Transformateurs Pré-entraînés Génératifs
 Votre Publicité sur le Réseau
|
Traduction
Transformateurs Pré-entraînés Génératifs (Français) / Generative Pre-trained Transformers (Anglais) / المحولات القبلية التدريبية الانتاجية (Arabe) / Transformadores Generativos Preentrenados (Espagnol) / Transformadores Generativos Pré-treinados (Portugais) / Генеративные предварительно обученные трансформеры (Russe) / Trasformatori Preallenati Generativi (Italien) / Generative Vortrainierte Transformer (Allemand) / 生成预训练转换器 (Chinois (Mandarin)) / जेनरेटिव पूर्व प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर्स (Hindi) / 生成事前トレーニング済みトランスフォーマー (Japonais) / জেনারেটিভ প্রিট্রেন্ড ট্রান্সফরমার (Bengali).
Traductions
Définition
Domaine, Discipline, Thématique
Informatique / Intelligence artificielle / Traitement automatique du langage naturel / Apprentissage automatique / Science des données / Robotique / Linguistique computationnelle / Psychologie cognitive / Sécurité informatique / Ingénierie logicielle / Neurosciences computationnelles / Ingénierie linguistique / Recherche opérationnelle / Modélisation des langues et des connaissances / Éthique de l'intelligence artificielle / Analyse de données / Systèmes d'information / Ingénierie des connaissances / Informatique distribuée / Traitement du signal / Interaction homme-machine / Analyse des réseaux sociaux / Reconnaissance de formes / Informatique théorique / Science cognitive / Science de la complexité / Sémantique computationnelle / Traitement de l'information / Informatique linguistique / Informatique cognitive / Apprentissage profond / Théorie de l'information / Informatique des systèmes adaptatifs / Informatique des réseaux neuronaux / Ingénierie des systèmes cognitifs / Apprentissage statistique / Apprentissage par renforcement / Vision par ordinateur / Cryptographie / Analyse de sentiments / Biométrie / Sciences sociales computationnelles / Simulation informatique / Optimisation / Ingénierie des données / Web sémantique / Informatique mobile / Informatique de la santé / Génie logiciel / Gestion des connaissances / Éthique informatique / Droit de l'informatique / Protection des données / Politique technologique / Éthique de l'intelligence artificielle / Économie numérique / Sociologie des technologies de l'information / Sociologie du numérique / Droit de la propriété intellectuelle /
Justification
Définition écrite
Les GPT, ou "Transformateurs génératifs pré-entraînés" (Generative Pre-trained Transformers), sont des modèles de langage de pointe dans le domaine du traitement automatique du langage naturel (TALN). Ils sont construits sur une architecture de réseau neuronal appelée "transformateur", ce qui leur permet de traiter efficacement de longues séquences de texte et de comprendre le contexte global des phrases.
Ces modèles sont pré-entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles, souvent composés de milliards de mots, afin d'acquérir une connaissance approfondie du langage et de ses nuances. Grâce à cet entraînement massif, les GPT sont capables de générer du texte de manière fluide et cohérente, de traduire des langues, de répondre à des questions et même d'écrire du code.
Les applications des GPT sont diverses et incluent la création de chatbots conversationnels, la génération automatique de contenu textuel pour diverses fins, la traduction automatique plus précise et fluide, ainsi que l'aide à la rédaction de textes. Cependant, il est essentiel de noter que malgré leurs capacités impressionnantes, les GPT ne sont pas exempts de limitations. Ils peuvent parfois produire des résultats incorrects, biaisés ou offensants, nécessitant ainsi une utilisation responsable et une vérification rigoureuse des informations générées.
