|
|
Utilising Large Pretrained Language Models for Configuration and Support of a Clinical Information System
Sova, Michal ; Burget, Radek (referee) ; Rychlý, Marek (advisor)
The aim of this work is to get acquainted with the essence and use of large pre-trained language models, to get acquainted with the configuration options of the clinical information system FONS Enterprise and the possibility of its adaptation to the specific environment of customers. The work first presents large pre-trained language models and the FONS Enterprise clinical information system. This work examines possibilities of training models and implementing RAG methods on data from the clinical system. The implementation of the RAG architecture is supported by the tools LangChain and LlamaIndex. The results show that the RAG method with the Gemma model and the bge-m3 embedding model provides the most relevant answers on basic questions, but struggles to understand more complex questions. The method of pre-training the model does not produce the expected results, even after adjusting the training parameters.
|
|
|
Detection of key information in emergency calls
Sarvaš, Marek ; Plchot, Oldřich (referee) ; Schwarz, Petr (advisor)
Tiesňové volania sa zvyčajne uskutočňujú v extrémne stresujúcich podmienkach, kde volajúci často poskytuje dôležité informácie rýchlo, čo sťažuje operátorom tiesňovej linky presne zachytiť všetky podrobnosti. To môže viesť k opakovaným otázkam o už poskytnutých informáciách a oneskoreniu reakcie pohotovostnej služby. Cieľom tejto práce je zmierniť tento problém a potenciálne urýchliť reakciu pohotovostných služieb nasadením neurónovej siete na extrakciu informácií, konkrétne so zameraním na úlohu Rozpoznávania pomenovaných entít (NER). Táto práca skúma rôzne prístupy založené na architektúre typu Transformers, ako sú predtrénované enkodér modely, enkodér-dekodér (sequence-2-sequence) a veľké jazykové modely. Vybrané modely dosiahli zatiaľ najlepšie výsledky na verejne dostupných českých NER datasetoch. Okrem toho boli vytvorené nové NER datasety z poskytnutých nahrávok skutočných tiesňových volaní a odpovedajúcich metadát. Predstavené modely boli natrénované a vyhodnotené na týchto novovytvorených datasetoch a úspešne dosiahli rozumné výsledky pre extrakciu mien a polohy.
|
|
|
Human web browsing simulation
Doležal, Jáchym ; Setinský, Jiří (referee) ; Hranický, Radek (advisor)
Tato práce představuje slibný nástroj pro automatizovanou webovou navigaci a plnění specifických cílů podle rozhodnutí daných velkým jazykovým modelem, který používá aktuální informace z dané stránky. Výsledky simulátoru s modelem GPT 4 Turbo demonstrují efektivitu tohoto nástroje, který dosahuje úspěšnosti přes 80% v dokončování předem definovaných cílů. Výsledky dokazují použiteljnost tohoto nástroje v reálných případech užití.
|
|
|
Brno Communication Agent
Neprašová, Kateřina ; Fajčík, Martin (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
This thesis focuses on domain-specific communication agents, the aim is to create a functional communication agent for both tourists and locals in Brno, providing relevant and up-to-date information according to individual user needs. It describes large language models, analyses existing technologies for domain-specific communication agents and their construction. It focuses on the creation of a knowledge base and the implementation of an efficient dialogue interface using Retrieval-Augmented Generation (RAG), while comparing selected language models on different tasks.
|
|
|
The potential of Artificial Untelligence to support the work of Secondary Informatics Teachers
Procházka, Jiří ; Černochová, Miroslava (advisor) ; Neumajer, Ondřej (referee)
Exploring the Potential of Artificial Intelligence in Supporting the Work of Computer Science Teachers at the Secondary School Level ABSTRACT This master's thesis explores the use of artificial intelligence (AI), specifically ChatGPT-4, in teaching information technology at secondary schools. The theoretical part provides an overview of current AI approaches and compares major language models, emphasizing ChatGPT-4 for its capabilities in text generation, image creation from text, coding, and effective communication in Czech. The case study focused on utilizing ChatGPT-4 within the teacher's competency framework, encompassing the creation of educational materials, planning, conducting and reflecting on teaching, environment creation, feedback and evaluation, professional communication, and development. The study confirmed that ChatGPT-4 can significantly improve teacher's work efficiency, saving time and thereby supporting greater individualization in teaching. An analysis of available AI tools suitable for teaching information technology was also conducted. The discussion addresses how AI integration into information technology teaching can transform the teacher's role. AI offers support in material preparation and teaching optimization, increasing opportunities for personal interaction with students....
|
guest ::
