Traitement du langage naturel: comprendre les transformateurs et la tokenisation

Cette séance de cours couvre les concepts clés du traitement du langage naturel (NLP), en se concentrant sur l'analyse et la synthèse du langage. Il commence par un aperçu des sujets précédents, y compris l'initialisation et l'apprentissage auto-supervisé. L'instructeur introduit le concept de jetons, expliquant comment le texte peut être divisé en unités plus petites pour le traitement. La séance de cours explore les mécanismes d'auto-attention, illustrant comment les modèles peuvent se concentrer sur les parties pertinentes de l'entrée. L'architecture des modèles de transformateurs est discutée, mettant en évidence les modèles d'encodeur et de décodeur et leurs rôles dans la génération de représentations de texte utiles. Le modèle encodeur-décodeur est expliqué dans le contexte des tâches de séquence à séquence, telles que la traduction automatique. La séance de cours aborde également l'importance de la tokenisation, détaillant diverses méthodes pour transformer des séquences de mots en vecteurs pour des applications d'apprentissage en profondeur. Enfin, l'instructeur souligne l'importance de comprendre ces concepts pour développer des systèmes de PNL efficaces, en fournissant des informations sur les applications pratiques et les orientations futures dans le domaine.