Aktuality

Ing. Ján Čegiň představí svou disertační práci v úterý 25. 11. 2025 od 9:30 v místnosti G108. Vedoucím práce s titulem „Strojové učení s aktivním zapojením človeka pro textovou augmentacu v ére LLM“ / „Machine Learning With Human in the Loop for Textual Augmentation in the Era of Llms“ je doc. Jakub Šimko (ÚPGM).

Čegiňova práce reaguje na rychlý pokrok v oblasti velkých jazykových modelů (LLM), který vzbudil zájem o jejich potenciál pro zlepšení procesů augmentace dat, zejména ve srovnání s tradičními metodami založenými na lidské práci. Vytváření nových trénovacích dat bez nutnosti shromažďovat další reálné vzorky je klíčové pro zlepšování modelů umělé inteligence. Tradičně tento proces vyžadoval nákladné a časově náročné crowdsourcingové úsilí. Práce zkoumá, jak mohou velké jazykové modely (LLM) nejen nahradit lidské pracovníky, ale v některých případech je dokonce překonat v generování rozmanitých, platných a nákladově efektivních trénovacích dat. „Tato práce propojuje techniky lidské výpočetní práce a umělou inteligenci a vytváří prostor pro efektivnější, škálovatelnější a udržitelnější přístupy k trénování menších a efektivnějších modelů,“ shrnuje nejobecněji přínos práce sám autor.

Čegiň se ve svém výzkumu zabývá těmito hlavními otázkami:

1. Jaká je efektivnost LLM ve srovnání s lidskými pracovníky při augmentaci dat?
2. Jaká je přenositelnost lidských výpočetních technik do LLM promptingu?
3. Jaké jsou náklady a přínosy přístupu založeného na LLM ve srovnání s tradičními metodami?

Prostřednictvím rozsáhlých experimentů Čegiň dokazuje, že LLM mohou generovat rozmanitější a platnější textová data než lidští pracovníci a zároveň výrazně snižují náklady. „Ukázali jsme také, že techniky inspirované lidským chováním (např. poskytování příkladů jako nápovědy) zlepšují výkon následných modelů. A také jsme zjistili, že rozšíření založené na LLM je obzvláště cenné v prostředí s nedostatkem dat, resp. když je k dispozici jen málo označených příkladů.“

S abstraktem disertační práce se můžete seznámit zde.

Na obhajobu jste srdečně zváni! Její veřejnou část lze sledovat také na tomto odkaze. 

Na Fakultu informačních technologií VUT míří nový projekt a s ním i významná finanční dotace pro řešitelský tým. Vojtěch Mrázek z Ústavu počítačových systémů získal se svým týmem podporu Grantové agentury ČR v podobě GA ČR Junior Star. Jde o mimořádný úspěch, což dokládá i náročnost výběrového řízení, v němž uspěly na poli technických věd v rámci celé republiky jen 3 týmy a jediný z nich pochází z VUT. Díky pětiletému trvání s možností čerpat až 25 milionů Kč a bez potřeby dofinancování mateřskou institucí získávají řešitelé příležitost vědecky se osamostatnit, založit či podpořit výzkumný tým a přinést do české vědy nová výzkumná témata.

Výše uvedené potvrzuje sám Vojtěch Mrázek: „Velmi si vážím tohoto projektu, protože mi umožní budovat tým a bez týmu to vzhledem ke komplexnosti technologií dnes nejde. Toto není práce pro jednoho člověka.“ Výzkumný tým odborně doplňuje doktorka Marcela Zachariášová a Ing. Martin Hurta a příležitost ke spolupráci se nabízí i studentům fakulty.

Vítězný projekt "EvoML-EDA: Synergy of Evolutionary Algorithms and Advanced Machine Learning Algorithms for Digital Circuit Design" si klade za cíl propojit výhody evolučního návrhu elektronických obvodů a pokročilých metod strojového učení pro zlepšování designu čipů. K návrhu a optimalizaci obvodů využívá Mrázek se spolupracovníky evoluční algoritmy fungující na principu postupných neplánovaných změn vedoucích ke zlepšování funkcí. Nevýhodou těchto algoritmů je poměrná časová náročnost, odměnou jsou ale transformace, které, pokud se propojí s algoritmy strojového učení, vedou k jejich vylepšení. Ovlivňování evolučních algoritmů a AI algoritmů je přitom oboustranné. Výsledkem je pak třeba zvýšení efektivity výpočtů a s tím související snižování energetické náročnosti výpočetních operací. Mrázek připomíná, že FIT VUT a výzkumná skupina Evolvable Hardware patří v oblasti Electronic Design Automation mezi desítku nejlepších v Evropě, jak dosvědčuje i žebříček databáze Computer Science Ranking.

Více informací o projektu Vojtěcha Mrázka a okolnostem jeho ocenění grantem najdete v tiskové zprávě zde.