Ce cours présente l'architecture Transformer et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel. Ce cours dure environ 45 minutes.
Transformer Models and BERT Model - Français
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niveau Avancées
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1 heure pour terminer
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Comprendre les principaux composants de l'architecture Transformer
Apprendre comment un modèle BERT est créé à l'aide de Transformer
Utiliser BERT pour réaliser différentes tâches de traitement du langage naturel (TLN)
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Dans ce module, vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel.
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