LLMs multimodaux et extraction et classification des compétences à l'aide de LLMs
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Atelier numérique
**Modèles de langage de grande taille multimodaux** par **Anselmo Talotta** Cette présentation explore le domaine de l'apprentissage multimodal, qui vise à améliorer la perception des machines en intégrant divers types de données tels que le texte, les images, l'audio et la vidéo. La présentation couvre les principaux développements de l'IA multimodale, des premières techniques de fusion aux approches plus avancées comme CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) et les récents modèles de langage de grande taille multimodaux. Les principaux sujets incluent les défis de la combinaison des différentes modalités de données, l'application des architectures de transformateurs dans des contextes multimodaux, et les capacités émergentes en apprentissage zéro-shot. La présentation discute des applications pratiques telles que le questionnement visuel et la récupération d'images basées sur le texte, tout en abordant les limitations actuelles des systèmes multimodaux.
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