---
title: Ondrej Megela 
published: true
taxonomy:
    category: [bp2021,dp2023]
    tag: [nlp,fairseq,lm,bert,question-answer,qa]
    author: Daniel Hladek
---
# Ondrej Megela 

Začiatok štúdia: 2018

Súvisiace stránky:

- [Oleh Bilykh](/students/2018/bilykh) - question answering
- [Lukáš Pokrývka](/students/2016/pokryvka) - paralelné trénovanie
- [Question Answering](/topics/question) - interný projekt
- Matej Čarňanský (BERT)


Pozrieť toto: 

https://paperswithcode.com/task/text-generation?page=3

# Diplomová práca 2023

Súvisiace práce:

- Dávid Omasta

Cieľ: Využiť slovenský generatívny model na tvorbu databázy otázok a odpovedí.

https://git.kemt.fei.tuke.sk/om385wg/DP


Stretnutie 22.12.

- Slovenský GPT model nefunguje na few shot generovanie otázok.
- Existuje slovenský T5 model small. Ten funguje.
- Vyskúšaný finetuning na colabe na slovenský T5 model na anglických dátach, zbehol za 1.5. hodiny.
- Nájdený QA evaluátor, ktorý ohodnotí vygenerované otázky pomocou BERT. Evaluátor hodnotí, či otázka a odpovedˇ sedia spolu. Trénuje sa na rovnakom datasete ako generátor.
- QA evaluátor a generátor  https://github.com/AMontgomerie/question_generator
- Finetuning slovenského T5 https://colab.research.google.com/drive/1z-Zl2hftMrFXabYfmz8o9YZpgYx6sGeW?usp=sharing

Úlohy:

- Pracovať na textovej časti DP a.k.a. ATKS
- Skontrolovať a na ďalšom stretnutí updatovať zadanie DP.
- Dokončiť skripty a generovať otázky pre slovenský jazyk.
- Vyhodnotiť kvalitu generovania otázok.
- Pripraviť experiment, kde vo viacerých scenároch (finetuning, few shot) generujeme otázky.

Zásobník úloh:

- Pripraviť článok (do časopisu). Najprv prekladom z DP.
- Pripraviť aj out-of-domain test - iná doména (noviny, úäradné dokumenty). Iný jazyk. Porovnanie slovenského a anglického generovanie.
- Pripraviť test, kde odmieriame prínos automaticky generovanej databázy na probmém question answering.
- Použiť generátor pri manuálnej anotácii. Človek môže hodnotiť kvalitu generovanej otázky alebo ju opraviť.



Stretnutie 28.10

Stav:
- Vyskúšaný slovenský GPT model v rôznych veľkostiach. Generovanie funguje. Obbmedzene funguje aj zero shot sentiment classification. Zagtiaľ nefuguje pre generovanie otázok.

Úlohy:

- Pokračovať v Zero Shot: Vymeniť Sentence za Veta. Pozrieť Separátor v slovníku.
- Skúsiť rozbehať run_clm pre slovenský GPT model pre úlohu generovania otázok. Poskytnutý prístup do repozitára bert-train. Ak skript bude fungovať, tak ho pridajte do repozitára bert-train/huggingface/clm

Zásobník úloh:

- Možno by sa dalo formulovať úlohu ako klasický machne translation a použiť niekotrý existujúci setup pre preklad bez predtrénovania. Existujú skripty pre fairseq.
- Možno bude fungovať nejaký multilinguálny generatívny model.

Stretnutie 7.10:

Stav:

- PatilSuraj zatiaľ nefunguje. Funguje iba na T5 a Bart vlastné anglické, nefunguje na gpt-j ano na mt5. Stále je tam možnosť vyskúšať vlastný slovenský BART.

Úlohy:

- [x] Vyskúšať slovenský GPT model v úlohe few-shot learning. Inšpirácia https://huggingface.co/blog/few-shot-learning-gpt-neo-and-inference-api. Použite niektorý prístup z patilsuraj.
- [ ] Vyoracujte písomný prehľad generatívnych jazykových modelov.
- [ ] Vypracujte písomný prehľad metód generovania otázok pomocou jazykového modelu. Nezabudnite na odkazy na odbornú literatúru.


Zásobník úloh:

- [ ] Dotrénovať slovenský GPT model pomocou HF skriptu run_clm.py
- [ ] Zistiť aký veľký model nám funguje.
- [ ] Vybrať vhodný server na dorénovanie. Koľko GRAM potrebujeme?
- [ ] Záložná možnosť - písať pre anglický jazyk.

