---
title: Yehor Piliavin
published: true
taxonomy:
    category: [bp2027]
    tag: [llm,alignment,steering-vectors]
    author: Daniel Hladek
---


rok začiatku štúdia: 2024

# Bakalársky projekt 2027

Úprava generovania vo veľkých jazykových modeloch pomocou riadiacich vektorov

Predbežné úlohy:

- Naučte sa [Python](https://student.kemt.fei.tuke.sk/python/home)
- Zistite, ako funguje neurónová sieť typu Transformer a ako sa trénuje veľký jazykový model. Napíšte o tom krátku správu (2 alebo 3 strany) kde uvediete aj relevantné vedecké články
- Pozrite sa na prácu s latentnými reprezentáciami v Transformeroch (napr. attention mechanisms, intermediate layer activations)

Možné ciele semestrálneho projektu:

- Vyvinúť metódu na vytváranie riadiacich vektorov pre konkrétne vlastnosti generovania.
- Implementovať a vyhodnotiť vplyv steering vectors na kvalitu a štýl výstupov LLM.
- Nájsť spôsob ako kombinovať viaceré steering vektory pre súčasné riadenie viacerých aspektov generovania.

Výsledkom projektu bude:

- Prezentácia v určenom čase. 
- Konfigurácie a kódy na katedrovom GITe.
- Experimenty na overenie funkčnosti (alebo prínosu).
- Písomná správa (vedecký článok)

Stretnutie 15.10.2026

Stav:

- Oboznámenie sa s frameworkom https://github.com/ZJU-REAL/EasySteer . Ku nemu je článok EMNLP2025.

Úlohy:

- Výsledky dávajte na repozitár git.kemt.fei.tuke.sk . Texty môžete písať v Markdown. 
- Zístite, ako funguje inferencia generatícvnych jayzkových modelov.
- Podrobne sa oboznámte, ako funguje framework vllm. Prečítajte si dokumentáciu aj paper https://arxiv.org/abs/2309.06180.
- Vyskúšajte si nainštalovať vllm pomocou Docker.
- Prečítajte si článok https://arxiv.org/abs/2509.25175  Napíšte ako pracuje táto metóda? Akým spôsobom je vyhodnotená? Aké vlastnosti jazykového modelu vieme vylepšiť.
- Napíšte si poznámky čo ste sa dozvedeli.

Zásobník úloh:

- Zistite ako funguje Docker.