Parcourir tout le contenu étiqueté avec Transformers
La génération de texte avec les grands modèles de langage (LLM) fait référence à l'utilisation avancée de modèles d'apprentissage automatique pour produire un texte semblable à celui d'un humain à partir d'invites. Découvrez comment les LLM, alimentés par des architectures de transformeurs, révolutionnent la création de contenu, les chatbots, la traduction, et plus encore.
Un grand modèle de langage (LLM) est un type d’IA entraîné sur d’immenses volumes de textes afin de comprendre, générer et manipuler le langage humain. Les LLM utilisent l’apprentissage profond et des réseaux neuronaux de type transformeur pour réaliser des tâches telles que la génération de texte, le résumé, la traduction et bien plus dans de nombreux secteurs.
Hugging Face Transformers est une bibliothèque Python open-source de premier plan qui facilite la mise en œuvre de modèles Transformer pour des tâches d'apprentissage automatique en traitement du langage naturel (NLP), vision par ordinateur et traitement audio. Elle offre un accès à des milliers de modèles pré-entraînés et prend en charge des frameworks populaires comme PyTorch, TensorFlow et JAX.
Découvrez la modélisation de séquences en IA et en apprentissage automatique : prédisez et générez des séquences de données comme le texte, l'audio ou l'ADN grâce aux RNN, LSTM, GRU et Transformers. Explorez les concepts clés, les applications, les défis et les recherches récentes.
Les transformers sont une architecture de réseau neuronal révolutionnaire qui a transformé l'intelligence artificielle, notamment dans le traitement du langage naturel. Introduits dans l'article 'Attention is All You Need' en 2017, ils permettent un traitement parallèle efficace et sont devenus fondamentaux pour des modèles comme BERT et GPT, impactant le traitement du langage naturel, la vision et bien plus encore.
