457 lines
17 KiB
Markdown
457 lines
17 KiB
Markdown
---
|
||
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
|
||
|
||
|
||
https://opac.crzp.sk/?fn=detailBiblioForm&sid=E4E659F3575B0C5BCF0F726CCD36
|
||
|
||
Nazov:
|
||
|
||
Automatické generovanie otázok v slovenskom jazyku
|
||
|
||
1. Vypracujte prehľad generatívnych jazykových modelov.
|
||
2. Vypracujte prehľad vyhodnocovacích metrík pre generatívne modely.
|
||
3. Navrhnite a vykonajte viaceré experimenty pre úlohu generovania otázok.
|
||
4. Vyhodnoťte experimenty vhodnou metrikou a navrhnite zlepšenia modelu generovania otázok.
|
||
|
||
Súvisiace práce:
|
||
|
||
- Dávid Omasta
|
||
|
||
Cieľ: Využiť slovenský generatívny model na tvorbu databázy otázok a odpovedí.
|
||
|
||
https://git.kemt.fei.tuke.sk/om385wg/DP
|
||
|
||
Stretnutie 24.2.2023
|
||
|
||
Stav:
|
||
|
||
- Vytvorený notebook pre vyhodnotenie generovanie otázok pomocou BLEU. Zatiaľ nefunguje, pretože asi je potrebné spoávne zoradiť vygenerovanú otázku a referenciu, Ku paragrafu môže existovať viacero rôznych otázok, preto je tažké ich porovnať pomocou BLEU ngramov.
|
||
|
||
Úlohy:
|
||
|
||
- Na vyhodnotenie použiť sémantický model. POdľa modelu vytvoriť dvojice - generovaná veta a referencia.
|
||
- Na vyhodnotneie použiť "Answerability" - QA model s thresholdom.
|
||
- Pracovať na diplomovej práci - písať prehľad - metódy, metriky vyhodnotenia, datasety.
|
||
- Do DP pripraviť experiment s vyhodnotením.
|
||
|
||
Zásobník úloh:
|
||
- Priradiť vgenerované vety ku referencii na základe sémantickej podobnosti.
|
||
- Priamo merať sémantickú pokdobnosť vygenerovaných viet a referenciíá.
|
||
- Použiť operátor max, mean alebo kl-diveregencia, cross-entropy?
|
||
|
||
Stretnutie 23.1.2023
|
||
|
||
Stav:
|
||
|
||
- Modifikovany ssk quad dataset, tak aby aby sa dal vykonat finetuning t5. Vstupom je kontext a viacero otazok.
|
||
- Dotrenovany t5 model na generovanie otazok. Vyzera ze ide.
|
||
- Vyskusany few shot learning pomocou prikladov zo sk quad.
|
||
|
||
Ulohy:
|
||
|
||
- Pokracovat v pisani podla aktualizovaneho zadania
|
||
- Implementovat vyhodnbotenie generovania otazok. Vyhodnotenie pomocou generovanej odpovede. BLEU-ROUGE-METEOR pre gemnerovanue otazky a gold truth otazky. Ako sa to robi v literature ? Zistit a napisat.
|
||
|
||
|
||
Zasobnik uloh:
|
||
|
||
- Navrhnut eperimenty pre DP/clanbok.
|
||
- porovnat slovensky a anglicky model. Mozno aj iny jazyk.
|
||
- vyskusat, ako pomahaju generovane toazky pri QA.
|
||
- rucne vyhodnotit vygenerovane otazky.
|
||
|
||
|
||
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
|