Аспірантка · УКУ / Інженерка-дослідниця · Lapa LLM
Я досліджую, що означає для великих мовних моделей забувати та як створювати моделі, здатні на це.
Я аспірантка Українського католицького університету та інженерка-дослідниця Lapa LLM. Моя робота поєднує машинне забування, механістичну інтерпретованість, інформаційну доброчесність і відповідальні системи даних.
Останні події
Я представила статтю Between Suppression and Collapse: Evaluating Narrative Unlearning with LENS, написану спільно з Джорджем Флетчером, на другому воркшопі з машинного забування та захисту приватності в Неаполі. Докладніше про доповідь
FairForget отримав шестимісячний доступ до JUPITER Booster у Юліхському суперкомп’ютерному центрі за програмою EuroHPC Development Access. Я головна дослідниця цього проєкту, який підтримує наші дослідження справедливості в машинному забуванні. Програма EuroHPC
Разом із Тетяною Захарченко я досліджую, як машинне забування впливає на справедливість і приховані упередження. Оголошення програми
Я виступила на Align, Forget, Repeat у Львові з доповіддю про те, чи можуть LLM забувати інформацію, зберігаючи свої можливості. Докладніше про виступ
Пам’ять, стирання та відповідальність у великих мовних моделях.
У своїй дисертації я запитую, коли можна сказати, що LLM щось знає, що змінюється під час цілеспрямованого видалення цього знання та як перевірити забування, а не лише заявити про нього. Я досліджую і технічний процес машинного забування, і відповідальність, що постає з рішення про те, чого модель більше не має зберігати. Одне з головних питань — як механістична інтерпретованість може допомогти машинному забуванню.
Читати дисертаційну пропозиціюНапрями моєї роботи
Пов’язані питання, над якими я працюю в дослідженнях і викладанні.
Що зберігають моделі, як перевірити забування та як механістична інтерпретованість може допомогти машинному забуванню.
Протидія дезінформації, забування наративів і зменшення упереджень через машинне забування.
Як люди, інституції та невидимі сутності потрапляють до моделей даних.
2025–2026
2026
Відкриті ресурси та спільні технічні проєкти.
Разом з Олександрою Остафійчук і Тетяною Захарченко я працювала над українським перекладом та адаптацією StereoSet.
У складі команди DFS я брала участь у змаганні з розпізнавання українських рукописних документів. Ми посіли четверте місце в приватному рейтингу завдяки триетапному підходу: визначення структури сторінки, розпізнавання окремих фрагментів і обережна постобробка результатів OCR.
Нотатки
Пояснення ідей, на яких ґрунтуються дослідження.
Видалення запису зі сховища не обов’язково усуває його вплив на навчену модель. Варто розрізняти чотири пов’язані поняття: стирання видаляє об’єкт або закриває доступ до нього; машинне забування має на меті усунути або обмежити його вплив на модель; виключення стосується рішень про те, що не збирати, не розмічувати або не включати; а забування охоплює ширший технічний та інституційний процес.
Практична проблема полягає в перевірці. Оцінювання має встановити, наскільки зберігся цільовий вплив і що саме здатні виявити тести. Також потрібно документувати, що змінилося, хто вніс зміни та як вони позначилися на решті можливостей моделі.
Пов’язана статтяНа рівні одного редагування чи повідомлення маніпуляцію часто важко помітити. Окрема фраза може здаватися нейтральною, але водночас бути частиною наративу, що повторюється в різних джерелах, каналах або з часом.
У роботі з редагуваннями Вікіпедії та Telegram-каналами я переходжу між цими масштабами: виявляю локальні текстові сигнали, групую пов’язані твердження, а потім досліджую мережу, через яку поширюється наратив.
Магістерська роботаМодель даних — не нейтральний перелік. Рішення про сутності, зв’язки та рівні абстракції визначають, що система може зафіксувати, а що залишиться невидимим.
ONION робить ці рішення видимими завдяки участі зацікавлених сторін. GARLIC адаптує цей підхід для навчання: рольова гра допомагає студентам з’ясувати, чиї потреби відображає модель і що в ній потрібно змінити.
Пов’язана статтяОсвіта та досвід
У Lapa LLM я працюю над стратегіями протидії дезінформації, забуванням наративів і зменшенням упереджень за допомогою машинного забування.
Проєкт Lapa LLM ↗Я менторка програми Responsible AI for Ukraine, яка через NYU та УКУ об’єднує українських студентів із дослідниками.
Менторство та керівництво роботами ↗Я викладаю обробку природної мови в Українському католицькому університеті, поєднуючи прикладні завдання з дослідженнями, етикою та проєктним оцінюванням.
Курс NLP та матеріалиЯк запрошена викладачка American University Kyiv, я викладаю Web Enabled Decision Support Systems (SDT 520) на магістерській програмі Technology Leadership & AI. Я викладала цей курс навесні 2025 та 2026 років.
Докладніше про курс AUKУ червні 2025 року я здобула ступінь магістра наук про дані з відзнакою в УКУ, а в жовтні 2025 року розпочала там навчання в аспірантурі. Також маю ступінь магістра радіотехніки Харківського національного університету радіоелектроніки. До аспірантури я понад сім років працювала в розробці програмного забезпечення та технічному керівництві, зокрема в Artur’In.
Резюме (англійською)Я особливо відкрита до дослідницької співпраці у сфері забування в LLM, механістичної інтерпретованості та відповідального ШІ. Також рада запрошенням на виступи, студентським проєктам та іншим можливостям працювати разом.
Зв’язатися ↗Джордж Флетчер, Джулія Стояновичта Тетяна Захарченко.
Докладніше про дослідження