Pokročilé velké jazykové modely pro úlohy v oblasti zpracování přirozeného jazyka Počítačový Kurz

Úvod do velkých jazykových modelů a generativní AI

• Přehled technik a konkrétních modelů
• Aplikace a příklady využití LLM
• Identifikace výzev a omezení těchto modelů

Používání LLM pro úlohy NLU

• Analýza sentimentu
• Rozpoznávání pojmenovaných entit
• Extrakce vztahů mezi prvky textu
• Sémantická analýza jazyka

Používání LLM pro úlohy NLI

• Detekce logického vyplývání tvrzení ze sebe navzájem
• Rozpoznávání rozporů mezi tvrzeními<\/li>
• Identifikace parafrází textových úryvků

Používání LLM pro práci se znalostními grafy

• Extrakce faktů a vztahů ze zdrojového textu
• Odvozování chybějících nebo nových informací ze známých dat
• Využití znalostních grafů k řešení dalších úloh

Používání LLM pro uvažování na základě obecného poznání

• Generování logických vysvětlení, hypotéz a scénářů s využitím kontextu
• Používání databází a souborů užitečných pro obecné uvažování
• Metody hodnocení takového typu uvažování

Používání LLM pro generování konverzací

• Tvorba dialogů s interaktivními agenty, chatboty či virtuálními asistenty
• Správa a kontrola probíhajících rozhovorů
• Používání vhodných datových souborů a metrik pro hodnocení konverzací

Používání LLM pro multimediální generaci

• Vytváření obrázků na základě textových popisů
• Generování textu ze snímků nebo videí
• Tvorba videoobsahu pomocí popisu či obrazu
• Vytváření audioobsahu na základě textu
• Vytvoření psaného textu z nahrávek hlasu
• Generování 3D modelů ze stručných popisů nebo obrázků

Používání LLM pro metaučení

• Přizpůsobování velkých jazykových modelů novým doménám, úlohám či jazykům
• Učení se z omezeného počtu nebo dokonce jediného příkladu
• Využívání vhodných datových souborů a frameworků pro metaučení či přenos učení

Používání LLM pro protivníkové učení

• Ochrana modelů před nekalým využitím a útoky cílenými na jejich funkci
• Detekce a zmírňování zaujatosti či chyb v LLM
• Aplikace metod, technik i datových souborů určených pro posílení odolnosti modelů proti napadnutí

Hodnocení velkých jazykových modelů a generativní AI

• Posuzování kvality i rozmanitosti vytvořeného obsahu
• Používání metrik jako Inception Score, Fréchet Inception Distance či hodnocení BLEU
• Aplikace lidského hodnocení například prostřednictvím anket nebo kolektivních posudků
• Využívání metod založených na Turingových testech či diskriminátorech pro ověření spolehlivosti modelů

Aplikace etických principů při práci s LLM a generativní AI

• Zajištění spravedlnosti, transparentnosti a odpovědnosti při používání modelů
• Předcházení jejich zneužití nebo neetickému využití
• Respektování práv i soukromí tvůrců a konzumentů obsahu
• Podpora tvořivosti při spolupráci mezi lidmi a umělou inteligencí

Shrnutí kurzu a další kroky