Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы.

Данный раздел посвящен широкому обзору технологий обработки естественного языка (NLP), включая машинное обучение, нейронные сети и архитектуру трансформеров. Он исследует базовые принципы работы таких технологий, их применение и различия между ними, а также рассматривает их влияние на развитие современных NLP-моделей.

В этом разделе рассматривается сравнительный анализ моделей ChatGPT и InstructGPT с акцентом на их функциональности, области применения и выявлении слабых мест. Исследование охватывает аспекты производительности и адаптивности к пользовательским запросам.

Этот раздел фокусируется на проектировании новой модели генерации текста с использованием передовых архитектур и алгоритмов. Он предлагает описание ключевых компонентов системы, принципов обучения и методов адаптации к специфическим задачам пользователей.

Раздел освещает процесс экспериментального моделирования разработанной языковой модели, включая методы тестирования ее производительности на различных задачах обработки текста. Обсуждаются критерии оценки успеха модели и полученные результаты.

Данный раздел посвящен вопросам адаптации разрабатываемой модели обработки естественного языка к специфическим требованиям различных пользователей из разных сфер деятельности. Рассматриваются возможности кастомизации решения под нужды образовательных учреждений, бизнеса и других отраслей.

Раздел охватывает разработку документации для пользователей созданной языковой модели, включая технические характеристики, руководство пользователя и советы по эффективному взаимодействию с моделью.

В заключительном разделе рассматриваются перспективы развития технологий обработки естественного языка на основе текущих тенденций искусственного интеллекта. Обсуждаются возможные направления улучшения генеративных моделей для удовлетворения потребностей различных отраслей.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы.