Бакалавриат
2024/2025




Научно-исследовательский семинар "Лингвистическая интерпретация языковых моделей"
Статус:
Курс по выбору (Фундаментальная и компьютерная лингвистика)
Направление:
45.03.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика
Кто читает:
Школа лингвистики
Где читается:
Факультет гуманитарных наук
Когда читается:
3-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Бажуков Максим Олегович
Язык:
русский
Кредиты:
3
Программа дисциплины
Аннотация
Большие языковые модели стали синонимом искусственного интеллекта: все важные интеллектуальные задачи подвержены автоматизации с их помощью. Тем не менее нам лишь отчасти известно, что же именно эти модели знают про мир, и какими закономерностями они руководствуются в работе. НИС посвящён обзору существующих подходов к этой проблеме и их избирательному воспроизведению.
Цель освоения дисциплины
- Ознакомление с основными методами анализа лингвистической интерпретации NLP-моделей
- Развитие навыков воспроизведения экспериментов и анализа результатов
Планируемые результаты обучения
- Определяет сильные и слабые стороны существующих методов интерпретации
- Различает методы пробинга и альтернативные подходы для анализа NLP-моделей
- Ориентируется в современных подходах к интерпретации языковых моделей
Содержание учебной дисциплины
- Методы пробинга языковых моделей
- Альтернативные методы интерпретации моделей
- Практика: Примеры исследований и критический разбор
- Практика: воспроизведение экспериментов
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 4th module0.3 * Воспроизведение эксперимента + 0.5 * Доклад по статье + 0.2 * Промежуточные тесты
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- 9781491962992 - Bengfort, Benjamin; Bilbro, Rebecca; Ojeda, Tony - Applied Text Analysis with Python : Enabling Language-Aware Data Products with Machine Learning - 2018 - O'Reilly Media - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1827695 - nlebk - 1827695
Рекомендуемая дополнительная литература
- Miroslav Kubat. (2017). An Introduction to Machine Learning (Vol. 2nd ed. 2017). Springer.