Extracting Lexical Relations from Large Pre-trained Language Models

dc.contributor.advisorFišel, Mark, juhendaja
dc.contributor.advisorOrav, Heili, juhendaja
dc.contributor.authorRudi, Eduard
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutet
dc.date.accessioned2024-10-04T08:11:56Z
dc.date.available2024-10-04T08:11:56Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractAlates OpenAI ChatGPT ilmumisest on suured keelemudelid muutunud äärmiselt populaarseks. ChatGPT põhineb generatiivsel eeltreenitud transformeril (GPT), mille uusim versioon on GPT-4. Selle lõputöö eesmärk on testida GPT-4 võimeid, mida praegu peetakse suurte keelemudelite tipptasemeks. Lähenemisviisiks on wordnet-tüüpi sõnastiku genereerimine, mis on sõnade ja nende suhete võrgustik. See on tõhus meetod GPT-4 testimiseks, sest võimaldab testida mudelit mitmes keeles, sealhulgas ressursirohketes keeltes nagu inglise keel ja ressursivaestes keeltes nagu eesti keel. Varasemad katsed wordneti genereerimisel tuginesid suuresti masintõlkele, mis tavaliselt ei ole ressursivaeste keelte puhul tõhus. Kahjuks ei osutunud GPT-4 sooritus siinses töös nii heaks, kui oodati. Enim esines raskusi sõna kõigi tähenduste genereerimise ja suhete üle genereerimisega. Need probleemid esinesid mõlemas keeles. Lõppkokkuvõttes töötavad generatiivsed suured keele mudelid kõige paremini, kui kontekst juba eksisteerib, näiteks kokkuvõtete loomisel või ühiktestide genereerimisel.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10062/105114
dc.language.isoen
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estoniaen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/
dc.subjectlarge language models
dc.subjectLLM
dc.subjectWordnet
dc.subjectGPT-4
dc.subjectgenerating Wordnet
dc.subjectsuured keelemudelid
dc.subject.othermagistritöödet
dc.subject.otherinformaatikaet
dc.subject.otherinfotehnoloogiaet
dc.subject.otherinformaticsen
dc.subject.otherinfotechnologyen
dc.titleExtracting Lexical Relations from Large Pre-trained Language Models
dc.typeThesisen

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
rudi_computerscience_2024.pdf
Size:
520.2 KB
Format:
Adobe Portable Document Format