| .. | ||
| README.md | ||
| title | published | taxonomy | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ondrej Megela | true |
|
Ondrej Megela
Začiatok štúdia: 2018
Bakalársky projekt 2020
Názov: Neurónové jazykové modelovanie s pomocou nástroja Fairseq
Návrh na zadanie:
- Vypracujte prehľad metód jazykového modelovania pomoocu neurónových sietí
- Vytvorte jazykový model metódou BERT alebo podobnou metódou.
- Vyhodnotte vytvorený jazykový model a navrhnite zlepšenia.
Zásobník úloh:
- Cieľom je vedieť natrénovať BERT model a vyhodnotiť ho na zvolenej testovacej množine.
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
- 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 Conda aj Pytorch.
- Chyba optimizéra Fairseq 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