## Diplomový projekt 1 2022

Cieľ: 

- Vytvoriť a vyhodnotiť generatívny model slovenského jazyka.
- Navrhnúť a vytvoriť overovaciu množinu pre slovenské generatívne modely.

Stretnutie 29.6.

- Vyskúšané dosadenie slovenského GPT modelu do kódu patil-suraj. Nefunguje - nepasuje konfigurácia. 
- Vyskúšané nasadenie Multilingual T5. Podarilo sa ho nahrať. Chyba "index Out Of Range".

Úlohy:

- Pokračovať v otvorených úlohách. Rozbehať skripty "patil-suraj".

Zásobník úloh:

- Vyskúšať existujúci slovenský BART model (od vedúceho).
- Natrénovať a vyskúšať nový slovenský BART model (aj pre vedúceho). 

Stretnutie 8.4.

Prezreté sú tri repozitáre. kompatibilné s HF Transformers

https://github.com/p208p2002/Transformer-QG-on-SQuAD#seq2seq-lm
- Používa modely GPT-2, BART,T5, upravený „BERT“
- vstup ide odsek + zvýraznená odpoveď pomocou tokenu [HL]

Haystack deepset – QG pipeline
- Postup: (https://haystack.deepset.ai/tutorials/question-generation)
- kompatibilný s HF Transformers
- https://github.com/deepset-ai/haystack#mortar_board-tutorials
- https://www.deepset.ai/blog/generate-questions-automatically-for-faster-annotation

https://github.com/patil-suraj/question_generation
- Využíva 2 formáty vstupu: 
- Oddelenie odpovede pomocou SEP, odpoveď je osobitne
    - 42 `[SEP]` 42 is the answer to life, the universe and everything. Vyznačenie odpovede pomocou HL priamo v kontexte.
    - `<hl>` 42 `<hl>` is the answer to life, the universe and everything.

3 možnosti definície úlohy generovanie otázok :
- QG – vstup je kontext a odpoveď, výstup je otázka
- Multitask QA- QG: Deje sa vo viacerých krokoch: vyhľadanie odpovede (zaujímavej časti) v texte,  generovanie otazky na zaklade odpovede, spätné vyhľadanie odpovede
- End-to-End QG – Generovanie otázok len na zaklade kontextu, vstup je kontext, výstup je otázka.

Úlohy:

- Začneme s prístupom "End-To-End" - generovanie otázok na základe zadaného odseku.
- Rozbehnite skript, ktorý naučí generatívny model generovať otázky na základe zadaného odseku. Ako vstup použite sk-quad.

Zásobník úloh:

- Navrhnite a implementujte spôsob vyhľadanie zaujímavej časti odseku - kandidáta na možnú odpoveď.



11.3.

- Vyskúšaný GPT na cloab, zatiaľ nefunguje kvôli pamäti. 

Možné spôsoby využitia generatívnych modelov:

- mnli - multi natural language inference - textual entailment and contradiction, zero shot classification
- strojový preklad
- sumarizácia, conditional generation - asi nepotrebuje finetinung
- konverzačné systémy - generovanie odpovede na otázku
- generovanie otázok ku zadanému odseku (reverse squad)

Možné spôsoby vytvorenia overovacej množiny:

- Využitie slovenského squadu pre úlohu generovania otázok.
- Strojový preklad existujúceho jazykového zdroja do slovenčiny.
- Pokúsime sa vytvoriť vlastnú dátovú množinu od začiatku. Pre ktorú úlohu?
- Na overenie použijeme existujúci paralelný korpus - to si vyžaduje fine-tuning pre strojový preklad.
- Strojovo vytvoríme overovaciu databázu pre úlohu sumarizácie. Zoberieme novinové články alebo vedecké články alebo záverečné práce ktoré majú uvedený abstrakt.


Úlohy:

- vyskúšať menší GPT model
- Zistit a stručne opísať, ako funguje automatické generovanie otázok vo formáte squad. Ako neurónka berie do úvahy odpoveď? Zisitiť ako vyznačiť zaujímavé časti odseku (NER, parser, sumarizácia..) - ako vygenerovať odpoveď.
- Porozmýšľať, ako použiť na túto úlohu Transformers.

25.2.

- Vytvorený textový report, kde je urobený prehľad metód vyhodnotenia a niekoľkých testovacích korpusov a benchmarkov. Rouge je používaná metrika.

Úlohy:

- Vypracovať prehľad generatívnych jazykových modelov 
- Vyskúšať slovenský GPT model.
- Navrhnúť ako dotrénovať model na úlohu sumarizácie. 

