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Explore les modèles de résolution de coréférence, les défis dans les échelles de notation, les techniques de raffinement des graphiques, les résultats de pointe et l'impact des transformateurs préentraînés.
Explore les stratégies de formation pour les Transformateurs dans le PNL et Vision, en mettant l'accent sur les progrès rapides et les défis dans les modèles d'échelle.
Explore l'application des transformateurs dans les tâches de vision, en se concentrant sur les ViT et les architectures de transformateurs innovantes pour les entrées et les sorties structurées.
Explore les cartes cognitives, les systèmes de récompense, l'apprentissage latent, les mécanismes d'attention et les transformateurs de l'intelligence visuelle et de l'apprentissage automatique.
Explore les défis et les avantages de l'échelle des modèles de langage, en soulignant l'importance des lois d'échelle pour estimer la taille optimale des modèles et des ensembles de données.
Couvre les modèles de séquence à séquence, leur architecture, leurs applications et le rôle des mécanismes d'attention dans l'amélioration des performances.
Couvre les architectures de transformateurs avancées en apprentissage profond, en se concentrant sur les modèles Swin, HUBERT et Flamingo pour les applications multimodales.
