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XLNet: Le modèle de langage révolutionnaire qui dépasse BERT
Découvrez XLNet, le modèle de langage autoregressif de 340 milliards de paramètres développé par Google et CMU, qui introduit une nouvelle approche de pré-entraînement généralisée.
19 juin 2019
Model ReleaseXLNet
Introduction
Lorsque XLNet a été publié en juin 2019 par une collaboration entre Google Brain et l'Université Carnegie Mellon, il a immédiatement suscité un intérêt considérable dans la communauté du traitement du langage naturel. Ce modèle de 340 milliards de paramètres représentait une percée majeure dans la compréhension du langage, surpassant les performances de BERT sur une vaste gamme de tâches NLP.
XLNet s'est distingué par son approche innovante de pré-entraînement autoregressif généralisé, combinant les forces des modèles autoregressifs et autoencodeurs tout en évitant leurs limitations respectives. Cette avancée a ouvert la voie à de nouvelles architectures plus puissantes dans le domaine de l'intelligence artificielle linguistique.
Le modèle a été conçu pour capturer des dépendances bidirectionnelles dans le texte sans recourir au masquage des mots, une limitation majeure de BERT. Cela permet à XLNet d'avoir une compréhension plus fluide et contextuelle du langage naturel.
La publication d'XLNet a marqué un tournant important dans l'évolution des modèles de langage, démontrant que l'approche autoregressive pouvait surpasser les modèles basés sur le masquage tout en conservant la capacité de comprendre le contexte bidirectionnel.
Caractéristiques clés et architecture
XLNet repose sur une architecture transformer avancée intégrant des concepts provenant de Transformer-XL, notamment la mémoire segmentale et la position relative. Avec ses impressionnants 340 milliards de paramètres, le modèle est capable de capturer des relations complexes dans les données textuelles.
L'une des innovations majeures d'XLNet est son approche de pré-entraînement basée sur la permutation. Au lieu de prédire des mots masqués comme dans BERT, XLNet apprend à prédire des mots dans toutes les permutations possibles d'une séquence, ce qui lui permet de capturer des dépendances bidirectionnelles de manière plus naturelle.
L'architecture intègre également des techniques de pré-entraînement autoregressif généralisé, permettant au modèle d'apprendre des représentations de texte plus robustes. La longueur maximale du contexte peut atteindre des séquences de plusieurs centaines de tokens grâce aux innovations de Transformer-XL.
Le modèle est entièrement open source, ce qui permet à la communauté de recherche de l'utiliser, de l'expérimenter et de contribuer à son développement.
- 340 milliards de paramètres
- Architecture basée sur Transformer-XL
- Approche de permutation autoregressive