Бакалавриат
2026/2027





Научно-исследовательский семинар "Лингвистическая интерпретация языковых моделей"
Статус:
Курс по выбору (Фундаментальная и компьютерная лингвистика)
Кто читает:
Школа лингвистики
Где читается:
Факультет гуманитарных наук
Когда читается:
3-й курс, 1, 2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Бажуков Максим Олегович
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
36
Программа дисциплины
Аннотация
Большие языковые модели стали синонимом искусственного интеллекта: все важные интеллектуальные задачи подвержены автоматизации с их помощью. Тем не менее нам лишь отчасти известно, что же именно эти модели знают про мир, и какими закономерностями они руководствуются в работе. НИС посвящён обзору существующих подходов к этой проблеме и их избирательному воспроизведению.
Цель освоения дисциплины
- Ознакомление с основными методами анализа лингвистической интерпретации NLP-моделей
- Развитие навыков воспроизведения экспериментов и анализа результатов
- Ознакомление с работой агентных систем на основе больших языковых моделей и интерпретация работы таких систем
- Ознакомление с вопросами несовпадения целей и ценностей пользователя и модели
Планируемые результаты обучения
- Определяет сильные и слабые стороны существующих методов интерпретации
- Различает методы пробинга и альтернативные подходы для анализа NLP-моделей
- Ориентируется в современных подходах к интерпретации языковых моделей
- Называет основные этапы работы агента
- Интерпретирует поведение агента
- Определяет потенциальные проблемы запросов к языковой модели
- Исправляет поведение модели в сторону соответствия задачам и ценностям пользователя
Содержание учебной дисциплины
- Методы пробинга языковых моделей
- Альтернативные методы интерпретации моделей
- Практика: Примеры исследований и критический разбор
- Практика: воспроизведение экспериментов
- Агенты на основе языковых моделей
- Рассогласование целей и ценностей моделей с человеческими (misalignment)
- Философия языковых моделей и искусственного интеллекта
Элементы контроля
- Воспроизведение эксперимента
- АктивностьОценивается прохождение мини-тестов и непосредственное участие в семинарах
- Доклад по статье
Промежуточная аттестация
- 2026/2027 2nd module0.45 * Доклад по статье + 0.25 * Активность + 0.3 * Воспроизведение эксперимента
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Интерпретируемое машинное обучение на Python: Пер. с англ. - 978-5-9775-1735-5 - Масис С. - 2023 - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург - https://ibooks.ru/products/389646 - 389646 - iBOOKS
- Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка - 978-5-4461-1153-4 - Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда - 2021 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/365298 - 365298 - iBOOKS
Рекомендуемая дополнительная литература
- Introduction to machine learning, Alpaydin, E., 2020
- Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. - 978-5-4461-0914-2 - Плас Дж. Вандер - 2021 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/376830 - 376830 - iBOOKS