"Proszę wykonać zadanie 1 lub zadanie 2 (nie oba naraz). Zadanie 3 można zrobić niezależnie."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Zadanie 1\n",
"\n",
"Wzorując się na materiałach z wykładu stworzyć 5-gramowy model neuronowy oparty na jednym ze schematów z wykładu, np.\n",
"\n",
"\n",
"![img](bow1.drawio.png \"Model typu worek słów\")\n",
"\n",
"\n",
"Warunkiem koniecznym jest, żeby przewidywać słowo środkowe, np. Mając tekst ['Ala', 'ma', '[MASK]'\n",
" 'i', 'psa'] chcemy przewidzieć kontekst środkowego słowa (tutaj '[MASK]')\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"Warunki zaliczenia:\n",
"- wynik widoczny na platformie zarówno dla dev i dla test\n",
"- wynik dla dev i test lepszy (niższy) niż 6.50 (liczone przy pomocy geval)\n",
"- deadline do końca dnia 08.05\n",
"- commitując rozwiązanie proszę również umieścić rozwiązanie w pliku /run.py (czyli na szczycie katalogu). Można przekonwertować jupyter do pliku python przez File → Download as → Python. Rozwiązanie nie musi być w pythonie, może być w innym języku.\n",
"- zadania wykonujemy samodzielnie\n",
"- w nazwie commita podaj nr indeksu\n",
"- w tagach podaj **neural-network** oraz **5gram**!\n",
"- zadanie tym razem jest dla polskiego odpowiednika word-gap https://gonito.net/challenge-my-submissions/retro-gap\n",
"- metryka to LogLossHashed (praktycznie to samo, co PerlpexityHased). Przelicznik, to LogLossHased = log(PerplexityHashed). Podając równe prawd. dla każdego słowa dostaniemy 6.93, bo log(1024) = 6.93\n",
"\n",
"Punktacja:\n",
"- podstawa: 60 punktów\n",
"- 40 punktów z najlepszy wynik z 2 grup\n",
"- 20 punktów z 3 kolejno najlepszych wyników z 2 grup\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Jak stworzyć model?\n",
"- warto bazować na kodzie ze wykładu 7 Zanurzenia słów\n",
"- elementy, które na pewno trzeba będzie wykorzystać to: nn.Embedding, nn.Linear, nn.Softmax\n",
"- w odróżnieniu do materiałów z wykładu lepiej nie korzystać z nn.Sequential, tylko wszystki operacje zapisywać w model.forward. Przy użyciu sequential może być problem np. z dodawaniem lub konkatenacją tensorów"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### W jaki sposób uzyskać lepszy wynik?"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"- Po pierwsze proszę stosować sie do rad z poprzednich cwiczeń (trenowanie przez kilka epok i monitorowanie wyniku na zbiorze deweloperskim)\n",
"- dobry start to zawsze zaczęcie od jak najprostszego modelu (czyli 1 warstwa liniowa, zwykłe dodawanie embeddingów słów) i dopiero później go rozbudowywać monitorując wynik. Jest to rada uniwersalna w uczeniu maszynowym.\n",
"- Poza tym warto wypróbować przynajmniej kilka modeli z wykładu. Mając zaimplementowany cały kod dla jednego modelu, wystarczy jedynie delikatnie zmienić architekturę modelu i wytrenować go od nowa. Cała reszta kodu zostaje bez zmian.\n",
"- warto spróbować dodanie np 2 warstw liniowych (lub nawet 3) zamiast jednej warstwy (koniecznie trzeba dodać między nimi funkcję aktywacji, np RELU).\n",
"- poza tym można zmieniać różne parametry (np. wielkość słownika, wielkość warstwy ukrytej, różne funkcje aktywacji)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Zadanie 2\n",
"\n",
"Proszę zrobić parameter Hyperparameter Tuning dla zadania 1 i zaprezentować na forum grupy razem z wnioskami\n",
"\n",
"- wymóg wyniku najlepszego modelu, conajwyżej 6.10\n",
"- wnioski nie muszą być specjalnie rozbudowane, prezentacja może trwać 3-5minut lub dłużej\n",
"- należy wybrać dla siebie metodę hypermarameter tuningu\n",
"- należy stworzyć conajmniej 10 modeli, należy pokazać wyniku dla conajmniej paru\n",
"- oczywiście kod musi być automatyczny (a nie ręcznie zmieniamy paratery), natomiast nie ma wymogu korzystania ze specjalnych bibliotek\n",
"- podstawa punktów 100\n",
"- za wynik lepszy (niższy) niż 5.50 +20 punktów\n",
"- użycie GPU na dowolnym cloud lub od WMI + 30 punktów\n",
"- termin 16.05 na zajęciach\n",
"- punkty przyznam na MS TEAMS, ale proszę zgłosić te rozwiązanie na gonito (nie trzeba w żadnym challenge ani z konkretymi tagami)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Zadanie 3\n",
"\n",
"Zaangażowanie się w pygonito.\n",
"\n",
"- https://github.com/filipggg/pygonito\n",
"- dobra okazja, żeby nauczyć się tworzyć paczki pythonowe\n",
"- wsparcie ode mnie lub prof. Gralińskiego przy tworzeniu\n",
"- może się przydać przy pracy magisterskiej (jeżeli wyzwanie będzie na gonito)\n",
"- ilość punktów zależy od zakresu pracy. Sczególnie warto samemu zaproponować co zrobić) Zakres prac i punktów do dogdania\n",
"- w celu ustalenia szczegółów proszę sie zgłosić do mnie\n",
