding ar Xivpreprintar Xiv:1810.04805. URL:https://arxiv.org/abs/1810.04805
dc.relation.references5. Raffel,C.,Shazeer,N.,Roberts,A.,Lee,K.,Narang,S.,Matena,M.,Zhou,Y.,Li,W.,&Liu,P.J.(2020).Exploring the Limits of Transfer Learning witha Unified Text-to-Text Transformer. Journal of Machine Learning Research, 21(140),1-67. URL:https://jmlr.org/papers/v21/20-074.html
dc.relation.referencesen1. Vaswani,A., Shazeer,N., Parmar,N., Uszkoreit,J., Jones,L., Gomez,A.N., Kaiser,L., & Polosukhin ,I. (2017). Attention Is All You Need. Advancesin Neural Information Processing Systems,30. URL: https://arxiv.org/abs/1706.03762
dc.relation.referencesen2. Brown,T.B.,Mann,B.,Ryder,N.,Subbiah,M.,Kaplan,J.,Dhariwal,P.,Neelakantan,A.,Shyam, P.,Sastry,G.,Askell,A.,Agarwal,S.,Herbert-Voss,A., Krueger, G., Henighan,T., Child,R., Ramesh,A.,Ziegler,D.M.,Wu,J., Winter,C.,...&Amodei,D.(2020).LanguageModelsareFew- ShotLearners.arXivpreprintarXiv:2005.14165. URL:https://arxiv.org/abs/2005.14165
dc.relation.referencesen3. Sokolenko V.A.Suchasni tendentsii rozvytku marketynhu, V.A.Sokolenko, /NTU "KhPI". 2012 [Elektronnyiresurs]. URL: https://arxiv.org/abs/2005.14165
dc.relation.referencesen4. Devlin,J.,Chang,M.W.,Lee,K.,&Toutanova,K.(2018).BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding ar Xivpreprintar Xiv:1810.04805. URL:https://arxiv.org/abs/1810.04805
dc.relation.referencesen5. Raffel,C.,Shazeer,N.,Roberts,A.,Lee,K.,Narang,S.,Matena,M.,Zhou,Y.,Li,W.,&Liu,P.J.(2020).Exploring the Limits of Transfer Learning witha Unified Text-to-Text Transformer. Journal of Machine Learning Research, 21(140),1-67. URL:https://jmlr.org/papers/v21/20-074.html
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
dc.citation.journalTitleМатеріали Ⅲ всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції „Маркетингові технології підприємств в сучасному науково-технічному середовищі“
dc.citation.spage29
dc.citation.epage30
dc.citation.conferenceⅢ всеукраїнська науково-практична інтернет-конференція „Маркетингові технології підприємств в сучасному науково-технічному середовищі“
dc.identifier.citation2015Корнійчук А. Основні принципи алгоритмів штучного інтелекту, які використовуються для створення контенту, зокрема генеративні мовні моделі // МТПСНТС, Тернопіль, 29 листопада 2024 року. 2024. С. 29–30.
dc.identifier.citationenAPAKorniichuk, A. (2024). Osnovni pryntsypy alhorytmiv shtuchnoho intelektu, yaki vykorystovuiutsia dlia stvorennia kontentu, zokrema heneratyvni movni modeli [The fundamental principles of artificial intelligence algorithms used for content creation, including generative language models]. Materials of the Ⅲ All-Ukrainian scientific and practical Internet conference ‘Marketing technologies of enterprises in the modern scientific and technical environment’, 29 November 2014, Ternopil, 29-30. TNTU. [in Ukrainian].
dc.identifier.citationenCHICAGOKorniichuk A. (2024) Osnovni pryntsypy alhorytmiv shtuchnoho intelektu, yaki vykorystovuiutsia dlia stvorennia kontentu, zokrema heneratyvni movni modeli [The fundamental principles of artificial intelligence algorithms used for content creation, including generative language models]. Materials of the Ⅲ All-Ukrainian scientific and practical Internet conference ‘Marketing technologies of enterprises in the modern scientific and technical environment’ (Tern., 29 November 2014), pp. 29-30 [in Ukrainian].
Koleksiyonlarda Görünür:Ⅲ Всеукраїнська науково-практична інтернет-конференція "Маркетингові технології підприємств в сучасному науково-технічному середовищі" (2024)

Bu öğenin dosyaları:
Dosya Açıklama BoyutBiçim 
MTPSNTS_2024_Korniichuk_A-The_fundamental_principles_29-30.pdf457,41 kBAdobe PDFGöster/Aç
MTPSNTS_2024_Korniichuk_A-The_fundamental_principles_29-30__COVER.png519,82 kBimage/pngGöster/Aç
Kısa Öğe Kaydını Göster İstatistikler


DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.