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= Étude sur les facteurs de complexité dans les tâches de compréhension automatique des langues (Elie Antoine)

Nous présentons une méthodologie axée sur l'identification des facteurs de complexité spécifiques aux tâches de traitement du langage naturel, indépendamment de la taille du modèle. Celle-ci suggère que certains exemples donnent systématiquement des résultats inférieurs, quelle que soit la taille du modèle, en raison de facteurs de complexité spécifiques. Plutôt que de procéder à des évaluations générales, notre méthodologie préconise des évaluations restreintes sur des tâches, des ensembles de données et des langues spécifiques, décrites linguistiquement.

= Géométrie des vecteurs de tâches (Loïc Fosse)

L'arithmétique des tâches aujourd'hui prend de plus en plus d'ampleur, et suggère que l'on peut associer les poids des modèles dans l'espace des paramètres. En particulier il est alors supposé que nous pouvons alors séparer les tâches dans l'espace des paramètres. Nous nous proposons de vérifier cette propriété dans les cadre de l'adaptation des modèles faite avec des modules de faible rang (Low Rank Adaptation). Plus particulièrement nous introduisons 3 métriques géométriques pour quantifier les distances entre les poids des modèles et montrons ensuite qu'effectuer de l'arithmétique des tâches entre modèles éloignés au sens de nos métriques amène à des modèles moins performants.

Enregistrement : https://umontreal.ca.panopto.com/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=4b12b118-5aa0-4ef4-a5b5-b140011a8c1a