|
Une fois pré-entraîné, le GPT peut être adapté à des tâches spécifiques de TALN, telles que la génération de texte, la traduction automatique, la réponse à des questions, etc. Grâce à son architecture transformateur et à sa capacité à capturer les nuances du langage, le GPT excelle dans la production de texte cohérent et naturel, ainsi que dans la compréhension contextuelle des requêtes. Cependant, il est important de noter que malgré ses performances impressionnantes, le GPT peut également reproduire des biais présents dans les données d'entraînement, ce qui soulève des questions éthiques et sociales importantes quant à son utilisation. |
Transformateurs Pré-entraînés Génératifs - Historique (+)
Définition graphique
Titre de Votre Image 1
Titre de Votre Image 2
Titre de Votre Image 3
- AUTRES MEDIAS
Transformateurs Pré-entraînés Génératifs (Discipline)
Transformateurs Pré-entraînés Génératifs: (Discipline)
Transformateurs Pré-entraînés Génératifs: (Discipline)
Transformateurs Pré-entraînés Génératifs: (Discipline)
Transformateurs Pré-entraînés Génératifs: (Discipline)
Transformateurs Pré-entraînés Génératifs
Transformateurs Pré-entraînés Génératifs
Représentation graphique spatiale Transformateurs Pré-entraînés Génératifs: carte conceptuelle (cmap)
Document PDF Transformateurs Pré-entraînés Génératifs: Document PDF
Concepts ou notions associés
Modèle de langage / Réseaux neuronaux / Traitement du langage naturel / Intelligence artificielle / Représentations distribuées / Entraînement non supervisé / Fine-tuning / Génération de texte / Encodage / Décodage / Apprentissage par renforcement / Autoencodeur / Réseaux de neurones convolutifs / Modèle à mémoire / Perplexité / Transfert de connaissance / Méthodes d'optimisation / Apprentissage auto-supervisé / Modèle de Transformer / Apprentissage profond / Apprentissage distribué / Réseau de neurones récursif / Réduction de dimensionnalité / Apprentissage semi-supervisé / Méthodes de régularisation / Méthodes d'initialisation de poids / Modèles de langage pré-entraînés / Architecture de réseaux de neurones / Traitement automatique des langues / Apprentissage automatique / Apprentissage profond génératif / Techniques de régularisation dans les réseaux neuronaux / Distillation des connaissances / Techniques d'évaluation des modèles de langage / Architecture de réseaux de neurones récurrents / Optimisation stochastique / Adaptation de domaine / Analyse de sensibilité des modèles de langage / Convergence des algorithmes d'entraînement / Interprétabilité des modèles de langage / Modèles de langage multilingues / Représentations vectorielles de mots / Techniques de génération de texte conditionnelle / Réseaux adverses génératifs / Apprentissage par transfert / Techniques d'attention / Méthodes d'évaluation automatique de la qualité du texte généré / Adaptation de modèles de langage à des domaines spécifiques / Techniques de génération de texte à partir d'images / Architectures de réseaux neuronaux pour la génération de texte /
Transformateurs Pré-entraînés Génératifs - Glossaire / (+)
Exemples, applications, utilisations
|
Erreurs ou confusions éventuelles
Exemples de difficultés de compréhension ou d'interprétation courantes:
- Confusion entre les différents types de modèles de langage: Les apprenants peuvent avoir du mal à différencier les différents types de modèles de langage, tels que les modèles pré-entraînés, les modèles génératifs et les modèles transformer. Il est important de clarifier ces distinctions pour une compréhension précise du concept de Transformer Pré-entraîné Génératif.
- Compréhension de l'architecture transformer: L'architecture transformer est complexe et peut être difficile à comprendre pour les étudiants qui ne sont pas familiers avec les réseaux de neurones. Expliquer les mécanismes de l'attention et le fonctionnement des couches de transformation peut nécessiter des explications approfondies et des exemples concrets.
- Difficulté à saisir le processus de pré-entraînement: Le concept de pré-entraînement peut sembler abstrait pour les apprenants, en particulier s'ils ne sont pas familiers avec les techniques d'apprentissage automatique. Il est important d'expliquer en détail comment les modèles sont pré-entraînés sur de grandes quantités de données textuelles pour acquérir une compréhension générale du langage.
- Confusion sur la génération de texte: Les étudiants peuvent avoir du mal à comprendre comment les modèles génèrent du texte de manière autonome en réponse à des prompts. Ils peuvent confondre la génération de texte avec d'autres tâches de traitement du langage naturel, comme la classification de texte ou la traduction automatique. Une explication claire du processus de génération de texte est essentielle pour dissiper cette confusion.
- Interprétation des performances du modèle: Lorsqu'on évalue les performances d'un modèle de Transformer Pré-entraîné Génératif, il peut être difficile de comprendre les métriques d'évaluation et de les interpréter correctement. Les apprenants peuvent avoir du mal à distinguer entre les différentes métriques telles que la perplexité, le score BLEU et le score ROUGE, et à les appliquer de manière appropriée pour évaluer la qualité du texte généré.
- Complexité des hyperparamètres: Les étudiants peuvent avoir du mal à comprendre l'impact des hyperparamètres sur la performance et le comportement des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif. La sélection des hyperparamètres appropriés, tels que le taux d'apprentissage, la taille du lot et le nombre d'itérations, peut être une tâche délicate nécessitant une compréhension approfondie de leur fonctionnement.
