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Adaptabilité des modèles de fondation

Dans cette présentation offerte par Mathieu Pagé Fortin, scientifique de la défense à RDDC, nous analyserons comment les modèles fondations, grâce à leur formation sur des données massives et diversifiées, peuvent être adaptés pour résoudre efficacement des tâches spécialisées. Cette adaptabilité permet de tirer parti de leur compréhension des données pour répondre à des besoins spécifiques sans nécessiter de nouveaux entraînements exhaustifs. Nous examinerons également les mécanismes qui sous-tendent cette adaptabilité tels que l’apprentissage par transfert, l’apprentissage avec peu d’exemples, et l’ingénierie d’invites.