Merge branch 'master' of git.kemt.fei.tuke.sk:KEMT/zpwiki

pages/students/2019/patrik_pokrivcak/README.md

@@ -28,15 +28,29 @@ Súvisiaca téma:
 - [Python](/topics/python)
 - [Hate Speech](/topics/hatespeech)
 
+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.
+- [x] Nainštalujte si prostredie Anaconda. Naučiť sa lepšie programovať v jazyku Python.
+- [-] Prečítajte si Dive into Python 3.
+- [ ] Priečítajte si Dive into Deep learning.
+- [x] 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.
+
 
 

pages/students/2020/david_kostilnik/README.md

@@ -24,6 +24,21 @@ Ciele:
 
 - Zlepšiť RAG.
 
+Stretnutie 4.4. 2024
+
+Úlohy:
+
+- Oboznámte sa s tým, ako funguje neurónová sieť typu Transformer. Urobte si poznámky. Poznačete si zdroje, uprednostnite vedecké články.
+- Oboznámte sa ako funguje rekurentná neurónová sieť. Sústreďte sa na typ RWKV. Urobte si poznmámy.
+- Vyskúšajte si túto NN. Začnite tu https://wiki.rwkv.com/basic/play.html
+
+Zásobník úloh:
+
+- Oboznámte sa ako funguje NN Mamba.
+- Zostavte RAG systém s pomocou RWKV.  
+- Oboznámte sa ako funguje Sentence Transformer.
+- Porovnajte embeddingy RWKV s inými metódami (Sentence Transformers)
+
 
 Stretnutie 15.2.2024
 

pages/students/2020/pavol_hudak/README.md

@@ -13,13 +13,45 @@ rok začiatku štúdia: 2020
 
 Ciel:
 
-Vylepšiť slovenský veľký jazykový model. Vylepšiť RAG - retrieval augmented generation pre slovenčinu.
+- Vylepšiť slovenský veľký jazykový model. Vylepšiť RAG - retrieval augmented generation pre slovenčinu.
+- Dotrénovanie LLM pre zlepšenie jeho schopnosti odpovedať na otázku v slovenskom jazyku.
+
+Ciele na semester:
+
+- Zobrať veľký jazykový model (základný alebo instruct alebo chat). 
+- Skúsiť ho dotrénovať metódou PEFT pre úlohu Question Answering na korpuse SK QUAD. Vieme sa inšpirovať výsledkami E. Matovka.
+- Strojovo preložiť vybranú databázu otázok a odpovedí a pomocou nej skúsiť vylepšiť model.
+- Vyhodnotiť presnosť QA dotrénovaného modelu.
+
+Ďalšie nápady:
+
+- Automaticky zlepšiť "prompt" pre QA.
 
 Vybrať jednu z úloh:
 
 - Tvorba instruct datasetu - Anotácia alebo preklad množín
 - Dotrénovanie LLM na dostupnom hardvéri - LORA-PEFT
-- Rozpoznávanie nenávistnej reči (pomocou LLM?, prompting, finetuning)
+
+Stretnutie 5.4.
+
+Stav:
+
+- Nainštalované PrivateGPT. 
+- Nainštalovaná Anaconda a Python, aj štúdium a príprava.
+- Oboznámenie sa s LangChain a SlovakAlpaca aj PEFT.
+
+Úlohy:
+
+- Skúste dotrénovať veľký jazykový model metódou PEFT s množinou SlovakAlpaca. Vyberte vhodný model.
+- Vyskúšajte modely cez ollama.
+- Prihláste sa na quadro.kemt.fei.tuke.sk tam nainštalujte anaconda. Vedúci Vám musí urobiť prístup.
+- Kandidáti sú UMT5, TinyLLama, LLama, Mistral, Phi alebo iné.
+- Vyhodnote presnosť dotrénovania (BLEU - založené na porovnávaní ngramov výsledku a očakávania). 
+- Robte si poznámky o tom ako funguje veľký jazykový model a metóda PEFT.
+
+Zásobník úloh:
+
+- Strojovo preložiť databázu OpenORCA. 
 
