1. Slovenski srednješolski učitelji jezikov in veliki jezikovni modeli : magistrsko deloUrška Kajbič, 2025, master's thesis Abstract: Pričujoče delo obravnava uporabo velikih jezikovnih modelov (LLM) pri pouku tujih jezikov na slovenskih srednjih šolah z vidika učiteljev. Osrednji poudarek je na vplivu LLM na pedagoško delo, doseganju učnih ciljev ter prilagajanju učnega procesa učiteljev ob zavedanju, da dijaki ta orodja uporabljajo pri domačem delu.
Raziskava je bila izvedena z anketnim vprašalnikom med 64 učitelji jezikov. Rezultati kažejo, da 77 % učiteljev pri svojem delu uporablja LLM, najpogosteje ChatGPT. Učitelji jih največ uporabljajo za pripravo gradiv in diferenciacijo pouka, redkeje pa za ocenjevanje, povratne informacije in administrativne naloge. Večina zaznava, da dijaki LLM uporabljajo pogosto ali občasno, zato se na to odzivajo s prilagajanjem nalog, večjim poudarkom na procesih učenja ter pogovori o koristih in pasteh umetne inteligence. Statistično značilnih razlik med učitelji glede na delovno dobo, program ali predmet ni bilo zaznati, potrjena pa je bila pozitivna povezava med pogostostjo uporabe in občutkom kompetentnosti. Ugotovitve nakazujejo, da LLM prinašajo učiteljem pomembne priložnosti, a hkrati zahtevajo premišljene pedagoške prilagoditve in smernice.
Keywords: veliki jezikovni modeli, umetna inteligenca, generativna umetna inteligenca, učenje jezikov, srednješolsko izobraževanje
Published in DKUM: 29.09.2025; Views: 0; Downloads: 16
 Full text (1,98 MB) |
2. Zajemanje in obdelava besedila iz slik z uporabo tehnologij optičnega prepoznavanja znakov in transformerskih modelov za tolmačenje dokumentovTjan Kajba, 2025, undergraduate thesis Abstract: Informacije imajo dandanes ključno vlogo v digitalnem svetu. Tehnologije zajemanja besedila s slik so ključna rešitev za pretvorbo fizičnih medijev v digitalno obliko. Teoretični del diplomskega dela predstavlja, kaj so omenjene tehnologije in kako jih razvrščamo. V nadaljevanju smo prikazali delovanje posameznih podvrst orodij, tako tistih, ki temeljijo na velikih jezikovnih modelih, kot tudi tistih brez njih ter njihove priporočene uporabe. Proti koncu teoretičnega dela smo izvedli primerjalno analizo različnih tehnologij. Na podlagi rezultata analize je bil izbran transformerski model za razumevanje dokumentov kot osnova aplikacije. Praktični del prikazuje ustvarjeno aplikacijo, namenjeno branju računov.
Keywords: multimodalni veliki jezikovni modeli, optično prepoznavanje znakov, transformerski modeli za razumevanje dokumentov, veliki jezikovni modeli, zajemanje besedila s slik
Published in DKUM: 23.09.2025; Views: 0; Downloads: 5
Full text (3,39 MB) |
3. |
4. |
5. Pozivni injekcijski napadi na velike jezikovne modele : magistrsko deloMatic Bobnar, 2025, master's thesis Abstract: V magistrskem delu raziskujemo vlogo velikih jezikovnih modelov v vzponu generativne umetne inteligence. Predstavimo osnovne koncepte, kot so transformerji, žetoni in vektorske reprezentacije, ter opisujemo ključne prednosti, slabosti in izzive z generativnimi modeli. Posebno pozornost namenjamo izzivom varnosti, kot so pozivni injekcijski napadi. Podrobno analiziramo delovanje teh napadov, njihove vrste in predstavimo možne pristope za obrambo pred njimi. V okviru eksperimenta prikazujemo izdelavo spletne ankete, ki implementira različne jezikovne modele. S pomočjo pridobljenih podatkov iz ankete nato analiziramo občutljivost posameznih modelov na različne intenzitete injekcijskih napadov ter preučujemo njihove vplive na uporabniške dimenzije, kot so uporabnost, točnost, razumljivost in relevantnost. Na koncu ugotavljamo, kateri modeli se najbolje odzivajo na napade in predstavljajo najvarnejšo uporabo.
Keywords: Generativna umetna inteligenca, Generativni modeli, Veliki jezikovni modeli, Pozivni injekcijski napadi, Inženering pozivov
Published in DKUM: 06.02.2025; Views: 0; Downloads: 53
Full text (2,82 MB) |
6. Konfiguracija produktnega kataloga s pomočjo velikih jezikovnih modelov : diplomsko deloLuka Balaban, 2024, undergraduate thesis Abstract: Zaključno delo obravnava problem kompleksnosti konfiguracije produktnih katalogov v sistemu Monetization podjetja Tridens, kjer se uporabniki pogosto soočajo z izzivi pri razumevanju in nastavitvi zapletenih obračunskih modelov. Cilj dela je razviti umetno inteligenco, ki bo s pomočjo velikih jezikovnih modelov (LLM), kot je ChatGPT, omogočila enostavnejšo in bolj intuitivno konfiguracijo produktnih katalogov. V okviru raziskave smo analizirali obstoječo tehnično dokumentacijo in bazo znanja podjetja Tridens ter izvedli integracijo modela ChatGPT v zaledni sistem za avtomatizirano generiranje in prilagajanje produktnih katalogov. Rešitev smo preizkusili s testnim sklopom povpraševanj, pri čemer smo primerjali rezultate generiranih konfiguracij z referenčnimi primeri. Rezultati so pokazali, da umetna inteligenca uspešno izboljšuje natančnost in hitrost konfiguracije produktnih katalogov, hkrati pa zmanjšuje potrebo po ročnem delu. Zaključek naloge potrjuje, da uporaba velikih jezikovnih modelov prispeva k izboljšanju uporabniške izkušnje in poenostavitvi konfiguracijskih procesov, kar lahko podjetjem, kot je Tridens, prinese pomembne prednosti v konkurenčnem okolju.
