1. Pozivni injekcijski napadi na velike jezikovne modeleMatic Bobnar, 2025, magistrsko delo Opis: 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. Ključne besede: Generativna umetna inteligenca, Generativni modeli, Veliki jezikovni modeli, Pozivni injekcijski napadi, Inženering pozivov Objavljeno v DKUM: 06.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 4
Celotno besedilo (2,82 MB) |
2. Konfiguracija produktnega kataloga s pomočjo velikih jezikovnih modelovLuka Balaban, 2024, diplomsko delo Opis: 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. Ključne besede: veliki jezikovni modeli, umetna inteligenca, produktni katalog, chatGPT, java Objavljeno v DKUM: 06.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 2
Celotno besedilo (3,25 MB) |
3. Integracija velikih jezikovnih modelov v mobilne rešitveDavid Balažic, 2024, diplomsko delo Opis: 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. Ključne besede: veliki jezikovni modeli, umetna inteligenca, mobilne rešitve, model Objavljeno v DKUM: 22.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 16
Celotno besedilo (1,58 MB) |
4. Učinkovitost avtomatiziranega oblikovanja testnih primerov s pomočjo velikih jezikovnih modelovJovana Murdjeva, 2024, magistrsko delo Opis: 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. Ključne besede: avtomatizirano testiranje, veliki jezikovni modeli, inženiring pozivov, ChatGPT, kakovost testnih primerov Objavljeno v DKUM: 22.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 27
Celotno besedilo (1,31 MB) |
5. Analiza in primerjava kakovosti rešitev velikih jezikovnih modelov pri reševanju spletnih programskih problemov : diplomsko deloAndraž Oset, 2024, diplomsko delo Opis: 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. Ključne besede: umetna inteligenca, veliki jezikovni modeli, analiza, spletno programiranje Objavljeno v DKUM: 14.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 7
Celotno besedilo (2,91 MB) |
6. Strategije prilagajanja izhodov velikih jezikovnih modelovBard Grujič, 2024, magistrsko delo Opis: 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. Ključne besede: veliki jezikovni modeli, modeli obdelave naravnega jezika, umetna inteligenca, inženiring spodbud Objavljeno v DKUM: 19.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 20
Celotno besedilo (2,79 MB) |
7. |