Asistence při tvorbě lékařských zpráv pomocí velkých předtrénovaných jazykových modelů
| but.committee | doc. Ing. Richard Růžička, Ph.D., MBA (předseda) doc. Ing. František Zbořil, CSc. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) Ing. Libor Polčák, Ph.D. (člen) Mgr. Kamil Malinka, Ph.D. (člen) doc. Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D. | cs |
| but.jazyk | angličtina (English) | |
| but.program | Informační technologie a umělá inteligence | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Rychlý, Marek | en |
| dc.contributor.author | Pricl, Patrik | en |
| dc.contributor.referee | Burget, Radek | en |
| dc.date.created | 2024 | cs |
| dc.description.abstract | Práca sa zaoberá využitím predtrénovaných jazykových modelov na sumarizáciu zdravot- nej dokumentácie do formy prepúšťacích správ. Na vytvorenie funkčného modelu bola využitá architektúra LLaMA a experimentovanie už s existujúcimi modelmi danej architek- túry. Cielom experimentov bolo nájsť model, ktorý zvládne generovať časť dokumentácie v českom jazyku. Vybraný model sa finetunoval pomocou metody LoRA. Následne sa exper- imentovalo s inference parametrami na nájdenie tých najvhodnejších, aby model generoval čo najkoreknejší výstup. Taktiež bola v rámci práce vytvorená webová a server aplikáciá, ktorých učelom je demonštrovať funkčnosť fine-tunovaného modelu. | en |
| dc.description.abstract | The thesis deals with the use of pre-trained language models for summarizing medical documentation in the form of dismissal reports. To create a functional model, the LLaMA architecture is used. Already existing models of the given architecture were used. The aim of the experiments was to find a model that can generate part of the documentation in the Czech language. The selected model was fine-tuned using the LoRA method. Subsequently, the inference parameters were experimented with to find the most suitable ones so that the model generates the most correct output. Web-client and server applications were also created as part of the thesis, the purpose of which is to demonstrate the functionality of the fine-tuned model. | cs |
| dc.description.mark | D | cs |
| dc.identifier.citation | PRICL, P. Asistence při tvorbě lékařských zpráv pomocí velkých předtrénovaných jazykových modelů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024. | cs |
| dc.identifier.other | 162623 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/249607 | |
| dc.language.iso | en | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | Spracovanie prirodzeného jazyka | en |
| dc.subject | Sumarizácia textu | en |
| dc.subject | Umelá Inteligencia | en |
| dc.subject | Predtrénované jazykové modely | en |
| dc.subject | Transformers | en |
| dc.subject | Peft | en |
| dc.subject | LoRA | en |
| dc.subject | LLaMA | en |
| dc.subject | BERT | en |
| dc.subject | GPT | en |
| dc.subject | ChatGPT-3.5 | en |
| dc.subject | Zdravot- nícka dokumentácia | en |
| dc.subject | Flask | en |
| dc.subject | Python | en |
| dc.subject | fine-tuning | en |
| dc.subject | NLP | cs |
| dc.subject | Text sumarization | cs |
| dc.subject | Artificial intelligence | cs |
| dc.subject | Large language models | cs |
| dc.subject | Transformers | cs |
| dc.subject | Peft | cs |
| dc.subject | LoRA | cs |
| dc.subject | LLaMA | cs |
| dc.subject | BERT | cs |
| dc.subject | GPT | cs |
| dc.subject | ChatGPT-3.5 | cs |
| dc.subject | Medical documents | cs |
| dc.subject | Flask | cs |
| dc.subject | Python | cs |
| dc.subject | fine- tuning | cs |
| dc.title | Asistence při tvorbě lékařských zpráv pomocí velkých předtrénovaných jazykových modelů | en |
| dc.title.alternative | Assistance in Creating Medical Reports using Large Pretrained Language Models | cs |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2024-08-27 | cs |
| dcterms.modified | 2024-08-27-13:26:20 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 162623 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.26 15:38:39 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.17 11:10:51 | en |
| thesis.discipline | Bioinformatika a biocomputing | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav informačních systémů | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |