Représentations neuro-symboliques: Connaissances communes et Raisonnement
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explique l'architecture complète des Transformateurs et le mécanisme d'auto-attention, en soulignant le changement de paradigme vers l'utilisation de modèles complètement préformés.
Met l'accent sur les principes méthodologiques, l'interaction entre les aspects techniques et sociaux, et l'importance des différentes perspectives d'observation.
Explore la désambiguïsation des entités, reliant le texte aux bases de connaissances et la prédiction de liens dans les graphiques de connaissances avec des exemples de Wikipedia.
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 les techniques d'induction dans les résolveurs SMT, en mettant l'accent sur l'implémentation de CVC4 et la performance compétitive avec d'autres proverbes.
Fournit un aperçu du traitement du langage naturel, en se concentrant sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention pour une analyse et une synthèse efficaces du langage.