Keywords: veliki jezikovni modeli, umetna inteligenca, produktni katalog, chatGPT, java
Published in DKUM: 06.02.2025; Views: 0; Downloads: 45
Full text (3,25 MB) |
7. Integracija velikih jezikovnih modelov v mobilne rešitveDavid Balažic, 2024, undergraduate thesis Abstract: Diplomsko delo se osredotoča na analizo in implementacijo velikih jezikovnih modelov v mobilne rešitve z namenom raziskave njihovega delovanja, integracije in vpliva na uporabniško izkušnjo. V prvem delu je predstavljen teoretični del delovanja velikih jezikovnih delov. V praktičnem delu je ponazorjeno implementiranje teh modelov v mobilne rešitve in predstavljanje pristopa delovanja preko programskega vmesnika ter neposredno na napravi. Rezultati raziskave kažejo, da je pristop s programskim vmesnikom primernejši ob uporabi kompleksnejših modelov, vendar se pristop neposredno na napravi izkaže za koristnega ob uporabi manjših modelov.
Keywords: veliki jezikovni modeli, umetna inteligenca, mobilne rešitve, model
Published in DKUM: 22.10.2024; Views: 0; Downloads: 56
Full text (1,58 MB) |
8. Učinkovitost avtomatiziranega oblikovanja testnih primerov s pomočjo velikih jezikovnih modelovJovana Murdjeva, 2024, master's thesis Abstract: V magistrskem delu je bila raziskana uporabo ChatGPT-ja kot veliki jezikovni model za avtomatizirano oblikovanje testnih primerov v primerjavi s tradicionalnimi metodami, ki jih uporabljajo strokovnjaki za testiranje programske opreme. Delo se je osredotočilo na vpliv natančno opredeljenih pozivov (inženiring pozivov) na kakovost, pokritost kode in učinkovitost pri odkrivanju napak. Rezultati raziskave kažejo, da ChatGPT z ustrezno oblikovanimi vnosnimi zahtevami dosega primerljivo ali celo boljšo uspešnost kot ročno oblikovani testi, kar pomeni velik potencial za optimizacijo procesov testiranja programske opreme.
Keywords: avtomatizirano testiranje, veliki jezikovni modeli, inženiring pozivov, ChatGPT, kakovost testnih primerov
Published in DKUM: 22.10.2024; Views: 0; Downloads: 72
Full text (1,31 MB) |
9. Analiza in primerjava kakovosti rešitev velikih jezikovnih modelov pri reševanju spletnih programskih problemov : diplomsko deloAndraž Oset, 2024, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu smo analizirali učinkovitost in kakovost rešitev velikih jezikovnih modelov pri reševanju spletnih programskih problemov. V uvodnem delu smo podrobno predstavili spletne označevalne jezike, programske jezike ter spletne tehnologije, uporabljene v našem delu, in opisali področje umetne inteligence, s poudarkom na velikih jezikovnih modelih. V osrednjem delu smo izvedli temeljito analizo teh modelov pri reševanju spletnih programskih problemov. Pripravili smo prilagojen nabor vprašanj. Analiza temelji na modelih ChatGPT in Blackbox AI, ki smo ju uporabili za oceno uspešnosti in kakovosti. Jezikovni model ChatGPT je bil malo boljši, saj je pokazal nekoliko višjo raven kakovosti pri reševanju zastavljenih nalog.
Keywords: umetna inteligenca, veliki jezikovni modeli, analiza, spletno programiranje
Published in DKUM: 14.10.2024; Views: 0; Downloads: 27
Full text (2,91 MB) |
10. Strategije prilagajanja izhodov velikih jezikovnih modelovBard Grujič, 2024, master's thesis Abstract: Namen magistrskega dela je sistematično predstaviti, raziskati in analizirati delovanje velikih jezikovnih modelov, s posebnim poudarkom na modelu transformatorja, ter raziskati, kako prilagoditi izhode teh modelov za specifične potrebe organizacij. V praksi bomo preučili, kako ta prilagoditev deluje, tako da bomo razvili in demonstrirali aplikacijo za iskanje ključnih besed po dokumentih v PDF formatu z uporabo velikega jezikovnega modela GPT-4 podjetja OpenAI.
Keywords: veliki jezikovni modeli, modeli obdelave naravnega jezika, umetna inteligenca, inženiring spodbud
Published in DKUM: 19.09.2024; Views: 0; Downloads: 28
Full text (2,79 MB) |
