zpwiki/pages/students/2022/tetiana_mohorian/README.md

---
title: Tetiana Mohorian
published: true
taxonomy:
    category: [bp2025]
    tag: [rag,nlp]
    author: Daniel Hladek
---


rok začiatku štúdia: 2022


## Bakalárska práca 2025

- Spolupráca [P. Pokrivčák](/students/2019/patrik_pokrivcak)
- [Python](/topics/python)
- [Hate Speech](/topics/hatespeech)


Návrh na tému:

Rozpoznávanie nenávistnej reči pomocou veľkých jazykových modelov.

- Oboznámte sa s existujúcimi veľkými jazykovými modelmi - uzatvorenými aj otvorenými.
- Aplikujte existujúci model na úlohu detekcie nenávistnej reči. 
- Na adaptáciu použite "prompting" a "LORA".
- Vyhodnotte model pomocou [overovacej množiny](https://huggingface.co/datasets/TUKE-KEMT/hate_speech_slovak).

Stretnutie 12.11.2024

Stav:

- Vyskúšané few shot Distillbert, BERT, GPT3, T5, najlepšie výsledky mal DistillBERT : 65F1. Problém je, že tieto modely nevedia po slovensky.
- Na vyhodnotenie použitý svoj skript a framework llm-eval-harness.
- Pokračuje písanie.

Úlohy:

- Pošlite mi draft BP na ďalšie stretnutie.
- Urobte si repozitár na KEMT GIT a dajte tam zdrojové kódy na spustenie experimentov.
- Pokračujte v písaní.
- Vyskúšajte vyhodnotiť modely v rôznych veľkostiach (small, base, large, 1B, 3B, 7B): mt5, slovak-t5-base, slovak-t5-small, Qwen2.5, Slovak Mistral, LLama3, SlovakBERT .
- Napíšte ChatGPT prompt na detekciu nenávistnej reči. 
- Ak Vám nebude stačiť GPU Vášho počítača, vedúci Vám pridelí prístup na školský server alebo môžete vyskúšať Google Colab.


Zásobník úloh:

- Zistite čo je to PEFT a kvantizácia a ako sa to používa. 
- Dotrénujte jazykový model pre rozponávanie HS pomocou metódy PEFT.

Stretnutie 18.10.2024

Stav:

- Urobené 3 prehľadové tabuľky s modelmi - architektúra, presnosť, multilinguaglita.  
- Pozretá kniha DDIP3 a d2dl. Poznámky na 20 strán.
- Nainštalovaná OLLama, Transformers, vyskúšaný Mistral. 
- Urobené všetko.

Úlohy:

- Pokračujte v písaní bakalárskej práce. Postupujte od definície úlohy, prehľad súčasného stavu, Vaše riešenie, experimenty a závery. Používajte odkazy na odbornú literatúru (vedecké články cez Google Scholar). 
- Navrhnite promt (može byť aj viac rôznych) pre veľký jazykový model pre detekciu nenávistnej reči. 
- Pomocou množiny vyhodnotte model pre detekciu HS v zero shot alebo v few shot scenári.  Na vyhodnotenie použite metriku Precision-Recall-F1.
- Oboznámte sa ako funguje overenie veľkých jazykových modelov pomocu Eleuther lm-evaluation-harness.


Zásobník úloh:

- [ ] Dotrénujte vybrané modely na úlohu detekcie nenávistnej reči. Model bude vykonávať binárnu klasifikáciu. 
- [x] Pripravte skript pre overenie LLM na úlohe rozpoznávanie nenávistnej reči. Pripravte postup pre overenie pomocu existujúceho frameworku pre overenie. 

Stretnutie 3.10.2024


Úlohy:

- [x] Oboznámte sa s existujúcimi veľkými jazykovými modelmi - uzatvorenými aj otvorenými. Urobte si poznámky a napíšte prehľad.
- [x] Prejdite si knihu Dive Deep into Python 3.
- [x] Prečítajte si knihu https://d2l.ai/ a napíšte si poznámky.	
- [x] Zistite čo je to "prompting", a "few shot learning". Napíšte si poznámky.
- [x] Oboznámte sa s OPEN AI Python API.
- [x] Nainštalujte si prostredie Anaconda. 
- [x] Nainštalujte si Pytorch, a huggingface transformers a oboznámte sa ako funguje táto knižnica.
- [x] Nainštalujte si prostredie OLLAMA a vyskúšajte lokálne jazykové modely

Zásobník úloh:

- [x] Nainštalujte si knižnicu LangChain a pozrite si ako fungujú [ChatModely](https://python.langchain.com/docs/modules/model_io/chat/)