Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/335968
Заглавие документа: Описание внутренних алгоритмов функционирования языковых генеративных моделей нейронных сетей для функциональных областей логистики
Другое заглавие: Description of internal operation algorithms of language generative models of neural networks for functional areas of logistics / A. Kuzmin, A. Turovets
Авторы: Кузьмин, А. Н.
Туровец, А. М.
Тема: ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Экономика и экономические науки
Дата публикации: 2025
Издатель: Минск : Институт бизнеса БГУ
Библиографическое описание источника: Бизнес. Инновации. Экономика : сб. науч. ст. Вып. 11 / Институт бизнеса БГУ; редкол.: М. Л. Зеленкевич (председатель) [и др.]. – Минск : Институт бизнеса БГУ, 2025. – С. 134-141.
Аннотация: В статье рассмотрены внутренние механизмы функционирования языковых генеративных моделей нейронных сетей в рамках основных функциональных областей логистики, а также выделены ключевые особенности, характерные для каждой из них. Обосновано практическое значение рассмотренных механизмов в области повышения эффективности деятельности национальных и зарубежных логистических компаний, а именно сотрудников, а также информационных систем.
Аннотация (на другом языке): The article examines the internal mechanisms of functioning of generative language models of neural networks within the main functional areas of logistics. The key characteristics of each of them highlighted. The practical significance of the mechanisms considered in the field of increasing the efficiency of national and foreign logistics enterprises, namely employees and information systems, is substantiated.
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/335968
ISSN: 2523­-4714
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:2025. Бизнес. Инновации. Экономика

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
Description25_p134-141.pdf829,5 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.