Fondements des modèles Transformer et BERT

Libérez la puissance du traitement moderne du langage naturel en maîtrisant les modèles fondamentaux qui animent les applications d'IA les plus avancées d'aujourd'hui. De nombreux systèmes de pointe, des outils de traduction aux grands modèles linguistiques, reposent sur ces architectures sophistiquées. À la fin de ce cours, vous aurez une solide compréhension des modèles Transformer et BERT, vous permettant de démystifier les systèmes complexes de NLP et de vous préparer à des études plus approfondies en IA. Vous acquerrez la clarté conceptuelle nécessaire pour discuter, évaluer et interpréter ces modèles puissants. Ce que vous apprendrez : * Comprendre le mécanisme d'attention et son importance dans le traitement des séquences * Apprendre l'architecture encodeur-décodeur centrale aux modèles Transformer * Saisir les paradigmes de pré-entraînement et de fine-tuning derrière BERT * Explorer les techniques de tokenisation essentielles aux entrées des modèles linguistiques * Appliquer vos connaissances pour expliquer comment ces modèles servent de base aux grands modèles linguistiques (LLM) * Pratiquer l'interprétation des composants et du flux de données au sein des systèmes basés sur Transformer Le cours commence par la terminologie essentielle et l'évolution de la modélisation de séquence, pour ensuite aborder progressivement les mécanismes détaillés de l'architecture Transformer et du modèle BERT. Chaque concept est expliqué avec des exemples écrits clairs pour consolider votre compréhension. Ce cours est conçu pour les débutants absolus sans expérience préalable en traitement du langage naturel ou en apprentissage automatique avancé. Tous les concepts sont introduits à partir de zéro. Embarquez pour votre voyage pour comprendre l'avenir du traitement du langage piloté par l'IA.