UniLM vs Gopher

Cet article présente UniLM, un modèle de langage unifié pré-entraîné, qui sert de nouvelle référence pour les tâches de compréhension du langage naturel (NLU) et de génération du langage naturel (NLG). Il est unique dans son utilisation d'un réseau Transformer partagé qui est pré-entraîné sur des tâches unidirectionnelles, bidirectionnelles et séquence à séquence, utilisant des masques d'auto-attention spéciaux pour le contrôle de prédiction contextuel. UniLM surpasse BERT dans le benchmark GLUE et excelle dans les réponses aux questions SQuAD 2.0 et CoQA, établissant de nouveaux records dans cinq ensembles de données NLG, y compris des améliorations notables dans les tâches de synthèse CNN/DailyMail et Gigaword. Les modèles et le code partagés par les auteurs aident la communauté des chercheurs à progresser davantage.

Découvrez les avancées de pointe de l'intelligence artificielle avec l'exploration par DeepMind des capacités de traitement du langage dans l'IA. Au cœur de cette exploration se trouve Gopher, un modèle de langage de 280 milliards de paramètres conçu pour comprendre et générer du texte de type humain. Le langage est au cœur de l’intelligence humaine, nous permettant d’exprimer des pensées, de créer des souvenirs et de favoriser la compréhension.

Conscientes de son importance, les équipes interdisciplinaires de DeepMind se sont efforcées de stimuler le développement de modèles de langage comme Gopher, en équilibrant l'innovation avec les considérations éthiques et la sécurité. Découvrez comment ces modèles linguistiques font progresser la recherche sur l'IA en améliorant les performances dans des tâches allant de la compréhension écrite à la vérification des faits, tout en identifiant les limites telles que les défis de raisonnement logique. L'attention est également accordée aux risques éthiques et sociaux potentiels associés aux grands modèles linguistiques, notamment la propagation de préjugés et de désinformation, ainsi qu'aux mesures prises pour atténuer ces risques.