Explore le modèle Transformer, des modèles récurrents à la PNL basée sur l'attention, en mettant en évidence ses composants clés et ses résultats significatifs dans la traduction automatique et la génération de documents.
Explore l'apprentissage profond pour la PNL, en couvrant les insertions de mots, les représentations contextuelles, les techniques d'apprentissage et les défis tels que les gradients de disparition et les considérations éthiques.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux, y compris la rétropropagation, la normalisation des lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres.
Explore le décodage à partir de modèles neuronaux dans le NLP moderne, couvrant les modèles encodeurs-décodeurs, les algorithmes de décodage, les problèmes avec le décodage argmax, et l'impact de la taille du faisceau.
Explore les algorithmes d'apprentissage automatique distribués, les méthodes adaptatives pour les modèles d'attention, l'apprentissage collaboratif et les problèmes ouverts sur le terrain.
