Meilleure interaction homme-machine avec des modèles de langage avancés

Améliorer la qualité de l'interaction homme-ordinateur.

Interaction homme machine

Les technologies de traitement du langage naturel (TAL) sont cruciales pour l'interaction des systèmes sociaux et des algorithmes d'intelligence artificielle. Les modèles d'IA utilisés en PNL sont généralement entraînés sur de grandes quantités de texte (corpus) afin de leur faire apprendre le langage en général (modèles de langage). Ensuite, ces modèles sont affinés à des tâches particulières en aval comme la réponse aux questions, la paraphrase, la détection de fausses nouvelles, etc. Les modèles de haute qualité nécessitent de grandes quantités de données pour s'entraîner et donc de grands systèmes informatiques sont nécessaires. De plus, nous utilisons des techniques de recherche d'architecture neuronale et d'optimisation automatisée d'hyperparamètres pour dériver de meilleurs modèles. Enfin, nous avons construit un cadre d'évaluation rigoureux pour explorer comment les architectures de modèles et les hyperparamètres, y compris les corpus sources et les méthodes de prétraitement, affectent les performances des modèles sur chacune des tâches en aval.