Quelle est la différence entre le pré-entraînement basé sur les M

Le pré-entraînement des modèles de langue est un élément crucial dans le domaine du traitement automatique du langage naturel (TALN). Deux types populaires de modèles de langue sont les Masked Language Models (MLMs) et les Autoregressive Models (ARMs). Ils diffèrent principalement dans leur approche de la prédiction des mots et la formation des représentations linguistiques. Utilisons des exemples et des sources reconnues pour expliquer leurs différences.

Les Masked Language Models, comme BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), sont conçus pour prédire des mots masqués dans une séquence de texte. Pendant le pré-entraînement de BERT, environ 15% des mots dans une phrase sont masqués, et le modèle doit prédire ces mots en utilisant le contexte bidirectionnel, c’est-à-dire les mots environnants à gauche et à droite du mot masqué. Cela permet à BERT de comprendre le contexte à partir de l’ensemble de la phrase pour générer des représentations riches.

Par exemple, dans la phrase “Le **_ mange une pomme,” le mot “chien” pourrait être masqué (**\). BERT utilisera les mots “Le” et “mange une pomme” pour deviner que l’animal qui mange une pomme pourrait être un “chien.”

Sources
- Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805. URL: https://arxiv.org/abs/1810.04805
- Liu, Y., et al. (2019). RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. arXiv preprint arXiv:1907.11692. URL: https://arxiv.org/abs/1907.11692

En revanche, les Autoregressive Models, comme GPT (Generative Pre-trained Transformer), génèrent du texte en prédisant le mot suivant dans une séquence de manière séquentielle. Lors du pré-entraînement, GPT est alimenté avec des phrases et doit prédire chaque mot successivement en se basant uniquement sur les mots précédents. Cela signifie que GPT génère du texte de manière unidirectionnelle (de gauche à droite).

Dans un exemple similaire, pour la phrase “Le chien mange une pomme,” GPT serait entraîné à prédire “chien” après “Le”, puis “mange” après “chien”, et ainsi de suite, en utilisant uniquement l’information des mots précédents.

Sources
- Radford, A., et al. (2018). Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. OpenAI. URL: https://www.cs.ubc.ca/~amuham01/LING530/papers/radford2018improving.pdf
- Radford, A., et al. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI. URL: https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask\_learners.pdf

Comparaison des approches
1. Contexte : Les MLMs utilisent un contexte bidirectionnel, permettant une compréhension plus profonde des relations contextuelles dans une phrase, tandis que les ARMs sont limités à un contexte unidirectionnel.
2. Prédiction des mots : MLMs prédisent des mots masqués n’importe où dans la phrase, alors que ARMs prédisent le mot suivant dans une séquence.
3. Utilisation : BERT (MLM) est souvent utilisé pour les tâches de classification et d’extraction, grâce à ses représentations contextuelles riches. GPT (ARM) est particulièrement puissant pour la génération de texte, complétion de phrase, et la création de dialogues, en raison de sa capacité à prédire le mot suivant.

En conclusion, bien que les Masked Language Models comme BERT et les Autoregressive Models comme GPT aient des architectures de type Transformer, leurs méthodes de pré-entraînement diffèrent de manière significative, influençant leur efficacité et leur applicabilité dans diverses tâches de traitement du langage naturel.

Quelle est la différence entre le pré-entraînement basé sur les Masked Language Models et les Autoregressive Models ?