ВИКОРИСТАННЯ ЛОКАЛЬНИХ LLM-МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СТАНДАРТИЗАЦІЇ ТА БАГАТОМОВНОГО ПЕРЕКЛАДУ ТЕХНІЧНИХ НАЗВ ВИРОБІВ

Анотація

У роботі розглянуто підхід до автоматизованої стандартизації технічних назв метизів із використанням локальних великих мовних моделей (LLM), що дозволяє суттєво підвищити точність обробки спеціалізованих даних. Докладно описано архітектуру взаємодії Python-скриптів із локальним сервером Lm studio, включаючи організацію API-запитів, структуру вхідних і вихідних даних у форматі JSON, а також механізми збереження результатів у базі даних sqlite (items.db). У роботі наведено приклади формування запитів (prompt), що містять не точні найменування виробів, очікуваний формат стандарту та розмір виробу, а також приклади перевірки правильності форматів після генерації результатів. Показано, як реалізується обробка серії записів із бази даних, контроль якості отриманих результатів та відображення інформації про помилки, що дозволяє оперативно коригувати як промпти, так і навчальні дані моделі.

Обґрунтовано доцільність переходу на локальні рішення для обробки технічних даних замість використання хмарних сервісів. Такий підхід дозволяє значно знизити фінансові витрати на інфраструктуру, підвищити безпеку та конфіденційність даних, а також забезпечити стабільний контроль над робочими процесами обробки інформації. Показано, що локальна інференція великих мовних моделей може ефективно вирішувати завдання стандартизації у прикладних системах, забезпечуючи високу точність розпізнавання шаблонів, коректне дотримання міжнародних стандартів (DIN, ISO, ДСТУ) та можливість інтеграції у існуючі робочі процеси підприємств без залучення сторонніх сервісів. Крім того, робота демонструє практичну реалізацію багатомовного перекладу технічних назв, що підвищує універсальність рішення та полегшує взаємодію з міжнародними базами даних і документацією.