Differences between revisions 789 and 794 (spanning 5 versions)

Seminarium „Przetwarzanie języka naturalnego” 2023–24

Seminarium Zespołu Inżynierii Lingwistycznej w Instytucie Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk odbywa się średnio co 2 tygodnie, zwykle w poniedziałki o godz. 10:15 (niekiedy online – prosimy o korzystanie z linku przy tytule wystąpienia) i ma charakter otwarty. Poszczególne referaty ogłaszane są na Polskiej Liście Językoznawczej oraz na stronie Lingwistyka komputerowa na Facebooku. Nagrania wystąpień dostępne są na kanale YouTube.

9 października 2023

Agnieszka Mikołajczyk-Bareła, Wojciech Janowski (VoiceLab), Piotr Pęzik (Uniwersytet Łódzki / VoiceLab), Filip Żarnecki, Alicja Golisowicz (VoiceLab)

TRURL.AI: Dostrajanie dużych generatywnych modeli językowych na wielojęzycznych zbiorach instrukcji

Wystąpienie stanowi podsumowanie kilkumiesięcznych doświadczeń z zakresu dostrajania (ang. fine-tuning) generatywnych modeli językowych na dużych, dwujęzycznych zbiorach instrukcji. Wynikiem tych prac jest otwarta wersja modelu Trurl (zob. trurl.ai), który w założeniach ma zachować poziom działania modelu wyjściowego na otwartych zbiorach ewaluacyjnych, a jednocześnie charakteryzować się lepszą skutecznością w ściśle określonych domenach i zastosowaniach, takich jak ekstrakcja informacji z interakcji biznesowych oraz etykietowanie danych ze szczególnym uwzględnieniem przetwarzania tekstów polskich. Modelem bazowym dla Trurla były modele Llama 2 o wielkości 7 i 13 miliardów parametrów. W referacie opiszemy proces przygotowania zbiorów instrukcji, treningu oraz kwantyzacji wynikowych modeli. Podamy także przykłady użycia dostrojonych modeli na wybranych zadaniach.

16 października 2023

Konrad Wojtasik, Vadim Shishkin, Kacper Wołowiec, Arkadiusz Janz, Maciej Piasecki (Politechnika Wrocławska)

Ewaluacja i trenowanie modeli do wyszukiwania informacji w ustawieniu zero-shot dla różnych domen dokumentów

Przeszukiwanie dużych kolekcji dokumentów w celu odnalezienia interesujących nas informacji jest niezwykle ważnym kierunkiem badawczym w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego. Jest to kluczowy komponent w systemach odpowiadania na pytania, gdzie często model odpowiadający korzysta z informacji zawartych w bazie danych z aktualną wiedzą. Pozwala to nie tylko na aktualizację wiedzy, na podstawie której system odpowiada na zapytania użytkownika, ale również ogranicza jego halucynacje. Aktualnie modele do wyszukiwania informacji są sieciami neuronowymi i wymagają dużych zasobów uczących do ich wytrenowania. Przez wiele lat, metody dopasowania leksykalnego jak BM25, osiągały lepsze wyniki niż wytrenowane modele, jednak aktualne architektury i rozległe zbiory danych pozwalają na prześcignięcie leksykalnych rozwiązań. W prezentacji przedstawię dostępne zbiory służące do ewaluacji i trenowania aktualnych architektur do wyszukiwania informacji w kolekcjach dokumentów z różnych domen, jak i kierunki rozwoju na przyszłość.

30 października 2023

Agnieszka Faleńska (Uniwersytet w Stuttgarcie)

Steps towards Bias-Aware NLP Systems

Streszczenie zostanie podane wkrótce.

13 listopada 2023

Piotr Rybak (Instytut Podstaw Informatyki PAN)

Najnowsze postępy w rozwoju systemów do odpowiadania na pytania w języku polskim

Streszczenie zostanie podane wkrótce.

Zapraszamy także do zapoznania się z archiwum seminariów z lat 2000–2015 oraz listą wystąpień z lat 2015–2023.

3 października 2022

... (...)

Tytuł wystąpienia podamy wkrótce

Opis wystąpienia udostępnimy już niedługo.

WOLNE TERMINY:

ATLAS: Explaining abstractive summarization - Emilia Wiśnios? Albo coś z NASK-owych tematów dot. przetwarzania prawa? Czy to jest to samo?

