Patrik Pokrivčák

October 15, 2024 Daniel Hladek dp2025 1 minute, 51 seconds

rok začiatku štúdia: 2019

Diplomová práca

Téma:

Rozpoznávanie nenávistnej reči pomocou veľkých jazykových modelov

Cieľe:

  • Naučiť sa rozpoznávať nenávistnú reči HS pomocou LLM - lokálnych alebo komerčných.
  • Zlepšiť chopnosti LLM pre rozpoznávanie HS - dotrénovaním alebo promptingom.
  • Vytvoriť demo
  • Výsledky prezentovať na konferencii - alebo článku.

Nápad:

  • Generovanie nenávistnej reči pre účely trénovania.
  • Rozpoznávanie HS pomocou embeding modelov, few shot alebo dotrénovanie.

Súvisiaca téma:

Stretnutie 15.10.

Stav:

  • Staré poznámky.

Úlohy:

  • Navrhnite prompt na klasifikáciu nenávistnej reči a vyhodnotte, aký presný je model na množine https://huggingface.co/datasets/TUKE-KEMT/hate_speech_slovak. Vyskúšajte viac modelov. Vyskúšajte aj https://huggingface.co/slovak-nlp/mistral-sk-7b
  • Pokračujte v písaní DP. Použite odkazy na odborné články,

Zásobník úloh:

  • Dotrénujte model na klasifikáciu nenávistnej reči.
  • Dotrénujte model na generovanie nenávistnej reči.
  • Vyskúšajte SentenceTransformer (me5) na klasifikáciu.

Diplomový projekt 2024

Stretnutie 10.5.2024

Stav:

  • Poznámky o neurónových sieťach a rozbehané HF transformers.
  • Práca s Kaggle.

Úlohy:

  • Pokračovať v otvorených úlohách a štúdiu.
  • [ ] Zistite čo je to SentenceTransformer. Prejdite si tutoriál https://sbert.net/docs/usage/semantic_textual_similarity.html Ako model použite multilingual e5 base alebo slovakbert-mnlr.
  • Prečítajte si niekoľko vedeckých článkov o klasifikácii HS, poznačte si ich informácie a urobte si poznámky. Na vyhľadanie článkov použite google scholar.

Zásobník úloh:

  • Vyskúšajte Ollama a niekoľko jazykových modelov (LLAMA3, mistral, ) pre few-shot rozpoznávanie HS.
  • Dotrénujte embedding model na HS detection
  • Pripravte dáta na vyhodnotenie few shot klasifikácie.

Stretnutie 5.4.

Stav:

  • Začiatok štúdia Python a LMM.

Úlohy:

  • [x] 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.
  • [x] 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:

  • [x] Nainštalujte si prostredie Anaconda. Naučiť sa lepšie programovať v jazyku Python.
  • [x] Prečítajte si Dive into Python 3.
  • [x] 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.