Morzsák

Oldal címe

MILAB SZTE nyelvtechnológia

Címlapos tartalom

A projekt fókuszában az erőforrásokkal hatékonyabban bánó (transzformer architektúrájú) neurális nyelvi modellek használata és továbbfejlesztése áll.


Ennek keretein belül kiemelten foglalkozunk a neurális (nyelv)modellek rejtett reprezentációinak ritka kódolásával kialakított kváziszimbolikus reprezentációinak vizsgálatával, illetve felhasználásával.
A rikta kódolással nyert reprezentációk a "klasszikus" neurális hálókból kinyerhető belső reprezentációkkal ellentétben olyanok, hogy a legtöbb dimenziójuk mentén található együtthatóik értéke pontosan nulla, ami így megteremti a lehetőséget arra, hogy az egyes dimenziókat akár az emberek által is közvetlen(ebb)ül értelmezhető tulajdonságokkal feleltessük meg, magasabb fokú interpretálhatóságot és/vagy mintahatékonyságot eredményezve ezáltal.


Az ilyen módon kialakított reprezentációkat a modellek előtanításától kezdve, a finomhangolásukon át egészen az általános szondázási kísérletek elvégzéséig kiterjedve használjuk fel kísérleteink során.

Publikációk

1 - 5 | 15
Megjelenés éve
2026

Evaluating Latent Semantic Pre-training for Fine-grained Word Sense Disambiguation

Szerzők
Soma, Simon; Gábor, Berend
Kapcsolódó projekt
Tovább
Megjelenés éve
2026

Nagy nyelvi modellek által generált szövegek felismerése magyar nyelven

Szerzők
Kiss, Mihály; Berend, Gábor
Kapcsolódó projekt
Tovább
Megjelenés éve
2026

No Masking Needed: Predicting Latent Semantics for Efficient Pre-training of Encoder-based Language Models

Szerzők
Berend, Gábor
Kapcsolódó projekt
Tovább
Megjelenés éve
2025

A látens szemantikus tulajdonságok segítségével előtanított nyelvi modellek vizsgálata

Szerzők
Berend, Gábor
Kapcsolódó projekt
Tovább
Megjelenés éve
2025

SUE: Sparsity-based Uncertainty Estimation via Sparse Dictionary Learning

Szerzők
Tamás Ficsor; Gábor Berend
Kapcsolódó projekt
Tovább