UWAGA: ze względu na zakaz wstępu do IPI PAN dla osób niezatrudnionych w Instytucie, w stacjonarnej części seminarium mogą brać udział tylko pracownicy IPI PAN i prelegenci (także zewnętrzni). Dla pozostałych uczestników seminarium będzie transmitowane – prosimy o korzystanie z linku przy tytule wystąpienia.

Uczestnicy Akcji COST CA18231: Multi3Generation: Multi-task, Multilingual, Multi-modal Language Generation: – Marcin PAPRZYCKI (marcin.paprzycki@ibspan.waw.pl) – Maria GANZHA (m.ganzha@mini.pw.edu.pl) – Katarzyna WASIELEWSKA-MICHNIEWSKA (katarzyna.wasielewska@ibspan.waw.pl)

6 czerwca 2022

Paula Czarnowska (University of Cambridge)

Tytuł wystąpienia podamy wkrótce

Opis wystąpienia udostępnimy już niedługo.

2 kwietnia 2020

Stan Matwin (Dalhousie University)

Efficient training of word embeddings with a focus on negative examples

This presentation is based on our AAAI 2018 and AAAI 2019 papers on English word embeddings. In particular, we examine the notion of “negative examples”, the unobserved or insignificant word-context co-occurrences, in spectral methods. we provide a new formulation for the word embedding problem by proposing a new intuitive objective function that perfectly justifies the use of negative examples. With the goal of efficient learning of embeddings, we propose a kernel similarity measure for the latent space that can effectively calculate the similarities in high dimensions. Moreover, we propose an approximate alternative to our algorithm using a modified Vantage Point tree and reduce the computational complexity of the algorithm with respect to the number of words in the vocabulary. We have trained various word embedding algorithms on articles of Wikipedia with 2.3 billion tokens and show that our method outperforms the state-of-the-art in most word similarity tasks by a good margin. We will round up our discussion with some general thought s about the use of embeddings in modern NLP.

na kanale YouTube. on YouTube.

Nowe typy:

Aleksandra Gabryszak (DFKI Berlin): – https://aclanthology.org/people/a/aleksandra-gabryszak/ – https://www.researchgate.net/profile/Aleksandra-Gabryszak – miała tekst na warsztacie First Computing Social Responsibility Workshop (http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2022/workshops/CSRNLP1/index.html) na LREC-u 2022: http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2022/workshops/CSRNLP1/pdf/2022.csrnlp1-1.5.pdf

Marcin Junczys-Dowmunt przy okazji świąt? Adam Jatowt? Piotrek Pęzik? Wrocław? Kwantyfikatory? MARCELL? Może Piotrek z Bartkiem?

Umówić się z Brylską, zapytać tę od okulografii, czy to jest PJN Agnieszka Kwiatkowska – zobaczyć ten jej tekst, moze też coś opowie? Ew. Kasia Brylska, Monika Płużyczka na seminarium? Marcin Napiórkowski z Karolem? Maciej Karpiński Demenko – dawno już ich nie było; można iść po kluczu HLT Days

MTAS? – NLP dla tekstów historycznych – Marcin/Witek? razem z KORBĄ, pokazać oba ręcznie znakowane korpusy i benchmarki na tagerach – maj, – może Wrocław mógłby coś pokazać? – pisałem do Maćka P.

– jakieś wystąpienia PolEvalowe?

Tomek Dwojak i inni z https://zpjn.wmi.amu.edu.pl/seminar/?

Będzie na Data Science Summit:

Using topic modeling for differentiation based on Polish parliament plus person Aleksander Nosarzewski Statistician @ Citi

Artykuł o GPT napisał Mateusz Litwin: https://www.linkedin.com/in/mateusz-litwin-06b3a919/ W OpenAI jest jeszcze https://www.linkedin.com/in/jakub-pachocki/ i https://www.linkedin.com/in/szymon-sidor-98164044/

Text data can be an invaluable source of information. In particular, what, how often and in which way we talk about given subjects can tell a lot about us. Unfortunately, manual scrambling through huge text datasets can be a cumbersome task. Luckily, there is a class of unsupervised models - topic models, which can perform this task for us, with very little input from our side. I will present how to use Structural Topic Model (STM) - an enhancement over popular LDA to obtain some kind of measure of differences between given groups or agents of interest, based on an example of Polish parliamentary speeches and political parties.

