zpwiki/pages/topics/bert/README.md

62 lines
2.6 KiB
Markdown

---
title: Jazykový model slovenského jazyka
published: true
author: Daniel Hládek
---
! Cieľ:
!
! - Natrénovať a slovenský jazykový model typu BERT z korpusu webových textov
! - Vyhodnotiť jazykový model dotrénovaním na úlohách:
! - SK-QUAD 2.0
! - POS z Slovak Treebank
! - kategórie zo Slovak Categorized news Corpus
## Súvisiace projekty
- [SlovakBERT](https://github.com/gerulata/slovakbert) od Kinit, a [článok](https://arxiv.org/abs/2109.15254)
- [SK Quad](/topics/question) - Slovak Question Answering Dataset
- bakalárska práca [Ondrej Megela](/students/2018/ondrej_megela)
## Hotové úlohy
- Dotrénovaný model multilingual BERT base na SK QUAD, funguje demo skript. Nefunguje exaktné vyhodnotenie.
- Natrénovaný model Electra-small 128, slovník SNK Morpho 1M slov., 30 tisíc BPE tokenov. Squad Vyhodnotenie 0.17
## Rozpracované úlohy
- Natrénovať Electra Base.
- Vylepšiť parametre trénovania.
- Dokončiť SK SQUAD databázu pre exaktné vyhodnotenie.
- Dotrénovať model na SK QUAD a exaktne vyhodnotiť pomocou oficiálneho squad skriptu.
- Pripraviť aj iné množiny na vyhodnotnie:
- kategorizácia textu na SCNC1.
- POS na Slovak Treebank.
- pripraviť iné množiny.
## Poznámky
- Nie každý model je vhodný na QA. Je potrebné aby mal veľký rozmer vstupného vektora aby aj dlhší odsek mohol byť na vstupe. Z toho dôvodu 128 "small model" asi nestačí na QA.
- Väčší vstupný rozmer je obmedzený veľkosťou RAM pri trénovaní.
- Electra vie využiť iba jednu Titan kartu, druhú zbytočne blokuje.
- Trénovanie base electra trvá cca 40 dní na jednej karte.
- Trénovanie electra small trvá asi 3 dni na jednej karte Titan RTX, ale model už ďalej nekonverguje po jednom dni.
- Trénovanie electra small trvá asi 7 dní na jednej karte GTX1080
- Dotrénovanie trvá iba niekoľko hodín.
- Electric small 128 nefunguje na Quadre kvôli pamäti,
- Electra small 512/32 batch funguje na Titane.
- Spotrebu pamäte ovplyvňujú veľkosť vstupného vektora, veľkosť trénovacej dávky.
- V SLovak Bert bola veľkosť vstupného vektora 512. Máme toľko pamäte?
## Budúci výskum
- Zistiť aký je optimálny počet tokenov? V Slovak BERT použili 50k.
- Zistiť aký je optimálný slovník?
- Pripraviť webové demo na slovenské QA.
- Integrovať QA s dialógovým systémom.
- Integrovať QA s vyhľadávačom.
- Zostaviť multilinguálny BERT model.
- Natrénovať BART model.
- Natrénovať model založený na znakoch.
- Adaptovať SlovakBERT na SQUAD. To znamená dorobiť úlohu SQUAD do fairseq.