<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">izmertech</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Измерительная техника</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Izmeritel`naya Tekhnika</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">0368-1025</issn><issn pub-type="epub">2949-5237</issn><publisher><publisher-name>ФГУП "ВНИИФТРИ"</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.32446/0368-1025it.2024-10-65-72</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">izmertech-2256</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ДИСКУССИОННЫЕ ВОПРОСЫ МЕТРОЛОГИИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>DISCUSSION ISSUES OF METROLOGY</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Нейроконсультант в области законодательной метрологии на базе искусственного интеллекта</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Artificial intelligence-based neuro consultant in the field of legal metrology</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0006-4868-2663</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Кузин</surname><given-names>А. Ю.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Kuzin</surname><given-names>A. Yu.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Александр Юрьевич Кузин</p><p>Москва</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Alexander Yu. Kuzin</p><p>Moscow</p></bio><email xlink:type="simple">kuzin@vniims.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Крошкин</surname><given-names>А. Н.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Kroshkin</surname><given-names>A. N.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Алексей Николаевич Крошкин, нач. отдела</p><p>Москва</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Alexey N. Kroshkin</p><p>Moscow</p></bio><email xlink:type="simple">a.kroshkin@vniims.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Оболенский</surname><given-names>И. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Obolensky</surname><given-names>I. A.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Иван Александрович Оболенский</p><p>Москва</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Ivan A. Obolensky</p><p>Moscow</p></bio><email xlink:type="simple">obolenskuy@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Всероссийский научно-исследовательский институт метрологической службы</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Russian Research Institute for Metrological Service</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>ООО «Терра ЭйАй»</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Limited Liability Company “Terra AI”</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>05</day><month>12</month><year>2024</year></pub-date><volume>0</volume><issue>10</issue><fpage>65</fpage><lpage>72</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; ФГУП "ВНИИФТРИ", 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">ФГУП "ВНИИФТРИ"</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">ФГУП "ВНИИФТРИ"</copyright-holder><license xlink:href="https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNotice" xlink:type="simple"><license-p>https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNotice</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.izmt.ru/jour/article/view/2256">https://www.izmt.ru/jour/article/view/2256</self-uri><abstract><p>Рассмотрена наиболее бурно развивающаяся технология искусственного интеллекта, так называемые большие лингвистические модели (Large Language Models, LLM). Проанализирован их функционал, приведены примеры и перспективы использования в различных областях деятельности. Показано, что с применением специальных технологий дообучения появляются возможности создания на базе больших лингвистических моделей многочисленных нейросотрудников, повышающих эффективность деятельности компаний. Дообучение добавляет к базовому интеллекту больших лингвистических моделей специальные экспертные знания в определённой области и/или определённые функциональные возможности. Описан пилотный проект, реализованный ВНИИМС совместно с Университетом искусственного интеллекта, по созданию нейроконсультанта в области законодательной метрологии на базе модели YandexGPT. Результаты проекта подтвердили практическую реализуемость и высокую эффективность подобного нейросотрудника. Проект предполагает возможность дальнейшего развития и масштабирования.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The most booming technology of artificial intelligence, so-called large language models (LLM), is considered. Their functionality, examples and prospects of use in various fields of activity are analyzed. It is shown that by means of specialized pre-training technologies there are opportunities to create numerous neuro employees on the basis of large language models, increasing the efficiency of companies' activity. Pre-training adds special expert knowledge in a particular field and/or specific functional capabilities to the “basic intelligence” of large language models. A pilot project implemented by VNIIMS in cooperation with the University of Artificial Intelligence to create a neuro consultant in the field of legal metrology based on the YandexGPT model is described. The results of the project confirmed the practical feasibility and high efficiency of such a neuro employee. The project assumes the possibility of further development and scaling.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>законодательная метрология</kwd><kwd>искусственный интеллект</kwd><kwd>большая лингвистическая модель</kwd><kwd>нейроперсонал</kwd><kwd>нейросотрудник</kwd><kwd>нейроконсультант</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>legal metrology</kwd><kwd>artificial intelligence</kwd><kwd>large language model</kwd><kwd>neuro stuff</kwd><kwd>neuro employee</kwd><kwd>neuro consultant</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="ru">ООО «Университет искусственного интеллекта»: Романов Д. Е. (консультирование). ФГБУ «ВНИИМС»: Мартыненко Р. Ю. (подготовка базы знаний), Ермиленко О. Д., Церех Е. В., Пашаев Б. М., Андрощук Ю. М., Осипова В. И. (тестирование телеграм-ботов), Пенерджи Р. В. (IT-поддержка). ФБУ «Пензенский ЦСМ»: Данилов А. А. (подготовка базы знаний, тестирование телеграм-ботов).</funding-statement><funding-statement xml:lang="en">University of Artificial Intelligence LLC: Romanov D. Е. (consulting). FGBU VNIIMS: Martynenko R. Y. (knowledge base preparation), Ermilenko O. D., Tserekh E. V., Pashayev B. M., And. D., Tserekh E. V., Pashayev B. M., Androshchuk Y. M., Osipova V. I. (testing of telegram bots), Penerji R. V. (IT-support). FBU Penza CSM: Danilov A. A. (preparation of knowledge base, testing of telegram bots).