ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕГІ ГЕНЕРАТИВТІ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ МӘТІНДЕРІНІҢ ТІЛДІК-СТИЛЬДІК ЕРЕКШЕЛІКТЕРІ (OPENAI ЖӘНЕ ОТАНДЫҚ ПЛАТФОРМА НЕГІЗІНДЕ)

Аннотация

Бұл мақалада генеративті жасанды интеллект (ЖИ) платформаларының қазақ тіліндегі мәтіндерге тән тілдік және стильдік ерекшеліктері салыстырмалы талдау арқылы зерттеледі. Генеративті модельдердің тілдік сапасын бағалау – қазіргі лингвистика мен цифрлық технологиялардың тоғысындағы өзекті мәселе. Зерттеу нысаны ретінде OpenAI ұсынған ChatGPT моделі мен отандық ЖИ платформасы таңдалып, олардың қазақ тіліндегі мәтіндерді генерациялау қабілеті бес негізгі критерий бойынша бағаланды: промт талабын орындау, әдеби тіл нормаларына сәйкестік, калька мен кірме құрылымдардың ықпалы, стильдік регистрдің сақталуы және лексикалық байлық. Бағалау процесінде 0–2 баллдық шкала қолданылып, әр жауаптың сапалық көрсеткіштері нақты сандармен сипатталды. Талдау нәтижелері OpenAI платформасының мәтіндері мазмұн тереңдігі, стильдік байлық, аргументациялық логика мен бейнелілік тұрғысынан анағұрлым жоғары деңгейде екенін көрсетті. Сонымен қатар, оның көркем-публицистикалық стиль талаптарын орынды қолданатыны байқалды. Ал отандық платформа мәтіндері қысқа, құрылымы жиі қайталанатын, кейде калька үлгілері мен грамматикалық қателерге толы болып шықты. Мұндай айырмашылықтар көбіне платформаларда қолданылған тілдік корпустардың құрамымен, ресми-іскерлік стильге бағдарланған материалдардың басымдығымен байланысты. Мәтіндердегі мәдени-ұлттық мазмұнның көрініс табуы да зерттеудің маңызды бағыты болды. Нәтижелер қазақ тіліндегі образдылық, мақал-мәтел мен теңеу секілді көркемдік құралдардың генеративті жүйелер арқылы жеткізілуінде шектеулер бар екенін көрсетті. Бұл зерттеу қазақ тілінде сапалы генеративті ЖИ моделін дамыту үшін тілдік нормалар мен стиль үйлесімін ескеру қажеттігін дәлелдейді. Сонымен қатар, зерттеу барысында ЖИ платформаларының мәтін құраудағы прагматикалық сәйкестік пен контексті түсіну деңгейі де жанама түрде қарастырылды. Бұл аспектілер қазақ тілінің семантикалық және дискурстық ерекшеліктерін меңгерудің генеративті модельдер үшін күрделі екендігін аңғартады. Алынған нәтижелер болашақта қазақ тіліне бейімделген ЖИ жүйелерін жасау мен тілдік деректер қорын сапалы қалыптастыруда әдістемелік негіз бола алады.