| .. | ||
| README.md | ||
| title | published | taxonomy | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Vladyslav Krupko | true |
|
rok začiatku štúdia: 2020
Bakalárska práca 2024
- Napíšte prehľad existujúcich jazykových modelov pre generovanie slovenského jazyka.
- Získajte a pripravte korpus dát pre úlohu generovania odpovedí v slovenskom jazyku. Vyberte vhodný zdroj a pripravte ho do podoby vhodnej na trénovanie neurónových sietí. Sumarizujte získané dáta v tabuľke.
- Natrénujte neurónovú sieť pre úlohu generovania odpovede a vyhodnoťte výsledky.
- Vyhodnoťte experimenty, identifikujte slabé miesta a navrhnite vylepšenia.
Na Maise je vypísaná nová téma ohľadom "konverzačnej umelej inteligencie". Je potrebné čím skôr finalizovať tému aj praconvé úlohy.
Ciele:
- Dotrénovať ChatGPT alebo iný generatívny model pre vlastnú databázu otázok a odpovedí.
Stretnutie 26.4. 2024
Stav:
- Práca na dátach GymBeam. Scraper ide. Máme otázky o procese objednania.
- Vyskúšané mt5, llama 2 7B, mixtral,
Úloha:
- Pripravte dáta na úlohu odpovede na otázku. V jednej jednotke by mala byť otázka, odpoveď a dokument kde sa nachádza odpoveď. Urobte niekoľko 100 jednotiek. Dáta rozdeľte na dve skupiny - trénovaciu aj testovaciu. Dáta dajte do podoby kompatibilnej s databázou sk-quad.
- Ku Vašim dátam môžete primešať dáta zo SK QUAD.
- Naučte rôzne neurónové siete mt5base, Slovakbert, llama odpovedať na otázku a vyhodnnotte výsledky. Na quadro nainštaluje Anaconda.
- Nainštalujte Pytorch, Transformers z repozitára. Použite screen alebo tmux na spustenie.Kartu vyberiete pomocou premennej prostredia CUDA_VISIBLE_DEVICES.
Stretnutie 29.1.2024
Stav:
- Prezentácia je.
- Získané dáta z GymBeam. Selenium Scraper je veľmi pomalý, nevieme prečo.
- Vyskúšané ChatGPT API s dátami čo máme. Odpoveď je zatiaľ po anglicky.
- Na prevod z csv do json je použitá LLAMA.
Úlohy:
- Na vyhdonotenie je potrebné rozdeliť dáta na dve časti, trénovaciu a testovaciu. Testovacie dáta vynechajte z trénovania. Sledujte čo generuje model a porovnajte to s tým čo je očakávané v dátach. Ako metriku porovnania použite ROUGE alebo BLEU.
- Výsledky dajte do tabuľky do práce.
- Pokračujte v písaní práce.
- Pokračujte v získavaní a príprave dát.
Zásobník:
- Na rovnakých dátach natrénujte "lokálny model" pomocou skriptov Huggingface (machine translation) - mt5-base, llama-7B-4bit . Musíte nainštalovať transformers zo zdrojákov. Musíte si vytvoriť nové virtuálne prostredie a najprv nainštalovať pytorch.
Stretnutie 15.12.2023
Stav:
- Napísané texty podľa pokynov. Experimenty ešte neboli vykonané.
Úlohy:
- Z webu získajte vhodnú sadu otázok a odpovedí. Uložte ju vo formáte json - jeden dokument na jede riadok. Využite Váš scraper. Ako zdroj skúste použiť Otázky zákazníkov z GymBeam. Uložte - v jednom dokumente by mal byť informácie o produktem otázky aj odpovede. Ak sa to nepodarí, zamerajte sa na iný zdroj dát. Napríklad https://www.modrastrecha.sk/forum/ , alebo https://www.modrykonik.sk/forum.
- Pripravte dáta do vhodnej podoby a natrénujte generatívny model - ChatGPT, T5-SMALL,
- Vyhoddnotte všetky modely, výsledky sumarizujte v tabuľkách. Experimenty opíšte do práce.
- Urobte si repozitár bp2024 na git.kemt.fei.tuke.sk. Skripty dávajte na git.
Stretnutie 21.11.2023
Stav:
- Napísaný text na tému Seq2Seq.
- Napísaný scraper pre získavanie dát z E shopu.
Úlohy:
- Skúste dotrénovať model ChatGPT. Využijeme kredity Azure pre študentov . Prihlásite sa ako študent do MAISU. Prejdite si tutoriál. Dávajte pozor, aby ste si nevyčerpali študentské kredity.
- Zistite, ako funguje ChatGPT a ako ho dotrénovať. Prečítajte si niekoľko blogov a napíšte si poznámky. Použite aj odkazy na odborné články.
- Zistite, ako vyhodnotiť dotrénovaný model. Ako funguje https://github.com/openai/evals ? Napíšte o tom poznánky.
Zásobník úloh:
- Na generovanie odpovedí použijeme jednoduchý model T5-small v HF transformers.
- Vytvorte trénovaciu databázu ktorá Vás zaujíma vo formáte ktorý je požadovaný. Druhá možnosť je využiť "Košické dáta".
- Preštudujte si knihu https://d2l.ai/ a napíšte si z nej poznámky.
- Zistite ako funguje model T5 a model BART a napíšte o tom správu na 3 strany. Odborné články vyhľadajte na Google Scholar. Do správy zapíšte ktoré odborné články ste prečítali.
- Nainštalujte si prostredie Anaconda.
- Nainštalujte si knižnicu HF transformers, prejdite si základný tutoriál.
- Prejdite si tutoriál https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/summarization
Bakalárska práca 2023
Téma: Oprava preklepov v slovenskom jazyku.
Súvisiaca dizertačná práca Maroš Harahus.
Cieľ:
- Naštudovať si problematiku opravy preklepov a napísať prehľad aktuálnych metód.
- Vykonať jednoduchý experiment na automatickú opravu preklepov pomocou neurónovej siete.
- Naprogramovať webovú demo aplikáciu.
Stretnutie 28.9.2023
Stav:
- Nainštalovaná Anaconda, problém s CUDA.
Úlohy:
- Pokračujte v otvorených úlohách z minulého roka.
- Na inštalovanie Pytorch je potrebné nainštalovať najprv CUDa cez Anaconda.
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
Nápad:
- Natrénovať chatbota pre pomoc zákazníkom. Aké trénovacie dáta a aký model použiť?
Stretnutie 29.9.2022
Úlohy:
- Prečítajte si článok "Survey of Automatic Spelling Correction" a napíšte z neho poznámky na cca 2 strany.
- Prečítajte si článok Comparison of recurrent neural networks for slovak punctuation restoration.
- Zistite, ako funguje neurónový strojový preklad. Prečítajte si niekoľko blogov a napíšte si poznámky na jednu stranu, uveďte aj odkazy na články. Kľúčové slovíčko je enkóder-dekóder architektúra.
- Nainštalujte si systém Anaconda.
- [-] Nainštalujte si knižnicu Pytorch
Zásobník úloh:
- Nainštalujte si systém Fairseq
- Prejdite si aspoň jeden fairseq tutoriál, napr. https://fairseq.readthedocs.io/en/latest/tutorial_simple_lstm.html
Zásobník úloh:
- Vybrať dáta a urobiť experiment.
- naprogramovať demo.