Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Officia laborum reprehenderit non mollit occaecat minim velit qui ut eu. Tempor incididunt in consectetur ipsum sit nisi dolor. Deserunt officia deserunt voluptate consequat eu fugiat voluptate id ad Lorem. In fugiat et est est esse nostrud culpa fugiat ipsum.
Duis minim qui deserunt qui non. Adipisicing quis exercitation dolor nulla est id do Lorem eu ex. Irure nisi et pariatur nostrud minim commodo est sint aliquip et Lorem nostrud duis. Lorem elit ea reprehenderit deserunt ea ullamco cillum cillum esse mollit enim aliquip. Laborum officia fugiat labore mollit esse officia velit. Pariatur dolore do pariatur et irure mollit esse pariatur. Veniam laborum Lorem consectetur consequat eiusmod fugiat aute.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Introduit des concepts d'apprentissage profond pour les NLP, couvrant l'intégration de mots, les RNN et les Transformateurs, mettant l'accent sur l'auto-attention et l'attention multi-têtes.
Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.
Explore les mathématiques des modèles de langues, couvrant la conception de l'architecture, la pré-formation et l'ajustement fin, soulignant l'importance de la pré-formation et de l'ajustement fin pour diverses tâches.