Cieľ je vylepšiť slovenský model pre generovanie vektrovej reprezentácie. vylepšiť proces RAG: Generovanie jazyka s pomocou vyhľadávania -Retrieval augmented generation
- Natrénujte generatívny model pre generovanie otázok. Použite existujúci skript a množinu SKQUAD.
- Určite, ktorá otázka je dobre vygenerovaná a ktorá nie. Tu môžete použiť: systém pre vyhľadávanie alebo neurónovú sieť pre otázky a odpovede. Ku otázke viete nájsť odpovede pomocou neurónovej siete. Výstupom by mala byť čo najkvalitnejšia množina otázok a dpovedí ku odsekom.
- Zistite ako sa dotrénujú generatívne modely HuggingFace. Zistite čo je to Few Shot learning a *urobte si poznámky*.
- Prečítajte si článok o modele Falcon a napíšte ako funguje. Prečítajte si článok o modele T5 a napíšte ako funguje.
- Dotrénujte generatívny model na generovanie otázok podľa zadaného paragrafu. Na dotrénovanie použite databázu SK QUAD. Ako model použite Slovak T5 Base alebo Slovak Falcon 7 B.
- Oboznámte sa s Hugggingface API a OpenAI API. Na generovanie môžete použiť aj toto api.
- Skripty na dotrénovanie dávajte do GIT repozitára.
Zásobník úloh:
- Zoberte databázu liekov a generujte otázky o liekoch - od Ing. K. Sopkovič, alebo O. Poiasnik.
- Možno bude treba použiť ChatGPT API a príklady z databázy SK QUAD.
- Možno bude treba dotrénovať Slovak Falcon 7B na inštrukcie.
- Naštudované Deep dive intoi Python a dl2ai, niečo o RAG.
Úlohy:
- Zistite, ako funguje [Sentence Transformers](https://sbert.net/). Pozrite si dokumentáciu. Vyskúšajte zopakovať príklady pre slovenské texty a so [slovenským modelom](https://huggingface.co/TUKE-DeutscheTelekom/slovakbert-skquad-mnlr).