forked from KEMT/zpwiki
		
	| .. | ||
| README.md | ||
| title | published | taxonomy | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Patrik Pokrivčák | true | 
  | 
rok začiatku štúdia: 2019
Diplomová práca
Téma:
Rozpoznávanie nenávistnej reči pomocou veľkých jazykových modelov
Cieľe:
- Naučiť sa rozpoznávať nenávistnú reči HS pomocou LLM - lokálnych alebo komerčných.
 - Zlepšiť chopnosti LLM pre rozpoznávanie HS - dotrénovaním alebo promptingom.
 - Vytvoriť demo
 - Výsledky prezentovať na konferencii - alebo článku.
 
Súvisiaca téma:
Stretnutie 5.4.
Stav:
- Začiatok štúdia Python a LMM.
 
Úlohy:
- Pokračujte v štúdiu neurónových sietí a klasifikácie nenávsistnej reči podľa otvorených úloh. Píšte si poznámky.
 - Zistite, ako pracuje model GPT. Zistite čo je to prompting. Navrhnite "prompt" pre ChatGPT ktorý by klasifikoval nenávistnú reč.
 - Oboznámte sa s knižnicou HF transformers. Nainštalujte si ju. Prejdite si jeden alebo 2 tutoriály.
 - Zistite ako funguje "few shot" alebo "zero shot" learning s GPT modelom. Vyskúšajte si to z HF Transformers. napr. https://huggingface.co/blog/few-shot-learning-gpt-neo-and-inference-api
 
Stretnutie 15.2.
Úlohy:
- Nainštalujte si prostredie Anaconda. Naučiť sa lepšie programovať v jazyku Python.
 - [-] Prečítajte si Dive into Python 3.
 - Priečítajte si Dive into Deep learning.
 - Zistite si čo je to nenávistná reč a ako sa rozpoznáva pomocou neurónových sietí. Napíšte si o tom poznámky na dve strany.
 - [-] Zistite, aké existujú veľké jazykové modely a ako pracujú. Napíšte o tom poznámky na 2 strany.