Taxonomie pro LLM v komponentě Kafka projektu Apache Camel

Tato práce se zaměřuje na koncept umělé inteligence, konkrétně na velké jazykové modely (Large Language Models). Popisuje základní principy neuronových sítí a fáze trénování v oblasti umělé inteligence, strojového učení a jazykových modelů, přičemž se zabývá i výzvami efektivního trénování neuronových sítí. Práce dále zkoumá komponentu Kafka pro Apache Camel, její význam a využitelnost v kontextu trénování jazykových modelů. Hlavní část této práce se věnuje tvorbě taxonomie, která je klíčovým prvkem v procesu učení. Program pro extrakci a Annotation API mají produktovou kvalitu a byly napsány v jazyce Java. Práce ukazuje proces generování syntetických dat na základě poskytnuté kvalitativní taxonomie pomocí nástroje InstructLab a analýzu výsledků. Součástí práce je také ukázka procesu nasazení taxonomie na serveru Hugging Face.

Grantor dc:publisher

Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií

Author dc:creator

• Konovalov, Nikita

Advisor dc:contributor.advisor

• Phan, Viet Anh

• Umělá inteligence
• strojové učení
• hluboké učení
• velký jazykový model
• zpracování přirozeného jazyka
• dataset
• model
• komponenta Kafka
• Apache Camel
• útržek kódu
• syntetická data
• InstructLab
• Hugging Face
• taxonomie.
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Deep Learning
• Large Language Model
• Natural Language Processing
• Kafka component
• code snippet
• synthetic data
• taxonomy.

Statement dc:rights

• Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení

Language dc:language.iso

en

Dc Identifier Other

167353

OAI identifier oai:identifier

oai:dspace.vut.cz:11012/252973