Radi by sme vás pozvali na popularizačnú prednášku zameranú na spracovanie prirodzeného jazyka (NLP – Natural Language Processing). NLP je odvetvie umelej inteligencie, ktoré je zamerané na interakciu medzi počítačom a človekom pomocou prirodzeného jazyka. Cieľom NLP je, aby počítač dokázal pochopiť a dešifrovať prirodzený ľudský jazyk. Túto metódu využíva aj momentálne veľmi populárny ChatGPT.
Radi by sme vás pozvali na popularizačnú prednášku zameranú na spracovanie prirodzeného jazyka (NLP – Natural Language Processing). NLP je odvetvie umelej inteligencie, ktoré je zamerané na interakciu medzi počítačom a človekom pomocou prirodzeného jazyka. Cieľom NLP je, aby počítač dokázal pochopiť a dešifrovať prirodzený ľudský jazyk. Túto metódu využíva aj momentálne veľmi populárny ChatGPT.
Cieľom prednášky je poskytnúť ucelený pohľad na spracovanie prirodzeného jazyka a načrtnúť potenciál ich využitia pre malé a stredné podniky. NLP vám priblíži Marek Šuppa z Univerzity Komenského a spoločnosti Slido.
Počas prednášky sa dozviete:
Čo sú a ako vznikajú moderné veľké jazykové modely.
Ako môžu byť tieto modely prakticky využité.
Koľko stojí trénovanie a prevádzka takýchto modelov.
Aké sú očakávania od NLP v budúcnosti.
Podujatie bude prebiehať online 3. apríla od 17:00 hod. Počet miest je obmedzený a registrácia povinná.
Privítajte Mistral-sk-7b!3 okt-Slovenská AI komunita sa po dlhom čase dočkala nového, tentoraz naozaj veľkého jazykového modelu pre slovenský jazyk.
NCC pre HPC na INOFESTe 2024: Festival inovácií v Žiline24 sep-V dňoch 17. a 18. septembra 2024 sa v Žiline uskutočnil už piaty ročník festivalu inovácií INOFEST 2024, ktorý zorganizovalo združenie INOVATO. Podujatie sa stalo jedinečnou platformou pre stretnutie odborníkov, podnikateľov, akademikov, inovátorov, študentov, zástupcov štátnej správy a verejnosti, čím posilnilo spoluprácu v oblasti regionálnych inovačných ekosystémov na Slovensku.
Klasifikácia intentov pre bankové chatboty pomocou veľkých jazykových modelov12 sep-Tento článok hodnotí použitie veľkých jazykových modelov na klasifikáciu intentov v chatbote s preddefinovanými odpoveďami, určenom pre webové stránky bankového sektora. Zameriavame sa na efektivitu modelu SlovakBERT a porovnávame ho s použitím multilingválnych generatívnych modelov, ako sú Llama 8b instruct a Gemma 7b instruct, v ich predtrénovaných aj fine-tunovaných verziách. Výsledky naznačujú, že SlovakBERT dosahuje lepšie výsledky než ostatné modely, a to v presnosti klasifikácie ako aj v miere falošne pozitívnych predikcií.