В статье исследуется применение большой языковой модели (БЯМ) при решении задачи идентификации речевых жанров. Искусственные нейронные сети, эффективно используемые во многих важных областях, имеют, однако, серьезный недостаток: механизм их функционирования скрыт от исследователей. Поэтому результаты их применения не получают объяснения. Цель работы – определить базовые закономерности функционирования лингвистического модуля БЯМ (глубокой нейронной сети с архитектурой «Трансформер») и тем самым обеспечить интерпретируемость предоставляемых ею данных. Рассматриваются два жанра научных текстов – «Описание нового для науки явления» и «Экспликация научного понятия». Верифицируется гипотеза, согласно которой признаковое пространство, создаваемое БЯМ, базируется на речевой системности распознаваемого жанра. Обосновывается положение о том, что, поскольку жанрово-речевая системность детерминируется экстралингвистическими факторами, прежде всего характеристиками человеческого сознания, ее проявления, отражаемые во внутреннем состоянии БЯМ, могут быть использованы для моделирования воплощаемых в речи когнитивных процессов. Анализируются существующие подходы к интерпретации БЯМ. Описан применяемый метод интерпретации сетей-трансформеров. Предлагается лингвистическая трактовка предварительного обучения и дообучения БЯМ: предварительное обучение на больших корпусах текстов позволяет относительно полно отображать ресурсы языка – систему языковых единиц и общих принципов их использования; при дообучении же на образцах определенной жанрово-речевой организации происходит перестройка языковой системности в системность речевую. Декодирование внутреннего состояния БЯМ точно воспроизвело состав и частоту употребления лексических средств, образующих обучающую выборку. Показатель качества распознавания БЯМ каждого из рассмотренных жанров в результате отображения их речевой системности – F1 0,99.
DOI: 10.18500/2311-0740-2025-20-1-45-6-23
Скачать PDF статьи с официального сайта журнала: https://zhanry-rechi.sgu.ru/ru/articles/bolshie-yazykovye-modeli-i-zhanrovo-rechevaya-sistemnost
Скачать полный выпуск журнала (PDF) с официального сайта: https://zhanry-rechi.sgu.ru/ru/journal/2025/1
Скачать PDF статьи с eLibrary (требуется регистрация): https://www.elibrary.ru/item.asp?id=80387417
Девяткин Д. А., Салимовский В. А., Чудова Н. В., Рыжова А. А., Григорьев О. Г. Большие языковые модели и жанрово-речевая системность // Жанры речи. 2025. Т. 20, вып. 1 (45). С. 6–23.