* Que faire si je ne suis pas satisfait de la réparation ?

Bonjour ! J’aimerais mieux comprendre comment les réseaux de neurones profonds, en particulier les Transformers, sont utilisés pour la génération de texte. Je suis un peu perdu quant à la manière dont ils transforment une séquence d’entrée en une séquence de sortie cohérente et significative.
Plus précisément, je cherche à approfondir les aspects suivants:
1. Pouvez-vous m’expliquer en détail le mécanisme d’attention (self-attention et attention croisée) dans un Transformer et comment il contribue à capturer les dépendances à long terme dans le texte ? Par exemple, comment l’attention permet-elle au modèle de comprendre que le pronom « il » fait référence à un nom spécifique mentionné plus tôt dans le texte ?
2. Pour la génération de texte, comment les Transformers sont-ils entraînés ? Quel type de fonction de perte est généralement utilisé et comment la rétropropagation fonctionne-t-elle dans ce contexte, compte tenu de la complexité de l’architecture et des dépendances séquentielles ? Est-ce que l’utilisation de gradient clipping est nécessaire et pourquoi ?
3. Quelles sont les techniques de décodage les plus courantes (e.g., greedy decoding, beam search, sampling) utilisées avec les Transformers pour générer du texte et quels sont leurs avantages et inconvénients respectifs en termes de qualité du texte généré et de complexité computationnelle ? Pourriez-vous illustrer avec des exemples concrets les différences entre ces techniques ?
4. Comment les Transformers gèrent-ils les vocabulaires volumineux et les mots rares ou inconnus (out-of-vocabulary words) ? Existe-t-il des techniques spécifiques comme le byte-pair encoding (BPE) ou WordPiece qui sont particulièrement efficaces et pourquoi ?
5. Enfin, quels sont les défis actuels dans la génération de texte avec les Transformers (e.g., problème de cohérence à long terme, biais dans les données d’entraînement, coût computationnel élevé) et quelles sont les pistes de recherche pour les surmonter ? Y a-t-il des alternatives aux Transformers pour la génération de texte qui sont prometteuses ?
J’aimerais une explication approfondie et illustrée d’exemples concrets, si possible, afin de vraiment saisir les concepts clés. Merci beaucoup!

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