- Prise en compte du contexte: Comprendre comment les modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif prennent en compte le contexte dans la génération de texte peut être difficile pour les étudiants. Expliquer comment le modèle analyse et utilise les mots précédents dans une phrase pour générer le texte suivant peut nécessiter des exemples et des explications supplémentaires.
- Gestion des données d'entrée: Les étudiants peuvent rencontrer des difficultés à gérer efficacement les données d'entrée pour les modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif. Cela peut inclure des problèmes tels que le nettoyage des données, la tokenization, et la gestion des formats de données multiples. Une compréhension approfondie de ces processus est essentielle pour une utilisation efficace des modèles.
- Interprétation des résultats de génération: Une interprétation correcte des résultats de génération de texte peut poser problème aux étudiants. Ils peuvent avoir du mal à évaluer la cohérence, la pertinence et la fluidité du texte généré, ainsi qu'à identifier les biais ou les erreurs potentielles. Des compétences d'analyse critique sont nécessaires pour évaluer de manière fiable les sorties des modèles.
- Compréhension des applications potentielles: Les applications potentielles des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif peuvent ne pas être immédiatement évidentes pour les étudiants. Ils peuvent avoir du mal à envisager comment ces modèles peuvent être utilisés dans des domaines tels que la création de contenu, la traduction automatique, l'assistance à la rédaction, etc. Expliquer ces applications et leurs avantages peut aider à renforcer la compréhension du concept.
Confusions ou glissement de sens potentiels
- Pré-entraînement - Fine-Tuning: Les étudiants peuvent confondre le pré-entraînement avec le fine-tuning lorsqu'ils discutent des étapes de développement d'un modèle de Transformer Pré-entraîné Génératif. Le pré-entraînement fait référence à la phase initiale où le modèle est entraîné sur de vastes ensembles de données non annotées, tandis que le fine-tuning se réfère à la phase ultérieure où le modèle est ajusté sur des données spécifiques à une tâche particulière.
- Génération de texte - Traduction automatique: Il peut y avoir un glissement de sens entre la génération de texte et la traduction automatique lorsqu'on discute des capacités des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif. Bien que les deux impliquent la production de texte en sortie, la génération de texte se réfère à la création de contenu original en réponse à des prompts, tandis que la traduction automatique consiste à convertir du texte d'une langue source à une langue cible.
- Architecture transformer - Réseaux de neurones récurrents: Les apprenants peuvent confondre l'architecture transformer avec les réseaux de neurones récurrents lorsqu'ils discutent des architectures de modèles de langage. Alors que les réseaux de neurones récurrents traitent séquentiellement les données d'entrée, les architectures transformer utilisent des mécanismes d'attention pour capturer les dépendances à longue distance dans le texte.
- Évaluation de modèle - Optimisation de modèle: Il peut y avoir un glissement de sens entre l'évaluation de modèle et l'optimisation de modèle lorsqu'on discute des performances des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif. L'évaluation de modèle se concentre sur la mesure des performances et de la qualité des sorties du modèle, tandis que l'optimisation de modèle implique l'ajustement des paramètres du modèle pour améliorer ses performances.
- Modèle de langage - Modèle génératif: Les apprenants peuvent confondre les termes "modèle de langage" et "modèle génératif" lorsqu'ils discutent des capacités des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif. Alors que tous les modèles génératifs sont des modèles de langage, tous les modèles de langage ne sont pas nécessairement génératifs. Les modèles de langage se concentrent sur la modélisation des probabilités de séquences de mots, tandis que les modèles génératifs ont la capacité de produire du contenu original.
- Modèle de langage - Modèle de traduction automatique: Les apprenants peuvent confondre les termes "modèle de langage" et "modèle de traduction automatique" lorsqu'ils discutent des applications des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif. Un modèle de langage se concentre sur la modélisation des probabilités de séquences de mots dans une seule langue, tandis qu'un modèle de traduction automatique vise à traduire du texte d'une langue source à une langue cible.
- Données d'entraînement - Données de test: Il peut y avoir un glissement de sens entre les données d'entraînement et les données de test lorsqu'on discute de l'évaluation des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif. Les données d'entraînement sont utilisées pour entraîner le modèle, tandis que les données de test sont utilisées pour évaluer ses performances. Il est essentiel de comprendre la différence entre les deux ensembles de données pour une évaluation précise du modèle.
