Transformateurs Graph-to-Graph : Encodage graphique sensible à la syntaxe
Graph Chatbot
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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.
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 la prédiction des réactions chimiques à l'aide de modèles générateurs et de transformateurs moléculaires, soulignant l'importance du traitement du langage moléculaire et de la stéréochimie.
Couvre l'impact des transformateurs dans la vision par ordinateur, en discutant de leur architecture, de leurs applications et de leurs progrès dans diverses tâches.
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.
Explore les modèles de résolution de coréférence, les défis dans les échelles de notation, les techniques de raffinement des graphiques, les résultats de pointe et l'impact des transformateurs préentraînés.
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.