12 DATA 2017 (UWAGA: wystąpienie odbędzie się o 13:00 w ramach seminarium IPI PAN)

OSOBA (AFILIACJA)

Tytuł zostanie udostępniony w najbliższym czasie

Opis wystąpienia zostanie udostępniony wkrótce.

...

...

-  ⇤ ← Revision 789 as of 2023-10-03 17:02:29 → 
  Size: 11885
  Editor: MaciejOgrodniczuk
  Comment:
+   ← Revision 794 as of 2023-10-19 09:11:28 → ⇥
  Size: 13156
  Editor: MaciejOgrodniczuk
  Comment:
-Deletions are marked like this.
+Additions are marked like this.
 Line 8:
-||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:5px">[[http://zil.ipipan.waw.pl/seminarium-online|{{attachment:seminarium-archiwum/teams.png}}]] '''TRURL.AI: Dostrajanie dużych generatywnych modeli językowych na wielojęzycznych zbiorach instrukcji''' &#160;{{attachment:seminarium-archiwum/icon-pl.gif|Wystąpienie w języku polskim.}}||
+||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:5px">[[http://zil.ipipan.waw.pl/seminarium-online|{{attachment:seminarium-archiwum/teams.png}}]] '''[[attachment:seminarium-archiwum/2023-10-09.pdf|TRURL.AI: Dostrajanie dużych generatywnych modeli językowych na wielojęzycznych zbiorach instrukcji]]''' &#160;{{attachment:seminarium-archiwum/icon-pl.gif|Wystąpienie w języku polskim.}}||
 Line 13:
-||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:5px">'''Ewaluacja i trenowanie modeli do wyszukiwania informacji w ustawieniu zero-shot dla różnych domen dokumentów''' &#160;{{attachment:seminarium-archiwum/icon-pl.gif|Wystąpienie w języku polskim.}}||
||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:15px">Streszczenie zostanie podane wkrótce.||
+||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:5px">[[http://zil.ipipan.waw.pl/seminarium-online|{{attachment:seminarium-archiwum/teams.png}}]] '''Ewaluacja i trenowanie modeli do wyszukiwania informacji w ustawieniu zero-shot dla różnych domen dokumentów''' &#160;{{attachment:seminarium-archiwum/icon-en.gif|Wystąpienie w języku angielskim.}}||
||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:15px">Przeszukiwanie dużych kolekcji dokumentów w celu odnalezienia interesujących nas informacji jest niezwykle ważnym kierunkiem badawczym w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego. Jest to kluczowy komponent w systemach odpowiadania na pytania, gdzie często model odpowiadający korzysta z informacji zawartych w bazie danych z aktualną wiedzą. Pozwala to nie tylko na aktualizację wiedzy, na podstawie której system odpowiada na zapytania użytkownika, ale również ogranicza jego halucynacje. Aktualnie modele do wyszukiwania informacji są sieciami neuronowymi i wymagają dużych zasobów uczących do ich wytrenowania. Przez wiele lat, metody dopasowania leksykalnego jak BM25, osiągały lepsze wyniki niż wytrenowane modele, jednak aktualne architektury i rozległe zbiory danych pozwalają na prześcignięcie leksykalnych rozwiązań. W prezentacji przedstawię dostępne zbiory służące do ewaluacji i trenowania aktualnych architektur do wyszukiwania informacji w kolekcjach dokumentów z różnych domen, jak i kierunki rozwoju na przyszłość.||
 Line 18:
-||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:5px">'''Steps towards Bias-Aware NLP Systems''' &#160;{{attachment:seminarium-archiwum/icon-en.gif|Wystąpienie w języku angielskim.}}||
+||<style="border:0;padding-left:30px;padding-bottom:5px">[[http://zil.ipipan.waw.pl/seminarium-online|{{attachment:seminarium-archiwum/teams.png}}]] '''Steps towards Bias-Aware NLP Systems''' &#160;{{attachment:seminarium-archiwum/icon-en.gif|Wystąpienie w języku angielskim.}}||

Diff for "seminarium"

Menu

Seminarium „Przetwarzanie języka naturalnego” 2023–24