Christos Thrampoulidis

Un aperçu de comment les transformers utilisent des couches d'attention pour améliorer le traitement du langage.

Présentation de CAP pour améliorer l'équité et l'efficacité des modèles d'apprentissage machine.

Examiner l'auto-attention et la descente de gradient dans les modèles de transformateurs.

Examiner les biais dans la prédiction du prochain jeton et leur impact sur la performance du modèle.

Une plongée approfondie sur comment la prédiction du prochain token façonne la compréhension du langage dans les modèles.