---
title: Artur Hyrenko
published: true
taxonomy:
    category: [dp2026]
    tag: [chatbot,rasa,dialog,nlp]
    author: Daniel Hladek
---


rok začiatku štúdia: 2021

# Diplomová práca 2026

Vyhodnotenie jazykových modelov

(pre bezpečnostné problémy)

Možné ciele:

- Zistiť, či sú súčasné jazyové modely bezpečné. Aké problémy obsahujú? Menia bezpečnostné vlastnosti na základe jazyka?
- Vyhodnotiť viacero jazykových modelov vo viacerých jazykoch.
- Navrhnúť zlepšenia na zvýšenie bezpečnosti.

Stretnutie 11.6. :

- Štúdium a vyskúšanie Python, Anaconda Transformers
- Písomné poznámky.
- Zistil, že ChatGPT dokáže poradiť s útokom na AP alebo na iný server. Netreba to (model) veľa presviedčať.

Úlohy:

- Pokračujte v praktickej príprave - Transformers 
- Vyskúšajte a naštudujte Huggingface TRL. Ako sa dá v modeloch potlačiť toxické správanie? Zistite čo je to RLHF.
- Zistite, ako sa vyhodnocujú všeobecné jazykové modely.
- Preštudujte si [prácu](https://dspace.cvut.cz/bitstream/handle/10467/115227/F3-DP-2024-Jirkovsky-Adam-DP-final.pdf?sequence=-1&isAllowed=y) a [článok](https://arxiv.org/abs/2412.01020)/
- Vyhľadajte a preskúmajte existujúce dátové sady nebezpečných promptov. "corpus of dangerous-harmful prompts".
- Zistite, ako sa vyhodnocujú modely z hľadiska bezpečnosti. Aké škody môžu spôsobiť jazykové modely? Napíšte poznámnky.

Zásobník úloh:

- Rozšírte a preložte nebezpečné prompty. Aby sme dostali viacjazyčnú sadu (Slovensko-Anglicko-Ruská-Ukrajinská).
- Pomocu tejto sady vyhodnoťte viacero jazykových modelov.
- Implementujte vlastnú metódu na zvýšenie bezpečnosti modelu. 


Stretnutie 4.4.2025

Stav:

- Preštudované niektoré jazykové modely.

Úlohy:

- [x] Pokračujte v štúdiu Python, Anaconda, Transformers, dive into deep learning.
- [x] Napíšte poznámky o tom ako funguje model typu GPT, napr. LLAMA alebo DeepSeek. Napíšte ako sa trénuje - čo na to potrebujeme a v akých fázach to prebieha. Napíšte aj odkazy na odbornú literatúru.
- [x] Zisite ako prebieha dotrénovanie pomocou PEFT-LORA a napíšte o tom poznáky,
- [x] Zistite ako prebieha dotrénovanie typu reinforcement learning a napíšte o tom poznámky.

Zásobník úloh:

- Môžeme riešiť problém bezpečnosti jazykových modelov. Ako upraviť model tak, aby neprezradil citlivé alebo nebezpečné informácie.
- Dotrénujme existujúci jazykový model (napr. SlovakMistral) na úlohu instruct a využime reinforcement learning na potlačenie neželaných vlastností.


Stretnutie 28.2.2025

Stav:

- Vyskúšané LM (cez ollama, aj API) Python (in progress).


Úlohy:

- Pokračujte v štúdiu.
- Pozrite sa na článok a dataset https://github.com/kinit-sk/gest . Urobte si poznámky. Zistite aké jazykové modely majú podporu slovenského jazyka. Zistite ako sa vyhodnocuje bias v jazykových modelov. Zistite, aké podobné množiny existujú pre iné jazyky. 

Zásobník úloh:

- Porovnajte viaceré modely pre mieru výskyt rodových stereotypov. Môže byť aj pre viaceré jazyky (slovenčina, angličtina, ruština).
- Zistitie, ako je možné potlačiť neželané vlastnosti modelu. (https://huggingface.co/docs/trl/en/index, https://github.com/allenai/open-instruct).

Stretnutie 5.2.2025

Úlohy:

- Oboznámte sa s problematikou veľkých jazykových modelov. Towards Data Science
- Naučte sa Python lepšie
- Poučte sa o strojovom účení.
- Vyskúšajte si framework HF Transformers
- Vyskúšajte si veľký jazykový model, napr. cez systém OLLAMA.
- Oboznámte sa s frameworkom lm-eval-harness. Zistite, aké úlohy a aké metriky sa používajú. 

Zásobník úloh:

- Nájdite na webe zaujímavý zdroj otázok a odpovedí, ktorý by bol vhodný na vyhodnotneie jazykového modelu.
- Vyberte úlohu vhodnú na anotáciu (spolu s vedúcim).




