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  

Dla wielu, systemy przetwarzania języka naturalnego (NLP) stały się codziennością. Ich zastosowania sięgają od automatycznego tłumaczenia dokumentów po asystentów osobistych obsługiwanych głosem. W ostatnich latach, ten rosnący wpływ narzędzi AI na życie ludzi wywołuje znaczące obawy dotyczące możliwych szkód, jakie mogą one wyrządzić.

W tej prezentacji rozpocznę od przedstawienia kilku przykładów takich szkodliwych zachowań i omówię ich potencjalne źródła. Będę argumentować, że problemy związane z uprzedzeniami w modelach NLP powinny być rozwiązywane poprzez rozwijanie naszego zrozumienia ich źródeł językowych. Następnie prezentacja skoncentruje się na trzech powszechnie używanych źródłach danych: Wikipedii, tekstach instruktażowych i forum dyskusyjnym. Poprzez te przykłady pokażę, że niezależnie od perspektywy (czy mówimy o kimś, do kogoś, czy jako ktoś), subtelne uprzedzenia są obecne we wszystkich tych zbiorach danych i mogą przyczynić się do szkodliwych efektów modeli NLP.

13 listopada 2023

Piotr Rybak (Instytut Podstaw Informatyki PAN)

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

Mimo że odpowiadanie na pytania (ang. Question Answering) jest jednym z popularniejszych zagadnień przetwarzania języka naturalnego, to do niedawna było ono praktycznie nieobecne w polskim środowisku naukowym. Ostatnie lata przyniosły jednak rozkwit prac związanych z tym tematem. Podczas tego wystąpienia opowiem na czym polega zagadnienie odpowiadania na pytania, jak działają obecne systemy rozwiązujące ten problem, a także jakie zbiory danych oraz modele są dostępne dla języka polskiego. W szczególności opowiem o zasobach tworzonych w IPI PAN, czyli zbiorach danych !PolQA i !MAUPQA, oraz modelu Silver Retriever. Na koniec wskażę dalsze kierunki prac, które wciąż pozostają otwarte jeśli chodzi o odpowiadanie na pytania w języku polskim.

11 grudnia 2023 (seria krótkich wystąpień autorstwa badaczy z Coventry University)

Xiaorui Jiang (Coventry University)

NLP for automating systematic reviews for evidence-based healthcare  

Streszczenie wystąpienia udostępnimy w najbliższym czasie.

Xiaorui Jiang (Coventry University)

Scientific text mining and summarisation  

Streszczenie wystąpienia udostępnimy już wkrótce.

Xiaorui Jiang, Alireza Daneshkhah (Coventry University)

NLP for reducing GP workload: An early progress report  

Streszczenie wystąpienia udostępnimy już niedługo.

8 stycznia 2024 (prezentacja wyników projektu DARIAH.Lab)

Zespół projektu DARIAH.Lab (Instytut Podstaw Informatyki PAN)

Tytuł wystąpienia poznamy wkrótce  

Streszczenie wystąpienia udostępnimy w najbliższym czasie.

29 stycznia 2024

Adam Przepiórkowski (Instytut Podstaw Informatyki PAN)

Tytuł wystąpienia poznamy wkrótce  

Streszczenie wystąpienia udostępnimy w najbliższym czasie.

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