Modèles de séquence à séquence: BART + T5

Cette séance de cours couvre la préformation de modèles séquence à séquence utilisant BART et T5, en discutant des concepts d'apprentissage de transfert, de réglage fin, et des architectures spécifiques de BART et T5. Il explique le processus de préformation, les stratégies de corruption et les tâches que ces modèles peuvent accomplir, comme la classification et l'étiquetage des séquences. La séance de cours compare également les performances de BART et T5 avec d'autres modèles tels que BERT, UniLM et XLNet, mettant en évidence leurs capacités dans diverses tâches. En outre, il examine les résultats des tâches de récapitulation et les références pour une lecture plus approfondie du sujet.