Učinkovito prilagajanje velikih jezikovnih modelov za poslovne probleme

Veliki jezikovni modeli postajajo vse pomembnejše orodje za reševanje konkretnih poslovnih izzivov – od analize sentimenta in iskanja informacij do odgovarjanja na vprašanja in avtomatizacije dela z besedili. Za njihovo učinkovito uporabo pa ni dovolj le dostop do modela. Pomembno je razumeti, kako ga pravilno uporabiti, pripraviti podatke ter ga z računsko učinkovitimi metodami prilagoditi specifičnim nalogam in poslovnim potrebam.

Kako velike jezikovne modele prilagoditi konkretnim poslovnim problemom ter pri tem učinkovito uporabiti razpoložljive podatke in računske vire?

---

Opis dogodka

Na izobraževanju »Učinkovito prilagajanje velikih jezikovnih modelov za poslovne probleme«, ki poteka v okviru aktivnosti Kompetenčnega centra za umetno inteligenco Slovenije (KCUI), bodo udeleženci skozi teoretične razlage, praktične demonstracije in delo na lastnih računalnikih spoznali uporabo velikih jezikovnih modelov prek programskih vmesnikov (API), pripravo podatkov, prilagajanje kodirnih modelov, kot je BERT, ter učinkovito prilagajanje generativnih modelov, kot so Llama, Gemma in GaMS, z uporabo tehnik LoRA in QLoRA.

Izobraževanje je namenjeno naprednim uporabnikom velikih jezikovnih modelov, ki želijo pridobiti praktično znanje za njihovo prilagajanje in uporabo pri konkretnih poslovnih problemih.

---

Kdaj in kje?

• Datum: 24. september 2026
• Ura: 09:00 – 16:00
• Lokacija: Fakulteta za računalništvo in informatiko, Večna pot 113, 1000 Ljubljana, predavalnica P03

---

Komu je dogodek namenjen?

• Naprednim uporabnikom velikih jezikovnih modelov,
• Razvijalcem in tehničnim strokovnjakom, ki želijo VJM uporabljati v lastnih rešitvah,
• Podatkovnim strokovnjakom in uporabnikom strojnega učenja,
• Strokovnjakom, ki želijo jezikovne modele prilagoditi posameznim domenam in poslovnim nalogam,
• Razvojnim in inovacijskim ekipam, ki želijo praktično preizkusiti uporabo VJM v poslovnem okolju.

---

Zahteve in predznanje

Za sodelovanje so potrebne osnove programskega jezika Python in osnovno znanje strojnega učenja. Udeleženci potrebujejo lasten prenosni računalnik z ustreznim okoljem Python in CUDA oziroma račun na platformi, kot sta Google Colab ali Lightning AI.

---

Program dogodka

• 09:00 – 09:45 | Veliki jezikovni modeli in praktična uporaba prek API-jev
  Pregled različnih vrst jezikovnih modelov (kodirni, generativni) ter praktična uporaba prek programskih vmesnikov (API) za naloge procesiranja naravnega jezika.

• 10:00 – 11:30 | Priprava podatkov in prilagajanje kodirnih modelov (BERT)
  Metodologije priprave in oblikovanja podatkovnih naborov ter fino prilagajanje (fine-tuning) kodirnih modelov, kot je BERT, za klasifikacijo besedil in analizo sentimenta.

• 11:30 – 12:30 | Odmor za kosilo

• 12:30 – 14:15 | Računsko učinkovito prilagajanje generativnih modelov (LoRA & QLoRA)
  Tehnike PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) s poudarkom na LoRA in QLoRA metodah za prilagajanje odprtokodnih generativnih modelov Llama, Gemma in slovenskega GaMS.

• 14:30 – 16:00 | Praktično delo, evalvacija in reševanje poslovnih primerov
  V praktičnem delu boste na lastnih računalnikih pod strokovnim vodstvom reševali konkreten primer ter preizkusili uporabo in prilagajanje velikih jezikovnih modelov. Delo bo temeljilo na praktičnih učnih množicah in nalogah, kot so analiza sentimenta, iskanje informacij in odgovarjanje na vprašanja, vključeno pa bo tudi generiranje in vrednotenje rezultatov.

---

Kaj bodo udeleženci pridobili?

• Jasno razumevanje delovanja in uporabe velikih jezikovnih modelov,
• Praktično izkušnjo uporabe VJM prek programskih vmesnikov (API),
• Boljše razumevanje priprave in predstavitve podatkov za delo z VJM,
• Praktično znanje prilagajanja modelov BERT, Llama, Gemma in GaMS,
• Znanje uporabe računsko učinkovitih tehnik LoRA in QLoRA,
• Praktične izkušnje z generiranjem in vrednotenjem rezultatov VJM,
• Sposobnost uporabe velikih jezikovnih modelov pri nalogah, kot so analiza sentimenta, iskanje informacij in odgovarjanje na vprašanja,
• Veščine za prilagajanje velikih jezikovnih modelov konkretnim poslovnim problemom.

---

Pogoji prijave in kotizacija

Delavnica poteka v okviru projekta Kompetenčni center za umetno inteligenco Slovenije (KCUI), zato je udeležba na dogodku brezplačna. Prijava je obvezna.