- Séquence - Contexte: Les apprenants peuvent confondre les notions de séquence et de contexte lorsqu'ils discutent du fonctionnement des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif. Une séquence fait référence à une série ordonnée de mots ou de symboles dans le texte, tandis que le contexte se réfère à l'ensemble des informations précédentes qui influencent la compréhension ou la génération du texte. Comprendre la relation entre la séquence et le contexte est crucial pour une utilisation efficace des modèles de langage.
- Génération de texte - Résumé automatique: Il peut y avoir une confusion entre la génération de texte et le résumé automatique lorsqu'on discute des capacités des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif. Alors que la génération de texte implique la création de contenu original en réponse à des prompts, le résumé automatique consiste à condenser un texte existant en une version plus concise et informative. Les deux tâches ont des objectifs différents et nécessitent des approches distinctes.
- Apprentissage supervisé - Apprentissage non supervisé: Les apprenants peuvent confondre les types d'apprentissage supervisé et non supervisé lorsqu'ils discutent des méthodes d'entraînement des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif. L'apprentissage supervisé utilise des exemples étiquetés pour entraîner le modèle, tandis que l'apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées. Il est important de comprendre la distinction entre les deux approches d'apprentissage pour choisir la méthode appropriée lors de l'entraînement des modèles.
Autres erreurs fréquentes:
- .........................................
- .........................................
Questions possibles
- Quelle est la différence entre le pré-entraînement et le fine-tuning dans un modèle de Transformer Pré-entraîné Génératif?: Le pré-entraînement consiste à entraîner initialement le modèle sur de vastes ensembles de données non annotées pour acquérir une connaissance générale du langage, tandis que le fine-tuning ajuste ensuite le modèle sur des données spécifiques à une tâche particulière pour améliorer ses performances.
- Quel est le rôle de l'architecture transformer dans les modèles de langage?: L'architecture transformer permet de capturer les dépendances à longue distance dans le texte et de maintenir la cohérence du langage généré en utilisant des mécanismes d'attention.
- En quoi la génération de texte diffère-t-elle de la traduction automatique?: La génération de texte implique la création de contenu original en réponse à des prompts, tandis que la traduction automatique consiste à traduire du texte d'une langue source à une langue cible.
- Qu'est-ce qui distingue les réseaux de neurones transformer des réseaux de neurones récurrents?: Les réseaux de neurones transformer utilisent des mécanismes d'attention pour traiter simultanément toutes les positions des séquences d'entrée, tandis que les réseaux de neurones récurrents traitent séquentiellement les données d'entrée.
- Pourquoi est-il important de distinguer entre les données d'entraînement et les données de test lors de l'évaluation d'un modèle?: Les données d'entraînement sont utilisées pour entraîner le modèle, tandis que les données de test sont utilisées pour évaluer ses performances. Il est essentiel de les séparer pour éviter le surajustement et évaluer la capacité du modèle à généraliser à de nouvelles données.
- Quelle est la différence entre un modèle de langage et un modèle génératif?: Tous les modèles génératifs sont des modèles de langage, mais tous les modèles de langage ne sont pas nécessairement génératifs. Les modèles de langage se concentrent sur la modélisation des probabilités de séquences de mots, tandis que les modèles génératifs ont la capacité de produire du contenu original.
- Quels sont les facteurs à prendre en compte lors de l'évaluation des performances d'un modèle de langage?: Les performances d'un modèle de langage peuvent être évaluées en utilisant des métriques telles que la perplexité, le score BLEU et le score ROUGE, ainsi que des tests manuels pour évaluer la cohérence et la pertinence du texte généré.
- Quelle est l'importance des hyperparamètres dans l'entraînement d'un modèle de Transformer Pré-entraîné Génératif?: Les hyperparamètres, tels que le taux d'apprentissage et la taille du lot, affectent les performances et le comportement du modèle. Choisir les hyperparamètres appropriés est crucial pour obtenir des résultats optimaux.
- Quelles sont les applications potentielles des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif dans différents domaines?: Les modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif peuvent être utilisés dans des domaines tels que la génération automatique de texte, la traduction automatique, la résumé automatique, l'assistance à la rédaction, etc. Ils ont un large éventail d'applications dans divers secteurs.
- Comment distingueriez-vous l'apprentissage supervisé de l'apprentissage non supervisé dans le contexte de l'entraînement des modèles de langage?: L'apprentissage supervisé utilise des exemples étiquetés pour entraîner le modèle, tandis que l'apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées. La distinction entre les deux approches est importante pour choisir la méthode d'entraînement appropriée pour un modèle donné.
