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155 des guides en anglais simple, des parcours d'apprentissage structurés et une bibliothèque ouverte — construits par une organisation à but non lucratif indépendante 501(c)(3) pour que tout le monde puisse comprendre l'IA moderne.

155Guides gratuits
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Chaque cours comprend des résultats explicites, des compétences cartographiées, des activités pratiques et une synthèse appliquée.

Pistes thématiques

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155 de 1019 guides illustrés. Filtrez par piste ou recherchez ci-dessus.

IA linguistique

Pénalité de répétition et contrôles de décodage

Les contrôles de décodage sont les boutons qui décident de la manière dont un modèle de langage sélectionne chaque mot suivant dans sa distribution de probabilité.

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Biais de position ALiBi

ALiBi (Attention with Linear Biases) est un moyen intelligent de donner aux transformateurs une idée de l'ordre des mots sans intégration de position traditionnelle.

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Attention multi-requêtes

L'attention multi-requêtes (MQA) est une variante permettant d'économiser de la mémoire sur l'attention du transformateur qui partage un ensemble de clés et de valeurs entre toutes les têtes d'attention.

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Tokenisation de SentencePièce

SentencePièce est un tokenizer indépendant de la langue qui apprend à diviser le texte brut en sous-mots directement à partir des données, sans s'appuyer sur des espaces.

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Tokenisation WordPièce

WordPièce est l'algorithme de tokenisation de sous-mots qui alimente BERT et de nombreux modèles Google, divisant les mots en fragments réutilisables afin qu'un modèle puisse gérer n'importe quel…

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Incorporations de phrases-BERT

Sentence-BERT (SBERT) adapte BERT pour produire un seul vecteur de longueur fixe pour une phrase entière, afin que la signification puisse être comparée à une similarité cosinus rapide.

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Transfert T5 et texte à texte

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer), de Google en 2019, recadre chaque tâche PNL, traduction, résumé, classification, même régression, comme alimentation…

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Récupération de passages denses

Dense Passage Retrieval (DPR) trouve le texte pertinent en comparant la signification d'une question et des passages sous forme de vecteurs numériques, et non de mots correspondants.

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BM25 et récupération lexicale

BM25 est la fonction de classement classique basée sur des mots clés qui classe les documents en fonction de la fréquence d'apparition des termes de requête, ajustés en fonction de la rareté des termes et de la longueur du document.

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Intégrations de documents hypothétiques HyDE

HyDE améliore la récupération en demandant d'abord à un modèle de langage d'imaginer un faux document de réponse, puis en recherchant avec l'intégration de ce document au lieu du brut…

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Projets de modèles de décodage spéculatif

Le décodage spéculatif utilise un petit modèle « brouillon » rapide pour deviner plusieurs jetons à venir qu'un grand modèle vérifie ensuite en un seul passage.

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Décodage anticipé

Le décodage anticipé accélère la génération de LLM sans aucun projet de modèle supplémentaire en devinant et en vérifiant plusieurs futurs jetons en parallèle à l'aide de n-grammes…

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