« Masquage de jeton » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
Aucun résumé des modifications |
||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
Technique d''''[[apprentissage auto-supervisé]]''' pour le '''[[préentraînement]]''' d’un '''[[grand modèle de langues]]''' où les '''[[jeton | Technique d''''[[apprentissage auto-supervisé]]''' pour le '''[[préentraînement]]''' d’un '''[[grand modèle de langues]]''' où les '''[[jeton génératif|jetons génératifs]]''' ou jetons textuels sont masqués de manière aléatoire par un symbole ou [masque], afin de prédire le [[jeton génératif]] masqué en fonction de son contexte. | ||
Voir aussi '''[[segmentation]]''' et '''[[insertion de jeton]]''' | Voir aussi '''[[segmentation]]''' et '''[[insertion de jeton]]''' | ||
== Compléments == | == Compléments == | ||
Le masquage de jetons | Le masquage de jetons génératifs est une stratégie appartenant à un groupe plus large de techniques de modification de textes (en anglais, ''text corruption'') pour l''''[[apprentissage auto-supervisé]]''' qui comprend la '''[[permutation de phrases]]''' (en anglais, ''sentence permutation''), la '''[[rotation de phrases]]''' (en anglais, ''document rotation''), l''''[[insertion de jeton]]''' (en anglais, ''text infilling'') et la '''[[suppression de jeton]]''' (en anglais, ''token deletion''). | ||
<hr/> | <hr/> | ||
En 2018, '''[[BERT]]''' de Google fut le premier '''[[modèle d'apprentissage]]''' à utiliser le masquage de jeton | En 2018, '''[[BERT]]''' de Google fut le premier '''[[modèle d'apprentissage]]''' à utiliser le masquage de [[jeton génératif]] et l''''[[entraînement autosupervisé]]''' pour préentraîner un '''[[modèle de langue]]'''. | ||
== Français == | == Français == | ||
'''masquage de jeton(s) | '''masquage de jeton(s) génératif(s)''' | ||
'''masquage de jeton(s)''' | '''masquage de jeton(s)''' | ||
== Anglais == | == Anglais == | ||
| Ligne 25 : | Ligne 21 : | ||
== Sources == | == Sources == | ||
[https://arxiv.org/html/2309.08628v3 | [https://arxiv.org/html/2309.08628v3 Arxiv - token masking] | ||
[https://towardsai.net/p/l/token-masking-strategies-for-llms | [https://towardsai.net/p/l/token-masking-strategies-for-llms TowardsAI - token masking] | ||
[[Catégorie:GRAND_LEXIQUE_FRANÇAIS]] | [[Catégorie:GRAND_LEXIQUE_FRANÇAIS]] | ||
[[Catégorie:Publication]] | |||
Version du 29 septembre 2026 à 14:42
Définition
Technique d'apprentissage auto-supervisé pour le préentraînement d’un grand modèle de langues où les jetons génératifs ou jetons textuels sont masqués de manière aléatoire par un symbole ou [masque], afin de prédire le jeton génératif masqué en fonction de son contexte.
Voir aussi segmentation et insertion de jeton
Compléments
Le masquage de jetons génératifs est une stratégie appartenant à un groupe plus large de techniques de modification de textes (en anglais, text corruption) pour l'apprentissage auto-supervisé qui comprend la permutation de phrases (en anglais, sentence permutation), la rotation de phrases (en anglais, document rotation), l'insertion de jeton (en anglais, text infilling) et la suppression de jeton (en anglais, token deletion).
En 2018, BERT de Google fut le premier modèle d'apprentissage à utiliser le masquage de jeton génératif et l'entraînement autosupervisé pour préentraîner un modèle de langue.
Français
masquage de jeton(s) génératif(s)
masquage de jeton(s)
Anglais
token masking
text corruption
Sources
Contributeurs: Arianne Arel, Claude Coulombe, wiki