- Fonction de l'architecture transformer: L'architecture transformer dans les modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif est utilisée pour capturer les dépendances à longue distance dans le texte en utilisant des mécanismes d'attention.
- Étapes du processus de pré-entraînement: Les étapes du processus de pré-entraînement des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif comprennent l'entraînement initial sur de vastes ensembles de données non annotées pour permettre au modèle d'acquérir une compréhension générale du langage.
- Différence entre la génération de texte et le résumé automatique: La différence entre la génération de texte et le résumé automatique dans le contexte des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif réside dans leurs objectifs distincts : la génération de texte crée du contenu original, tandis que le résumé automatique condense un texte existant en une version plus concise et informative.
- Avantages et inconvénients des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif: Les modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif offrent une génération de texte de haute qualité et une adaptabilité à diverses tâches, mais peuvent nécessiter des ressources computationnelles considérables et des volumes de données importants pour l'entraînement.
- Utilisation des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif dans l'éducation ou la formation: Les modèles peuvent être utilisés pour la création de contenu pédagogique, la génération automatique de questions et de réponses, ou pour fournir un feedback personnalisé aux apprenants.
- Différences entre les modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif et les modèles de transformer dans d'autres domaines: Les modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif sont spécifiquement conçus pour traiter du texte et sont adaptés aux tâches de langage naturel, tandis que les modèles de transformer utilisés dans d'autres domaines peuvent être adaptés à des données non textuelles telles que les images.
- Utilisation des concepts de perplexité, BLEU et ROUGE dans l'évaluation des modèles: La perplexité mesure la capacité du modèle à prédire la séquence suivante dans une phrase, tandis que les scores BLEU et ROUGE mesurent la similarité entre la sortie du modèle et une référence humaine pour évaluer la qualité de la traduction ou de la génération de texte.
- Importance de prendre en compte les biais dans les données d'entraînement: Les biais dans les données d'entraînement peuvent affecter les performances et la qualité des sorties du modèle, et peuvent conduire à des résultats indésirables ou à des décisions biaisées dans les applications réelles.
- Défis liés à l'interprétation et à la compréhension des résultats de génération de texte: Les défis incluent la détection et la correction des erreurs de génération, l'identification des biais ou des incohérences dans le texte généré, et l'évaluation de la pertinence et de la fluidité du texte.
- Utilisation éthique des modèles de Transformer Pré-entraîné Génératif: En mettant en place des mesures de surveillance et de filtrage des données d'entraînement, en diversifiant les sources de données et en implémentant des techniques de détection et de correction des biais, les modèles peuvent être utilisés de manière plus éthique et responsable.
Liaisons enseignements et programmes
Idées ou Réflexions liées à son enseignement
Education: Autres liens, sites ou portails
Exemples de plan pour un TPE (Travaux Personnels Encadrés):
- Transformateurs Pré-entraînés Génératifs - TPE simple
- Transformateurs Pré-entraînés Génératifs - TPE niveau de base
- Transformateurs Pré-entraînés Génératifs - TPE niveau de intermédiaire
- Transformateurs Pré-entraînés Génératifs - TPE niveau avancé
- Transformateurs Pré-entraînés Génératifs - TPE niveau approfondi
Ressources éducatives et académiques
Transformateurs Pré-entraînés Génératifs
Transformateurs Pré-entraînés Génératifs
Transformateurs Pré-entraînés Génératifs
Transformateurs Pré-entraînés Génératifs
Transformateurs_Pr%C3%A9-entra%C3%AEn%C3%A9s_G%C3%A9n%C3%A9ratifs
Transformateurs_Pr%C3%A9-entra%C3%AEn%C3%A9s_G%C3%A9n%C3%A9ratifs
Transformateurs_Pr%C3%A9-entra%C3%AEn%C3%A9s_G%C3%A9n%C3%A9ratifs
Transformateurs_Pr%C3%A9-entra%C3%AEn%C3%A9s_G%C3%A9n%C3%A9ratifs
Autres ressources
Bibliographie
Pour citer cette page: (Pré-entraînés Génératifs)
ABROUGUI, M & al, 2024. Transformateurs Pré-entraînés Génératifs. In Didaquest [en ligne]. <http:www.didaquest.org/wiki/Transformateurs_Pr%C3%A9-entra%C3%AEn%C3%A9s_G%C3%A9n%C3%A9ratifs>, consulté le 27, avril, 2024
- ..................
