forked from KEMT/zpwiki
		
	zz
This commit is contained in:
		
							parent
							
								
									d1c1cf9a88
								
							
						
					
					
						commit
						634b32e6f6
					
				
							
								
								
									
										64
									
								
								pages/students/2018/david_omasta/README.md
									
									
									
									
									
										Normal file
									
								
							
							
						
						
									
										64
									
								
								pages/students/2018/david_omasta/README.md
									
									
									
									
									
										Normal file
									
								
							@ -0,0 +1,64 @@
 | 
			
		||||
---
 | 
			
		||||
title: Dávid Omasta
 | 
			
		||||
published: true
 | 
			
		||||
taxonomy:
 | 
			
		||||
    category: [dp2023]
 | 
			
		||||
    tag: [lm]
 | 
			
		||||
    author: Daniel Hladek
 | 
			
		||||
---
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
Začiatok štúdia: 2018
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
Súvisiace stránky:
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
- [Question Answering](/topics/question) - interný projekt
 | 
			
		||||
- Jozef Olekšák
 | 
			
		||||
- Matej Čarňanský (BERT)
 | 
			
		||||
- Ondrej Megela
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
# Diplomová práca 2023
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
Téma: Dotrénovanie slovenského generatívneho jazykového modelu.
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
Vedúci: Ján Staš
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
Návrh na zadanie DP:
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
- Vypracujte prehľad najnovších generatívnych neurónových jazykových modelov.
 | 
			
		||||
- Napíšte v akých úlohách je možné uplatniť generatívne modely a uveďte odkazy na najnovšie články. 
 | 
			
		||||
- Vyberte vhdonú úlohu a ku nej  pripravte vhodnú dátovú množinu pre použitie s generatívnym jazykovým modelom. 
 | 
			
		||||
- Pripravte experiment pri ktorej aplikujete jazykový model na zvolenú úlohu. 
 | 
			
		||||
- Vyhodnotte experiment vohodnou metrikou a identifikujte možné zlepšenia.
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
Ciele na zimný semester:
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
Praktické:
 | 
			
		||||
- Rozbehajte proces dotrénovania jazykových modelov pomocou knižnice Huggingface Transformers
 | 
			
		||||
- Vyberte alebo vytvorte vhodnú dátovú množinu ktorá bude obsahovať slovenské dialógu.
 | 
			
		||||
- Vyskúšajte slovenský generatívny model GPT a dotrénujte ho pre použitie v dialógovom systéme.
 | 
			
		||||
- Vytvorte demonštračnú aplikáciu.
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
Teoretické:
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
- Vypracujte prehľad najnovších generatívnych neurónových jazykových modelov (cca 20 strán).
 | 
			
		||||
- Napíšte návod na inštaláciu a návod na použitie skriptov pre dotrénovanie (cca 5 strán).
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
Stretnutie 6.10.
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
Stav:
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
- Obznámený s Google Colab.
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
Úlohy:
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
- Prečítajte si ako funguje neurónová sieť typu Transformer a písomne to vysvetlite.  Uveďte odkazy na odborné články.
 | 
			
		||||
- Písomne vysvetlite, čo to je generatívny jazykový model a ako funguje. Uveďte odkazy na najnovšie články o generatívnych jayzkových modeloch - T5, GPT, BART.
 | 
			
		||||
- Nainštalujte si prostredie Anaconda, knižnicu PyTorch s podporou CUDA a knižnicu HF transformers.  Použite server idoc.
 | 
			
		||||
- Vyskúšajte tento skript: https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/text-generation.
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
Zásobník úloh:
 | 
			
		||||
 | 
			
		||||
- Prečítajte si ako funguje neurónová sieť typu GPT a písomne to vysvetlite, Uveďte odkazy na odborné články.
 | 
			
		||||
- Vyskúšajte tento tutoriál https://towardsdatascience.com/fine-tune-a-non-english-gpt-2-model-with-huggingface-9acc2dc7635b
 | 
			
		||||
- Pozrite si toto demo https://huggingface.co/blog/few-shot-learning-gpt-neo-and-inference-api
 | 
			
		||||
- Vytvorte si git repozitár do ktoréhu budete ukladať Vaše skripty.
 | 
			
		||||
		Loading…
	
		Reference in New Issue
	
	Block a user