forked from KEMT/zpwiki
.. | ||
README.md |
title | published | taxonomy | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Valerii Kutsenko | true |
|
rok začiatku štúdia: 2022
Bakalárska práca 2025
Generovanie otázok zo zadaného textu.
Cieľ je vylepšiť slovenský model pre generovanie vektrovej reprezentácie. vylepšiť proces RAG: Generovanie jazyka s pomocou vyhľadávania -Retrieval augmented generation
Nové nápady:
- Vytvorte systém pre generovanie otázok o zadanom texte.
- Vytvorte umelo generovanú množinu otázok a odpovedí.
- Pomocou umelej množiny zlepšite existujúci systém pre otázky a odpovede.
Ako na to:
- Natrénujte generatívny model pre generovanie otázok. Použite existujúci skript a množinu SKQUAD.
- Určite, ktorá otázka je dobre vygenerovaná a ktorá nie. Tu môžete použiť: systém pre vyhľadávanie alebo neurónovú sieť pre otázky a odpovede. Ku otázke viete nájsť odpovede pomocou neurónovej siete. Výstupom by mala byť čo najkvalitnejšia množina otázok a dpovedí ku odsekom.
- Výstupom by mala byť umelo generovaná databáza otázok a odpovedí.
Úlohy:
- Zistite, aké sú možné prístupy ku generovaniu otázok pomocou generatívneho modelu a aké sú možné prístupy k overeniu vygenerovanej otázky.
- Pozrite si repozitár https://github.com/patil-suraj/question_generation
- Pozrite si repozitár https://github.com/gauthierdmn/question_generation
- Pozrite si článok https://telrp.springeropen.com/articles/10.1186/s41039-021-00151-1
- Oboznámte sa s DP Ondrej Megela a článok https://aclanthology.org/2023.rocling-1.20.pdf
- Oboznámte sa s knižnicou HF transformers - vyskúšajte si nejaký tutoriál.
- Zistite, ako funguje model T5.
- Pozrite si skript
generate/run_qg.py
v repo a vyskúšajte ho. - Čítajte súvisiace odborné články a robte si poznámky.
- Urobte si repozitár na git.kemt a dávajte tam Vaše skripty.
- Na experimenty použite https://colab.research.google.com/
Staré Nápady:
- Možno pomocou vytvorenia-prekladu vlastnej trénovacej databázy.
- alebo pomocou nekontrolovaného učenia, reps. augmentácie alebo generovania.
- Alebo zber trénovacích dát z webového korpusu.
- Sústrediť sa na vektrovú reprezentáciu dokumentov?
Úlohy na semester - "nepovinné, oficiálne sa to začne na zimný semester 2024"
- Zistite čo je to Retrieval Augmented Generation a napíšte o tom správu.
- Naučte sa základy jazyka Python.
- Napíšte krátky report na 2 strany kde napíšete čo ste urobili a čo ste sa dozvedeli.
Stretnutie 9.5.24
Stav:
- Naštudované Deep dive intoi Python a dl2ai, niečo o RAG.
Úlohy:
- Zistite, ako funguje Sentence Transformers. Pozrite si dokumentáciu. Vyskúšajte zopakovať príklady pre slovenské texty a so slovenským modelom.
- Urobe si poznámky.
Stretnutie 22.3.
Úlohy:
- Nainštalujte si prostredie Anaconda. Prejdite si knihu Dive Deep into Python 3.
- Prečítajte si knihu https://d2l.ai/ a napíšte si poznámky.
- Zistite ako funguje RAG. Zistite ako funguje ChatGPT. Zistite ako funguje vyhľadávanie pomocou SentenceTranformers. Napíšte o tom poznámky.
- Skúste si tento tutoriál o LangChain
Zásobník úloh:
- Nainštalujte si PrivateGPT.