generative AI

Generative AI for Performance Engineering: Tailoring Llama-3 for Bottleneck Classification and Optimization Recommendations

This paper presents a novel approach to software performance analysis by integrating traditional profiling techniques with a fine-tuned large language model (LLM), based on the Llama-3 model.  Addressing the challenges of manual profiling – such as overwhelming data volumes and the high expertise required to interpret performance metrics – the study introduces a lightweight AI-powered profiler trained on structured JSON-based profiling logs and code samples.  The model is fine-tuned using parameter-efficient methods (LoRA and QLoRA) to classify performance bottlenecks (

Відповідальність за помилки генеративного ШІ в юридичній практиці: аналіз справ про «галюцинації» та професійна етика юристів

Актуальність стрімкої інтеграції інструментів генеративного штучного інтелекту (ШІ) в юридичну практику створює парадокс: з одного боку, ШІ пропонує безпрецедентну ефективність у роботі з текстами та аналізі даних, з іншого - породжує нові етичні та правові ризики, зокрема через феномен «галюцинацій» - генерування неправдивої інформації.