---
title: Jazykový model slovenského jazyka
published: true
author: Daniel Hládek
---

! Cieľ:
!
! - Natrénovať a slovenský jazykový model typu BERT z korpusu webových textov
! - Vyhodnotiť jazykový model dotrénovaním na úlohách:
!    - SK-QUAD 2.0
!    - POS z Slovak Treebank
!    - kategórie zo Slovak Categorized news Corpus

## Súvisiace projekty

- [SlovakBERT](https://github.com/gerulata/slovakbert) od Kinit, a [článok](https://arxiv.org/abs/2109.15254)
- [SK Quad](/topics/question) - Slovak Question Answering Dataset 
- bakalárska práca [Ondrej Megela](/students/2018/ondrej_megela)
- https://git.kemt.fei.tuke.sk/dano/bert-train




## Hotové úlohy

- Dotrénovaný model multilingual BERT base  na SK QUAD, funguje demo skript. Nefunguje exaktné vyhodnotenie.
- Natrénovaný model Electra-small 128, slovník SNK Morpho 1M slov., 30 tisíc BPE tokenov. Squad Vyhodnotenie 0.17

## Rozpracované úlohy

- Natrénovať Electra Base.
- Vylepšiť parametre trénovania.
- Dokončiť SK SQUAD databázu pre exaktné vyhodnotenie.
- Dotrénovať model na SK QUAD a exaktne vyhodnotiť pomocou oficiálneho squad skriptu.
- Pripraviť aj iné množiny na vyhodnotnie:
    - kategorizácia textu na SCNC1.
    - POS na Slovak Treebank.
    - pripraviť iné množiny.

## Poznámky

- Nie každý model je vhodný na QA. Je potrebné aby mal veľký rozmer vstupného vektora aby aj dlhší odsek mohol byť na vstupe. Z toho dôvodu 128 "small model" asi nestačí na QA.
- Väčší vstupný rozmer je obmedzený veľkosťou RAM pri trénovaní. 
- Electra vie využiť iba jednu Titan kartu, druhú zbytočne blokuje.
- Trénovanie base electra trvá cca 40 dní na jednej karte.
- Trénovanie electra small trvá asi 3 dni na jednej karte Titan RTX, ale model už ďalej nekonverguje po jednom dni.
- Trénovanie electra small trvá asi 7 dní na jednej karte GTX1080
- Dotrénovanie trvá iba niekoľko hodín.
- Electric small 128 nefunguje na Quadre kvôli pamäti,
- Electra small 512/32 batch funguje na Titane.
- Spotrebu pamäte ovplyvňujú veľkosť vstupného vektora, veľkosť trénovacej dávky.
- V SLovak Bert bola veľkosť vstupného vektora 512. Máme toľko pamäte?
- learning rate by malo byť priamo úmerné s batch_size. Malý batch size by mal mať malý learning rate.
- electra prepare skript defaultne odstraňuje diakritiku a dáva malé písmená.
- ELECTRA ingoruje pokyn na ponechanie diakritiky!!!! Ponechanie diakritiky funguje iba pre "prepare", inak sa diakritika stále odstraňuje. Ne ponechanie diakritiky sú potrebné úpravy v zdrojových kódoch. 
- TODO: Vytvorenie slovníka ako pri BERT https://github.com/google-research/electra/issues/58 


## Budúci výskum

- Zistiť aký je optimálny počet tokenov? V Slovak BERT použili 50k.
- Zistiť aký je optimálný slovník?
- Pripraviť webové demo na slovenské QA.
- Integrovať QA s dialógovým systémom.
- Integrovať QA s vyhľadávačom.
- Zostaviť multilinguálny BERT model.
- Natrénovať BART model.
- Natrénovať model založený na znakoch.
- Adaptovať SlovakBERT na SQUAD. To znamená dorobiť úlohu SQUAD do fairseq.

## Hardvérové požiadavky

[https://medium.com/nvidia-ai/how-to-scale-the-bert-training-with-nvidia-gpus-c1575e8eaf71](zz):

    When the mini-batch size n is multiplied by k, we should multiply the starting learning rate η by the square root of k as some theories may suggest. However, with experiments from multiple researchers, linear scaling shows better results, i.e. multiply the starting learning rate by k instead.

| BERT Large | 330M |
| BERT Base | 110M |

Väčšia veľkosť vstupného vektora => menšia veľkosť dávky => menší parameter učenia => pomalšie učenie