---
title: Tetiana Mohorian
published: true
taxonomy:
    category: [bp2025]
    tag: [rag,nlp]
    author: Daniel Hladek
---


rok začiatku štúdia: 2022


## Bakalárska práca 2025

- Spolupráca [P. Pokrivčák](/students/2019/patrik_pokrivcak)
- [Python](/topics/python)
- [Hate Speech](/topics/hatespeech)


Rozpoznávanie nenávistnej reči pomocou veľkých jazykových modelov.

Zadanie:

1. Vypracujte prehľad veľkých jazykových modelov s podporou slovenčiny.
2. Vypracujte prehľad dostupných textových korpusov pre rozpoznávanie nenávistnej reči.
3. Vyberte  model a metódu rozpoznávania nenávistnej reči. Vyhodnoťte presnosť rozpoznávania nenávistnej reči na vybranej množine.
4. Navrhnite zlepšenia vybranej metódy.


Návrh na tému:


- Oboznámte sa s existujúcimi veľkými jazykovými modelmi - uzatvorenými aj otvorenými.
- Aplikujte existujúci model na úlohu detekcie nenávistnej reči. 
- Na adaptáciu použite "prompting" a "LORA".
- Vyhodnotte model pomocou [overovacej množiny](https://huggingface.co/datasets/TUKE-KEMT/hate_speech_slovak).

Stretnutie 28.3.


Stav:

- Práca na stránke, frontend backend
- Práca na Telegram bot, vyhodnotenie s priateľmi.
- Few Shot Learning: 0.7 F1. Slovak T5-small model. 
- Práca na lm-eval-harness, zatiaľ sa to nepodarilo. Task zatiaľ nefunguje, framework funguje.
- Pripravená aj TK Inter aplikácia.
- Pripravte webovú aplikáciu na zverejnenie pomocou Docker.


Úlohy:

- Vedúci môže pomôcť s Task na LM E H - pripomente mi to ďalší týždeň.
- Využite iný model. Napr. Slovak T5 large alebo base. Alebo Slovak MIstral.
- Updatujte kódy na GITE. 
- Do práce môžete dať screenshoty z Vašej aplikácie


Zásobník úloh:

- Zverejnite Vašu aplikáciu  napr. pomocou TUKE Cloud.





Stretnutie 13.2.2025

Stav:

- Dotrénovaný t5 small na HS
- Vyhodnotené viaceré modely pre úlohu detekcie HS
- Navrhnutý prompt.
- Práca web. deme. Funguje frontend (react), zatiaľ nefunguje backend (django).
- Práca na telegram bote - upozornenie diskutujúcich na "nevhodné" výrazy. 
- Práca na texte. 

Úlohy:

- Pokračujte v písaní. Je potrebné zlepšiť jazyk, vyradiť príliš všeobecné časti, pridať odkazy na odbornú literatúru, zrozumiteľne opísať experimenty a výsledky.
- Pripravte experiment s "few shot" a veľkým jazykovým modelom. Môžete použiť lm-eval-harness.
- Skripty dajte na kemt git.

Zásobník úloh:

- Pripravte DEMO s pomocou Docker.


Stretnutie 12.11.2024

Stav:

- Vyskúšané few shot Distillbert, BERT, GPT3, T5, najlepšie výsledky mal DistillBERT : 65F1. Problém je, že tieto modely nevedia po slovensky.
- Na vyhodnotenie použitý svoj skript a framework llm-eval-harness.
- Pokračuje písanie.

Úlohy:

- [x] Pošlite mi draft BP na ďalšie stretnutie.
- [x] Urobte si repozitár na KEMT GIT a dajte tam zdrojové kódy na spustenie experimentov.
- [x] Pokračujte v písaní.
- [-] Vyskúšajte vyhodnotiť modely v rôznych veľkostiach (small, base, large, 1B, 3B, 7B): mt5, slovak-t5-base, slovak-t5-small, Qwen2.5, Slovak Mistral, LLama3, SlovakBERT .
- [x] Napíšte ChatGPT prompt na detekciu nenávistnej reči. 
- Ak Vám nebude stačiť GPU Vášho počítača, vedúci Vám pridelí prístup na školský server alebo môžete vyskúšať Google Colab.


Zásobník úloh:

- [x] Zistite čo je to PEFT a kvantizácia a ako sa to používa. 
- [x] Dotrénujte jazykový model pre rozponávanie HS pomocou metódy PEFT.

Stretnutie 18.10.2024

Stav:

- Urobené 3 prehľadové tabuľky s modelmi - architektúra, presnosť, multilinguaglita.  
- Pozretá kniha DDIP3 a d2dl. Poznámky na 20 strán.
- Nainštalovaná OLLama, Transformers, vyskúšaný Mistral. 
- Urobené všetko.

Úlohy:

- Pokračujte v písaní bakalárskej práce. Postupujte od definície úlohy, prehľad súčasného stavu, Vaše riešenie, experimenty a závery. Používajte odkazy na odbornú literatúru (vedecké články cez Google Scholar). 
- Navrhnite promt (može byť aj viac rôznych) pre veľký jazykový model pre detekciu nenávistnej reči. 
- Pomocou množiny vyhodnotte model pre detekciu HS v zero shot alebo v few shot scenári.  Na vyhodnotenie použite metriku Precision-Recall-F1.
- Oboznámte sa ako funguje overenie veľkých jazykových modelov pomocu Eleuther lm-evaluation-harness.


Zásobník úloh:

- [ ] Dotrénujte vybrané modely na úlohu detekcie nenávistnej reči. Model bude vykonávať binárnu klasifikáciu. 
- [x] Pripravte skript pre overenie LLM na úlohe rozpoznávanie nenávistnej reči. Pripravte postup pre overenie pomocu existujúceho frameworku pre overenie. 

Stretnutie 3.10.2024


Úlohy:

- [x] Oboznámte sa s existujúcimi veľkými jazykovými modelmi - uzatvorenými aj otvorenými. Urobte si poznámky a napíšte prehľad.
- [x] Prejdite si knihu Dive Deep into Python 3.
- [x] Prečítajte si knihu https://d2l.ai/ a napíšte si poznámky.	
- [x] Zistite čo je to "prompting", a "few shot learning". Napíšte si poznámky.
- [x] Oboznámte sa s OPEN AI Python API.
- [x] Nainštalujte si prostredie Anaconda. 
- [x] Nainštalujte si Pytorch, a huggingface transformers a oboznámte sa ako funguje táto knižnica.
- [x] Nainštalujte si prostredie OLLAMA a vyskúšajte lokálne jazykové modely

Zásobník úloh:

- [x] Nainštalujte si knižnicu LangChain a pozrite si ako fungujú [ChatModely](https://python.langchain.com/docs/modules/model_io/chat/)