</funding-statement></funding-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кузин А. Ю., Крошкин А. Н. Нормативно-правовые аспекты цифровой трансформации в метрологии. Законодательная и прикладная метрология, (5(179)), 14–21 (2022). https://elibrary.ru/lghnii</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kuzin A. Yu., Kroshkin A. N. Legal aspects of digital transformation in metrology. Legal and Applied Metrology, (5(179)), 14–21 (2022). (In Russ.) https://elibrary.ru/lghnii</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Барсукова А. В. Искусственный интеллект. Перспективы развития цифровой метрологии. Главный метролог, (3(120)), 46–50 (2021). https://www.elibrary.ru/cyexoe</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Barsukova A.V. Artificial intelligence. Prospects for the development of digital metrology. Chief Metrologist, (3(120)), 46–50 (2021). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/cyexoe</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кузин А. Ю., Крошкин А. Н., Исаев Л. К., Булыгин Ф. В., Войтко В. Д. Практические аспекты применения искусственного интеллекта в метрологии. Измерительная техника, (9), 66–72 (2023). https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2023-9-66-72</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kuzin A. Yu., Kroshkin A. N., Isaev L. K., Bulygin F. V., Voytko V. D. Practical aspects of application of artificial intelligence in metrology. Measurement Techniques, 66(9), 717–727 (2023). https://doi.org/10.1007/s11018-024-02285-2</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Андрейченко А. Е., Гусев А. В. Перспективы применения больших языковых моделей в здравоохранении. Национальное здравоохранение. 4(4), 48–55 (2023). https://doi.org/10.47093/2713-069X.2023.4.4.48-55</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Andreychenko A. E., Gusev A. V. Perspectives on the application of large language models in healthcare. National Health Care (Russia). 4(4), 48–55 (2023). (In Russ.) https://doi.org/10.47093/2713-069X.2023.4.4.48-55</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Зупарова В. В., Маркин Е. И., Зупарова В. В. Стратегии дообучения и оценки производительности языковых моделей. Современные информационные технологии, (39(39)), 26–30 (2024). https://www.elibrary.ru/hdtxth</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zuparova V. V., Markin E. I., Zuparova V. V. Strategies for pre-training and performance evaluation of language models. Modern information technologies, (39(39)), 26–30 (2024). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/hdtxth</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Безрученко А. Ю., Кравец А. Г. Обзор подходов в области больших языковых моделей (LLM). Интеллектуальные информационные системы. Труды международной научно-практической конференции, посвященной 40-летию кафедры САПРИС. Воронеж, 14–15 февраля 2024 г. С. 255–258. Воронежский государственный технический университет, Воронеж (2024). https://www.elibrary.ru/sxgdvo</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bezruchenko A. Yu., Kravets A. G. Overview of Large Language Model (LLM) approaches. Intellectual information systems. Proceedings of the International Scientific and Practical Conference devoted to the 40th anniversary of SAPRIS department. Voronezh, February 14–15, 2024, pp. 255–258. Voronezh State Technical University, Voronezh (2024). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/sxgdvo</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Прохоренко А. В., Сергеев С. И., Куркин Я. И. Применение и дообучение современных больших языковых моделей (LLM). Экспериментальные и теоретические исследования в современной науке. Сборник статей по материалам CI международной научно-практической конференции. Новосибирск, 27 мая 2024 г. С. 70–81. ООО «Сибирская академическая книга», Новосибирск (2024). https://www.elibrary.ru/kqyryi</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Prokhorenko A. V., Sergeev S. I., Kurkin Ya. I. Application and pre-training of modern large language models (LLM). Experimental and theoretical research in modern science. Collection of articles on the materials of CI international scientificpractical conference. Novosibirsk, May 27, 2024, pp. 70–81. Siberian Academic Book LLC, Novosibirsk (2024). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/kqyryi</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Калина В. Г. Обзор методов дообучения больших языковых моделей. Современные проблемы физики и технологий. Сборник тезисов докладов XI международной молодежной научной школы-конференции. Москва, 23–25 апреля 2024 г. С. 428–430. Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва (2024). https://www.elibrary.ru/tugfvq</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kalina V. G. A review of methods for pre-training large language models. Modern problems of physics and technologies. Collection of abstracts of reports of XI International Youth Scientific School-Conference. Moscow, April 23–25, 2024, pp. 428–430. National Research Nuclear University “MEPhI”, Moscow (2024). https://www.elibrary.ru/tugfvq</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Аверина Е. М. Нейросотрудники: путь к повышению производительности компаний. ВУЗ и реальный бизне с, 1, 119–124 (2024). https://www.elibrary.ru/vyaypk</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Averina E. M. Neuro-employees: the way to improve the productivity of companies. HEI and real business, 1, 119–124 (2024). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/vyaypk</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Андрощук Ю. М., Пашаев Б.М. Несколько вопросов об испытаниях средств измерений. Главный метролог, (5(134)), 38–43 (2023). https://www.elibrary.ru/wpsjmy</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Androshchuk Y. M., Pashaev B. M. A few questions about the testing of measuring instruments. Chief Metrologist, (5(134)), 38–43 (2023 ). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/wpsjmy</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Крошкин А. Н. Российская система калибровки (РСК): документы, требования, эталоны, методики. Главный метролог, (3(126)), 57–58 (2022). https://www.elibrary.ru/mmnhht</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kroshkin A. N. Russian Calibration System (RCS): documents, requirements, standards, methods. Chief Metrologist, (3(126)), 57–58 (2022). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/mmnhht</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бородулин И. В. Увеличение точности больших языковых моделей с помощью расширенной поисковой генерации. Вестник науки, 3(72), 400–405 (2024). https://www.вестник-науки.рф/article/13398</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Borodulin I. V. Increasing the accuracy of large language models using advanced search generation. Vestnic nauki, 3(72), 400–405 (2024). (In Russ.) https://www.вестник-науки.рф/article/13398</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
