Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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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.
Plongez dans le traitement de grandes collections de textes numériques, en explorant les régularités cachées, la réutilisation du texte et l'analyse TF-IDF.
Présente des modèles de langage classiques, leurs applications et des concepts fondamentaux tels que la modélisation et les mesures d'évaluation basées sur le nombre.
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 architectures de transformateurs avancées en apprentissage profond, en se concentrant sur les modèles Swin, HUBERT et Flamingo pour les applications multimodales.
