СТВОРЕННЯ КРИЗОВО-ЗАЛЕЖНОГО ДАТАСЕТУ ДЛЯ ADAPTIVE IRM
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2026.01.073Ключові слова:
контекстно залежна генерація, великі мовні моделі, мультимодальний датасет, анотація кризових даних, кризова інформатика, датасет HumAID, ін’єкція контексту, адаптація поведінки моделіАнотація
У кризових ситуаціях великі мовні моделі (LLM) мають потенціал допомагати у формуванні порад та рекомендацій, однак їх стандартна поведінка часто ігнорує специфіку події. Це знижує релевантність і може становити ризик у критичних ситуаціях. У роботі представлено підхід до створення спеціалізованого датасету для навчання та оцінки Adaptive IRM – модуля, який інжектує прихований кризовий контекст у LLM. За основу взято корпус HumAID із твітами про стихійні лиха, для яких згенеровано абстрактні запитання без прямої згадки події. Сформований набір (~41 тис. прикладів) дозволяє перевіряти, чи здатні моделі з Adaptive IRM давати відповіді, що відрізняються залежно від типу кризи, підвищуючи їх релевантність і безпечність.
Посилання
Otal H. T., Canbaz M. A. C. LLM-Assisted Crisis Management: Building Advanced LLM Platforms for Effective Emergency Response and Public Collaboration // 2024 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI). 2024. P. 851–859. DOI: 10.48550/arXiv.2402.10908.
Fengyi X. та ін. Large language model applications in disaster management: An interdisciplinary review // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2025. Vol. 127. Art. No. 105642. DOI: 10.1016/j.ijdrr.2025.105642.
Bereziuk M. O., Huda A. I. Kontekstno zalezhna adaptatsiia vidpovidei heneratyvnykh LLM. Informatsiini tekhnolohii v metalurhii ta mashynobuduvanni – ITMM2025 : tezy dop. Mizhnarodnoi nauk.-tekhn. konf. (m. Dnipro, 23-24 bereznia 2025 r.). Dnipro, 2025. C. 503–508. DOI: 10.34185/1991-7848.itmm.2025.01.089.
Alam F., Qazi U., Imran M., Ofli F. HumAID: Human-Annotated Disaster Incidents Data from Twitter with Deep Learning Benchmarks [Elektronnyi resurs]. 2021. URL: https://arxiv.org/abs/2104.03090 (data zvernennia: 11.03.2026).
