Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La génération de texte est un domaine essentiel du traitement naturel du langage (NLP) qui vise à produire automatiquement du texte à partir de données brutes. Comprendre les méthodes et modèles utilisés dans la génération de texte est crucial pour développer des applications efficaces et pertinentes. Dans cette leçon, nous allons explorer les principales techniques et modèles adoptés pour cette tâche.
Les premiers modèles de génération de texte reposaient sur des méthodes probabilistes. Ici, le texte est généré en utilisant la probabilité cumulée des mots suivants dans une séquence donnée.
Avec l’avènement des réseaux neuronaux, les RNN sont devenus populaires pour la génération de texte en raison de leur capacité à gérer des séquences de données de longueur variable.
Les modèles d’attention ont révolutionné la génération de texte avec une meilleure gestion du contexte.
Les modèles de langage préentraînés, tels que GPT (Generative Pretrained Transformer), exploitent une vaste quantité de données pour générer du texte cohérent et contextuel avec des exemples d'usage très complexes.
Les applications de la génération de texte sont vastes, allant de la création de contenu automatisée (articles, résumés) à la création de dialogues pour des chatbots et des assistants virtuels.
Pour résumer, la génération de texte a évolué de simples modèles basés sur la probabilité à des modèles sophistiqués utilisant des architectures neurales comme les RNN et les Transformers. Ces évolutions permettent aujourd’hui de créer des modèles capables de produire des textes de grande qualité, difficiles à distinguer de ceux écrits par des humains.
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