- ..................
- ..................
- ..................
- Sponsors Education
- Informatique (Concepts)
- Intelligence artificielle (Concepts)
- Traitement automatique du langage naturel (Concepts)
- Apprentissage automatique (Concepts)
- Science des données (Concepts)
- Robotique (Concepts)
- Linguistique computationnelle (Concepts)
- Psychologie cognitive (Concepts)
- Sécurité informatique (Concepts)
- Ingénierie logicielle (Concepts)
- Neurosciences computationnelles (Concepts)
- Ingénierie linguistique (Concepts)
- Recherche opérationnelle (Concepts)
- Modélisation des langues et des connaissances (Concepts)
- Éthique de l'intelligence artificielle (Concepts)
- Analyse de données (Concepts)
- Systèmes d'information (Concepts)
- Ingénierie des connaissances (Concepts)
- Informatique distribuée (Concepts)
- Traitement du signal (Concepts)
- Interaction homme-machine (Concepts)
- Analyse des réseaux sociaux (Concepts)
- Reconnaissance de formes (Concepts)
- Informatique théorique (Concepts)
- Science cognitive (Concepts)
- Science de la complexité (Concepts)
- Sémantique computationnelle (Concepts)
- Traitement de l'information (Concepts)
- Informatique linguistique (Concepts)
- Informatique cognitive (Concepts)
- Apprentissage profond (Concepts)
- Théorie de l'information (Concepts)
- Informatique des systèmes adaptatifs (Concepts)
- Informatique des réseaux neuronaux (Concepts)
- Ingénierie des systèmes cognitifs (Concepts)
- Apprentissage statistique (Concepts)
- Apprentissage par renforcement (Concepts)
- Vision par ordinateur (Concepts)
- Cryptographie (Concepts)
- Analyse de sentiments (Concepts)
- Biométrie (Concepts)
- Sciences sociales computationnelles (Concepts)
- Simulation informatique (Concepts)
- Optimisation (Concepts)
- Ingénierie des données (Concepts)
- Web sémantique (Concepts)
- Informatique mobile (Concepts)
- Informatique de la santé (Concepts)
- Génie logiciel (Concepts)
- Gestion des connaissances (Concepts)
- Éthique informatique (Concepts)
- Droit de l'informatique (Concepts)
- Protection des données (Concepts)
- Politique technologique (Concepts)
- Économie numérique (Concepts)
- Sociologie des technologies de l'information (Concepts)
- Sociologie du numérique (Concepts)
- Droit de la propriété intellectuelle (Concepts)
- Modèle de langage
- Réseaux neuronaux
- Traitement du langage naturel
- Intelligence artificielle
- Représentations distribuées
- Entraînement non supervisé
- Fine-tuning
- Génération de texte
- Encodage
- Décodage
- Apprentissage par renforcement
- Autoencodeur
- Réseaux de neurones convolutifs
- Modèle à mémoire
- Perplexité
- Transfert de connaissance
- Méthodes d'optimisation
- Apprentissage auto-supervisé
- Modèle de Transformer
- Apprentissage profond
- Apprentissage distribué
- Réseau de neurones récursif
- Réduction de dimensionnalité
- Apprentissage semi-supervisé
- Méthodes de régularisation
- Méthodes d'initialisation de poids
- Modèles de langage pré-entraînés
- Architecture de réseaux de neurones
- Traitement automatique des langues
- Apprentissage automatique
- Apprentissage profond génératif
- Techniques de régularisation dans les réseaux neuronaux
- Distillation des connaissances
- Techniques d'évaluation des modèles de langage
- Architecture de réseaux de neurones récurrents
- Optimisation stochastique
- Adaptation de domaine
- Analyse de sensibilité des modèles de langage
- Convergence des algorithmes d'entraînement
- Interprétabilité des modèles de langage
- Modèles de langage multilingues
- Représentations vectorielles de mots
- Techniques de génération de texte conditionnelle
- Réseaux adverses génératifs
- Apprentissage par transfert
- Techniques d'attention
- Méthodes d'évaluation automatique de la qualité du texte généré
- Adaptation de modèles de langage à des domaines spécifiques
- Techniques de génération de texte à partir d'images
- Architectures de réseaux neuronaux pour la génération de texte
- Concepts
- Transformateurs Pré-entraînés Génératifs
- Transformateurs Pré-entraînés Génératifs (Concepts)
- Fiche conceptuelle didactique
