Génération du langage naturel: Techniques de décodage et défis de formation

Cette séance de cours se concentre sur les subtilités de la génération du langage naturel, en particulier les méthodes de décodage et les défis de formation. L'instructeur commence par discuter des techniques de décodage gourmandes, y compris Argmax et Beam Search, qui permettent de sélectionner des jetons en fonction des distributions de probabilité générées par le modèle. Les limites des méthodes gourmandes sont mises en évidence, en particulier l'incapacité de réviser les décisions précédentes, conduisant à des séquences potentiellement gênantes. La séance de cours passe ensuite à des méthodes d'échantillonnage, telles que l'échantillonnage Top-k et Top-p, qui introduisent l'aléatoire dans le processus de génération, améliorant ainsi la diversité des résultats. Linstructeur aborde les défis de formation, y compris le biais dexposition et le besoin dapprentissage de renforcement pour améliorer la performance du modèle. La session se termine par une discussion sur l’importance d’équilibrer l’estimation du maximum de vraisemblance avec l’apprentissage par renforcement pour assurer une génération de texte cohérente et diversifiée. Dans l'ensemble, la séance de cours fournit un aperçu complet des techniques et des défis dans le domaine de la génération du langage naturel.