 Stretnutie 23.2.
 

pages/students/2021/eduard_matovka/README.md

@@ -36,6 +36,26 @@ Predbežné úlohy:
 - Vytvorte webové demo.
 - Napísať vedecký článok z BP
  
+
+Stretnutie 12.4.
+
+Stav:
+
+- Vyskúšaná LLAMA2 cez HF AutoTrain  (SlovakAlpaca+). Je náročná na RAM. Zatiaľ to vyzerá horšie ako LLAMA1.
+- Práca na texte.
+
+Úlohy:
+
+- Vyskúšajte model Gemma. Vyskúšajte model RWKV (tento nie je Trannsformer, je to RNN) s množinou SlovakAlpaca. Výsledky experimentov (BLEU alebo ROUGE) dajte do tabuľky.
+- Pokračujte v písaní práce. Opíšte experimenty. Opíšte aj dataset ktorý používate.  V teroetickej časti opíšte metódy neurónových sietí aj úlohu ktorú riešime. Ako súvisí s konverzáciou. 
+- Pokračujte v otvorených úlohách: Zdrojáky dajte na git, dáta na školský server.
+
+
+Zásobník úloh:
+
+- Ako zlepšíme veľké jazykové modely pre slovenčinu?
+
+
 Stretnutie 8.3.
 
 Stav:

pages/students/2022/valerii_kutsenko/README.md

@@ -13,10 +13,13 @@ rok začiatku štúdia: 2022
 # Bakalárska práca 2025
 
 
-POdrobná téma zatiaľ nie je dohodnutá. 
+Podrobná téma zatiaľ nie je dohodnutá. 
+
 
 Cieľ je vylepšiť proces  RAG: Generovanie jazyka s pomocou vyhľadávania -Retrieval augmented generation
-
+  
+- Možno pomocou vytvorenia-prekladu vlastnej trénovacej databázy.
+- Alebo zber trénovacích dát z webového korpusu.
 
 Úlohy na semester - "nepovinné, oficiálne sa to začne na zimný semester 2024"
 

pages/students/2022/yevhenii_leonov/README.md

@@ -24,12 +24,25 @@ RAG: Generovanie jazyka s pomocou vyhľadávania -Retrieval augmented generation
 - Napíšte krátky report na 2 strany kde napíšete čo ste urobili a čo ste sa dozvedeli.
 - Nainštalujte si a vyskúšajte softvér PrivateGPT
 
+Stretnutie 12.4.
+
+Stav:
+
+- Učenie sa Pythonu, nainštalovaná Anaconda.
+- Urobené stručné poznámky o RAG o BERT a  o GPT.
+
+Úlohy:
+
+- Pokračujte v otvorených úlohách.
+- Vyskúšajte systém OLLAMA. Keď to nejde na Windows, vyskúšajte Ubuntu WSL(2). 
+- Pracujte na "článku".
+
 
 Stretnutie 22.3.
 
 Úlohy:
 
-- Nainštalujte si prostredie Anaconda. Prejdite si knihu Dive Deep into Python 3.
-- Nainštalujte si PrivateGPT. Zistite ako  funguje RAG. Zistite ako funguje ChatGPT. Zistite ako funguje vyhľadávanie pomocou  SentenceTranformers. Napíšte o tom poznámky.
-- Prečítajte si knihu https://d2l.ai/ a napíšte si poznámky.
+- [-] Nainštalujte si prostredie Anaconda. Prejdite si knihu Dive Deep into Python 3.
+- [-] Nainštalujte si PrivateGPT. Zistite ako  funguje RAG. Zistite ako funguje ChatGPT. Zistite ako funguje vyhľadávanie pomocou  SentenceTranformers. Napíšte o tom poznámky.
+- [-] Prečítajte si knihu https://d2l.ai/ a napíšte si poznámky.