La structure et la fonction biologiques émergent de l'apprentissage non supervisé
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.
Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.
Il s'agit d'analyser la coévolution des résidus dans les familles de protéines afin de saisir les contacts indigènes et de prédire la proximité spatiale et les interactions protéiques.
Explore les modèles de séquence à séquence avec BART et T5, en discutant de l'apprentissage du transfert, du réglage fin, des architectures de modèles, des tâches, de la comparaison des performances, des résultats de synthèse et des références.
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.
