2444 Разработка программной платформы для применения локальных языковых моделей в учебно-научной деятельности студентов МИЭМ

Авдошин Сергей Михайлович

руководитель проекта

Старт

23.01.2026

Представление

06.04.2026 – 17.04.2026

Представление

08.06.2026 – 19.06.2026

Постерная сессия

22.10.2026 – 03.11.2026

Защита

23.01.2027 – 02.02.2027

Паспорт проекта

Аннотация

Проект направлен на создание программной платформы и набора инструментов для использования локальных больших языковых моделей (LLM) в учебной, научной и проектной деятельности студентов МИЭМ НИУ ВШЭ. В рамках проекта разрабатываются: библиотека промптов, автоматизированный тестер качества ответов, RAG-пайплайн для работы с учебными материалами, инструменты для дообучения (fine-tuning) моделей, прототипы AI-консультантов, а также бенчмарк-инструмент и Mini-UI для взаимодействия студентов с...

Отрасль

Информатика

Цель

Разработка и внедрение программной платформы, включающей модули для работы с локальными LLM: структурированная библиотека промптов, автоматизированная система оценки качества ответов, RAG-пайплайн для учебных материалов, инструменты для дообучения моделей, прототипы AI-консультантов и вспомогательные интерфейсы (CLI, Mini-UI). Обеспечение воспроизводимости экспериментов, конфиденциальности данных и повышения эффективности учебной и научной деятельности студентов МИЭМ.

Ожидаемые результаты

Для студентов
- Практические навыки работы с разработанными программными модулями (библиотека промптов, автотестер, RAG, fine-tuning, AI-агенты).
- Умение применять локальные LLM через CLI и графические интерфейсы для решения учебных и исследовательских задач.
- Понимание принципов оценки качества моделей, воспроизводимости экспериментов и этических аспектов использования ИИ.
- Возможность ускорить и улучшить качество выполнения НИРС, курсовых, дипломных работ, научных статей и проектов.

Форма и способы промежуточного контроля

1.Анкетирование студентов (до и после участия) Цель: Оценить изменения в знаниях, навыках и отношении к использованию LLM. Форма: Онлайн-анкета (предоставлен шаблон в материалах). Целевые показатели: Охват: 100% участников проекта. Целевой прирост уровня знаний и навыков: не менее 40% по итогам сравнения пред- и пост-анкет. Форма: Онлайн-анкета (Google Forms), заполняемость — не менее 85%. 2.Консультации и еженедельные/ежемесячные встречи Цель: Своевременная помощь, коррекция направления...

Форма представления результатов

1.Итоговый письменный отчёт / научная статья Формат: PDF-документ 2.Презентация для защиты проекта Формат: PowerPoint / Google Slides / Canva. Структура (8–12 слайдов) Видео-демонстрация / скринкаст Формат: Запись экрана (5–7 минут) с голосовыми комментариями. Содержание: Демонстрация запуска локальной модели. Показ работы с интерфейсом (Ollama WebUI, LM Studio). 3.Пример решения задачи (генерация кода, суммаризация текста). Сравнение результатов разных моделей. Цель: Наглядное подтверждение...

Ресурсное обеспечение

Изложено в методических указаниях. Проект обеспечен необходимыми техническими, методическими и кадровыми ресурсами в рамках существующей инфраструктуры МИЭМ НИУ ВШЭ. Ключевой акцент — на использовании открытых инструментов и локальных мощностей для минимизации затрат и обеспечения конфиденциальности данных.