Explore les modèles de préformation comme BERT, T5 et GPT, en discutant de leurs objectifs de formation et de leurs applications dans le traitement des langues naturelles.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux, y compris la rétropropagation, la normalisation des lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres.
Explore le décodage à partir de modèles neuronaux dans le NLP moderne, couvrant les modèles encodeurs-décodeurs, les algorithmes de décodage, les problèmes avec le décodage argmax, et l'impact de la taille du faisceau.
Explore le modèle Transformer, des modèles récurrents à la PNL basée sur l'attention, en mettant en évidence ses composants clés et ses résultats significatifs dans la traduction automatique et la génération de documents.
Explique l'architecture complète des Transformateurs et le mécanisme d'auto-attention, en soulignant le changement de paradigme vers l'utilisation de modèles complètement préformés.
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 les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond et de l'architecture Transformer, en se concentrant sur les réseaux neuronaux, les mécanismes d'attention et leurs applications dans les tâches de modélisation de séquence.
Couvre les modèles générateurs en mettant l'accent sur l'auto-attention et les transformateurs, en discutant des méthodes d'échantillonnage et des moyens empiriques.
Explore le développement d'intégrations contextuelles dans le NLP, en mettant l'accent sur les progrès réalisés par ELMo et BERT et son impact sur les tâches du NLP.
Déplacez-vous dans l'architecture Transformer, l'auto-attention et les stratégies de formation pour la traduction automatique et la reconnaissance d'image.
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 mathématiques des modèles de langues, couvrant la conception de l'architecture, la pré-formation et l'ajustement fin, soulignant l'importance de la pré-formation et de l'ajustement fin pour diverses tâches.
