Vieslekcija “Lielie valodas modeļi – praktisks ieskats programmētājiem”, ko vadīja SIA Tilde Mākslīgā intelekta attīstības vadītājs Dr.sc.comp. Mārcis Pinnis, sniedza padziļinātu ieskatu lielo valodas modeļu (LVM) darbībā un izmantošanā. Tās mērķis bija gan teorētiski, gan praktiski IT studentiem izklāstīt, kas ir (lielie) valodas modeļi, kā tie tiek apmācīti un kā tos iespējams pielietot dažādod praktiskos dabiskās valodas apstrādes lietojumos.
Lekcijā tika skaidrots, kas ir (lielais) valodas modelis. Studenti uzzināja, kā noris šādu modeļu apmācība. Uzmanība tika pievērsta arī praktiskajiem aspektiem. Tika parādīts, kā darbināt LVM lokāli, izmantojot tādus rīkus kā Ollama un Hugging Face Transformers bibliotēku. Lekcijā studenti uzzināja, cik svarīga ir pareiza uzvedņu formulēšana, jo no to precizitātes ir atkarīga modeļa atbildes kvalitāte. Ar konkrētiem piemēriem tika demonstrēts, kā modeļi var interpretēt vienu un to pašu jautājumu dažādi, ja tas nav pietiekami skaidri formulēts. Tāpat tika aplūkoti drošības jautājumi, kas saistīti ar to, kā LVM var tikt manipulēti, ja uzvednes nav pietiekami pārdomātas. Lekcijā tika apskatīti izejas koda piemēri Python programmēšanas valodā, ilustrējot LVM spēju ģenerēt tekstu, veikt teksta klasifikācēšanu un atbildēt uz jautājumiem gan ar, gan bez konteksta.
Lekcijas noslēgumā studenti tika iepazīstināti ar LVM izstrādes aktivitātēm SIA Tilde. Studenti uzzināja par pirmo Latvijā radīto lielo valodas modeli – Tilde LM, kā arī LVM topu baltu, somu un slāvu valodām – TildeBench.
Ko studenti apguva:
- Teorētisko izpratni par to, kā darbojas un kā tiek apmācīti lielie valodas modeļi.
- Praktiskas prasmes, kā izmantot LVM savos Python projektos un kā veidot efektīvas uzvednes.
- Izpratni par drošības riskiem un kā uzvedņu formulējumi var ietekmēt modeļa uzvedību.
- Zināšanas par resursiem un rīkiem, kas ir pieejami, lai strādātu ar LVM gan lokāli, gan mākoņpakalpojumos.
- Ieskatu Latvijas vietējos risinājumos, kā Tilde LM un TildeBench, kas ir būtiski Baltijas valstu kontekstā.
