« Modèle génératif » : différence entre les versions
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Version du 5 septembre 2022 à 04:22
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, des modèles génératifs texte-à-image comme Dall-E 2 d'OpenAi, .
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 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