« Modèle génératif » : différence entre les versions
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Par exemple, suite à l'entraînement d'un modèle sur un ensemble de phrases représentatives de la langue française, un modèle génératif sera capable de calculer la probabilité qu'une nouvelle phrase soit une phrase française correcte. | Par exemple, suite à l'entraînement d'un modèle sur un ensemble de phrases représentatives de la langue française, un modèle génératif sera capable de « synthétiser » un nouveau texte semblable aux textes avec lesquels il a été entraînés ou « calculer la probabilité » qu'une nouvelle phrase soit une phrase française correcte. | ||
Un bon exemple de modèle génératif est un modèle de Bayes naïf. | Un bon exemple de modèle génératif est un modèle de Bayes naïf. |
Version du 5 septembre 2022 à 07:45
Définition
Un modèle génératif est un modèle issu de l'apprentissage automatique qui permet à la fois de générer de nouveaux exemples à partir des données d'entraînement et d'évaluer la probabilité qu'un nouvel exemple provienne ou ait été généré à partir des données d'entraînement.
Il existe un grand nombre de modèles génératifs différents selon leurs données d'entrées, l'architecture du modèle d'apprentissage sous-jacent et leurs sorties. Par exemple: des modèles génératif texte-à-texte qui se basent sur des modèles de langue comme GPT-3 ou Cédille, et des modèles génératifs texte-à-image comme Dall-E 2 .
Compléments
Par exemple, suite à l'entraînement d'un modèle sur un ensemble de phrases représentatives de la langue française, un modèle génératif sera capable de « synthétiser » un nouveau texte semblable aux textes avec lesquels il a été entraînés ou « calculer la probabilité » qu'une nouvelle phrase soit une phrase française correcte.
Un bon exemple de modèle génératif est un modèle de Bayes naïf.
Français
modèle génératif
Anglais
generative model
Source: Ahmed, Faruk (2017). Generative models for natural images, mémoire de maitrise, Université de Montréal, 88 pages.
Source: Wikipedia, Réseaux antagonistes génératifs.
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki