392271 ISY-Project: Identify patterns of degradation in poetry generation with progressively smaller models (Pj) (SoSe 2023)

Inhalt, Kommentar

Outlook of the project:
In this project, we generate poetry with the latest large language models and see whether they outperform smaller models and by how much. We also aim for building smaller efficient models that do not degrade in poetry quality. Efficiency is a core aspect of modern machine learning in the face of increasing inequality among researchers and environmental costs of computation-heavy models. Aspects are:
1. Data collection and exploration: experiment with large language models such as ChatGPT and GPT-3-davinci for automatic poetry generation, then repeat with much smaller models. What differences are there?
2. Model building: try to build an efficient text generation model for poetry generation that does not degrade in quality.

In case the proposal would not attract enough students for a team project, it can be adapted into an individual project or a project for two students (tandem project).

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Required skills:
- Familiarity with deep learning framework, pytorch or tensorflow required. Basic NLP knowledge.

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-GP Grundlagenprojekt Intelligente Systeme weiteres Projekt unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.


Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein E-Learningangebot vorhanden
registrierte Anzahl: 2
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
SS2023_392271@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_403148191@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
2 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Mittwoch, 15. Februar 2023 
Letzte Änderung Zeiten:
Freitag, 3. Februar 2023 
Letzte Änderung Räume:
Freitag, 3. Februar 2023 
Art(en) / SWS
project (Pj) / 2
Einrichtung
Faculty of Technology
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403148191