« Apprentissage de représentations en poupées russes » : différence entre les versions
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''Method for training neural networks to produce multi-scale representations within a single model. It is particularly effective for tasks like semantic search, information retrieval, multilanguage processing and any application requiring nuanced representations of data across different levels of abstraction. | <!--''Method for training neural networks to produce multi-scale representations within a single model. It is particularly effective for tasks like semantic search, information retrieval, multilanguage processing and any application requiring nuanced representations of data across different levels of abstraction. | ||
During model training with MRL, several loss functions are optimized, where the first few dimensions contain high-level details, while the later dimensions focus on more granular information. This allows a single embedding to adapt to the computational constraints of downstream tasks, and imposes no additional cost during inference and deployment.'' | During model training with MRL, several loss functions are optimized, where the first few dimensions contain high-level details, while the later dimensions focus on more granular information. This allows a single embedding to adapt to the computational constraints of downstream tasks, and imposes no additional cost during inference and deployment.''--> | ||
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Version du 24 février 2026 à 15:03
en construction
Définition
Méthode d'entraînement des réseaux neuronaux pour produire des représentations multi-échelles au sein d'un seul modèle exploitant la métaphore des poupées russes nommées matriochkas (qui sont imbriquées les unes dans les autres).
Complément
Elle est particulièrement efficace pour des tâches telles que la recherche sémantique, la recherche d'information, le traitement multilingue et toute application nécessitant des représentations nuancées des données à niveaux différents d'abstraction.
Lors de l'entraînement du modèle avec cette méthode, plusieurs fonctions d'erreur sont optimisées; les premières dimensions contenant des détails de haut niveau, tandis que les dimensions suivantes se concentrent sur des informations plus granulaires. Cela permet à un seul plongement de s'adapter aux contraintes informatiques des tâches en aval, sans imposer de coût supplémentaire lors de l'inférence et du déploiement.
Voir aussi apprentissage de représentations et Matryoshka Multimodal Models
Français
apprentissage de représentations en poupées russes
apprentissage des représentations en matriochhkas
Anglais
Matryoshka Representation Learning
MRL
Sources
Contributeurs: Arianne Arel, Claude Coulombe, Patrick Drouin