Zásobník úloh:

- Vytvoriť model pre generovanie faktických otázok ku zadanému paragrahu.. Môžeme využiť slovenský squad.
- Vytvoriť model pre sumarizáciu novinových článkov.
- Vytvoriť databázu pre vyhodnotenie generatívnych vlastností jazykového mo,delu.
Napr. úloha sumarizácie alebo iná.



Stretnutie 27.1.2022

Úlohy:

- Napísať prehľad spôsobov vyhodnotenia generatívnych modelov
- Zostaviť prehľad metrík a dátových množin. 
- Zostaviť prehľad najnovších generatívnych modelov.

Zásobník úloh:

- Zistiť niečo o algoritmoch GAN (generative adversarial network) a VAE (variational autoendoder).
- Napíšte na aké NLP úlohy sa používajú a s akými výsledkami.
- Zistite aké (optinálne) Python-Pytorch knižnice sa dajú použiť.

## Bakalárska práca  2020


Názov: Neurónové jazykové modelovanie typu BERT.

[Bakalárska práca](https://opac.crzp.sk/?fn=detailBiblioForm&sid=4A7927334F9373E92B42D999785B)

Návrh na zadanie:

1. Vypracujte prehľad metód jazykového modelovania pomocou neurónových sietí.
2. Vypracujte prehľad aplikácií modelu typu BERT a spôsoby ich vyhodnotenia.
3. Natrénujte jazykový model metódou BERT alebo podobnou.
4. Vyhodnoťte jazykový model a navrhnite zlepšenia presnosti.

Zásobník úloh:

- Cieľom je vedieť natrénovať BERT model a vyhodnotiť ho na zvolenej testovacej množine.
- vyhodnotiť slovenský Roberta Model na pokusnej množine SK-quad.

Stretnutie 12.3.

Stav:

- Konzultácia štruktúry práce

Úlohy:

- Písať.

Stretnutie 26.2.

Stav:

- Vyriešený technický problém s architektúrou modelu podľa predpokladu.
- Urobené vyhodnotenie modelu wiki103 na CommonsenseQA.

Úlohy:

- Pokračujte v práci na textovej časti.
- Odovzdané pracovné dáta pre slovenský Roberta Model aj SK-Quad. Pokúste sa to vyhodnotiť ako neprioritnú ulohu.


Stretnutie 22.2.

Stav:

- Natrénovaný model wiki103 na stroji Quadro. Problém sa vyriešil vypnutím GPU pri trénovaní,
- Vznikol problém pri vypracovaní https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/examples/roberta/commonsense_qa/README.md - Architecture mismatch. Možné riešenie - iný prepínač `-arch` pri dotrénovaní. tak aby sedel s predtrénovaním.

Úlohy:

- skúsiť vyhodnotenie Wiki 103 na Commonsense
- Pokračujte v práci na textovej časti - vytvorte plynulý text.



## Bakalársky projekt 2020

Stretnutie 12.2.

Stav:

- Pokúšame sa vytvoriť hodnotenie pomcou množiny CommonSenseQA
- Problém pri trénovaní na Wiki103 na stroji Quadra, (vyzerá to ako deadlock)
- Máme k dispozícii ROBERTA model natrénovaný na veľkej množine slovenských dát.

Do budúceho stretnutia:

- Problém sa možno dá obísť skopírovaním modelu zo stroja Tesla.
- na kopírovanie použite príkaz `scp -r user@server:zdrojovyadresar cielovyadresar`.
- pokračovať vo vyhodnotení pomocou CommonSenseQA.
- skúste vyhodnotiť aj slovenský model. Ako?
- pracujte na súvislom texte bakalárskej práce.



Virtuálne stretnutie 18.12.2020

Stav:

- Natrénovaný model ROBERTA na malej množine Wiki103 podľa tutoriálu. Trénovanie trvalo jeden týždeň.
- Spísané poznámky ku množine SQUAD.
- Vytvorený prístup na server quadra.kemt.fei.tuke.sk

Úlohy:

- Pokračovať v písaní
- Prejsť si tutoriál https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/examples/roberta/commonsense_qa/README.md - cieľom je vedieť vyhodnotiť BERT model.
- Pri trénovaní si overte, či sú využité všetky 4 karty. 
- Pozrite si DP [Lukáš Pokrývka](https://zp.kemt.fei.tuke.sk/students/2016/lukas_pokryvka)
- Ak pôjde trénovanie v poriadku, skúste vykonať viac experimentov s rôznymi parametrami, zapíšte si postup experimetu (príkazový riadok) a výsledok.





Virtuálne stretnutie 4.12.2020

Stav:

- Preštudovaný tutoriál https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/examples/roberta/README.pretraining.md
- Vyriešený problém s Pytorch. 
- Inštalácia [Fairseq](https://git.kemt.fei.tuke.sk/om385wg/bp2021/wiki/In%C5%A1tal%C3%A1cia-fairseq) Conda aj Pytorch.
- Chyba optimizéra [Fairseq](https://git.kemt.fei.tuke.sk/om385wg/bp2021/wiki/Vyrie%C5%A1en%C3%A9-Chyby) a jej riešenie.
- Vypracované poznámky o trénovaní a vyhodnocovaní BERT.

Úlohy:

- Pokračujte v práci na písomnej časti. Skúste prepísať odrážky do plynulého textu.
- Pridajte poznámky o vyhodnotení pomocou SQUAD.
- Pokračujte v trénovaní Roberta na dátovej sade Wiki-103 na systéme Tesla, odhadovaný čas trénovania 64 hod. 
- Zistite ako sa dá vyhodnotiť natrénovaný model Roberta.
- Zvážiť možnosť trénovania na systéme Titan a Quadra (pre vedúceho).


Virtuálne stretnutie 20.11.2020

Stav:

- Urobené tutoriály ale iba na CPU.

Do ďalšieho stretnutia:

- Prejsť si tutoriál https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/examples/roberta/README.pretraining.md .
- Pracovať na písomnej časti - zamerať sa na vyhodnotenie BERT modelu. Na aké modelové úlohy sa používa? 
- Napíšte poznámky, kde všade sa vyskytol technický problém a aké bolo riešenie. Dôležité sú verzie a podmienky pri ktorých sa problém vyskytol.
- Spíšte ako nainštalovať knižnice tak aby to fungovalo (s CPU aj s GPU).
- Vytvorte si na GITe repozitár bp2021, do neho dajte poznámky a kódy ktoré ste vyskúšali.


Virtuálne stretnutie 13.11.2020

Stav:

- Vypracované poznámky aj k transformer a BERT
- Vyskúšaná release verzia Fairseq. Stále trvá technický problém s tutoriálom. 
- Vyskúšaný BERT tutoriáli. Chyba "illegal instruction" pri extrahovaní príznakov "extract features from ROBERTA". https://discuss.pytorch.org/t/illegal-instruction-core-dumped-in-first-pytorch-tutorial/62059/3 pravdepodobne problém s inštrukčnou sadou CPU. 
- \vytvorený prístup na tesla pre vyriešenie.

Do ďalšieho stretnutia:

- pokračovať v otvorených úlohách.


Virtuálne stretnutie 30.10.2020

Stav:
- Vypracované poznámky k seq2seq
- nainštalovaný Pytorch a fairseq
- problémy s tutoriálom. Riešenie by mohlo byť použitie release verzie 0.9.0, pip install fairseq=0.9.0

Do ďalšieho stretnutia:

- Vyriešte technické porblémy
- prejdide si tutoriál https://fairseq.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html#training-a-new-model
- Prejsť si tutoriál https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/examples/roberta/README.md alebo podobný.
- Preštudujte si články na tému BERT, urobte si poznámky čo ste sa dozvedeli spolu so zdrojom.


Virtuálne stretnutie 16.10.2020

Stav:

- Vypracované poznámky k uvedeným bodom.
- Problém s inštaláciou Anaconda.

Do ďalieho stretnutia:

- nainštalujte  pytorch a knižnicu fairseq
- prejtide si tutoriál https://fairseq.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html#training-a-new-model
- Napíšte ďalšie poznámky ku architektúre encoder-decoder, nájdite najdôležitejšie články a čo hovoria.


Virtuálne stretnutie 2.10.2020

Vytvorený prístup `ssh megela@idoc.fei.tuke.sk`

Úlohy do ďalšieho stretnutia:
- Naštudujte si a vyracujte poznámky s uvedením zdroja:
    - spracovanie prirodzeného jazyka
    - jazykové modelovanie
    - rekurentná neurónová sieť
    - architektúra enkóder dekóder alebo seq2seq
- Nainštalujte si prostredie Anaconda, pytorch a knižnicu fairseq

Na štúdium:

https://git.kemt.fei.tuke.sk/KEMT/zpwiki/src/branch/master/pages/topics

- python
- nlp
- seq2seq
