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Adaptation au domaine de modèles de langue à l’aide de réseaux à base de graphes (Graph Neural Networks for Adapting General Domain Language Modèles Specialised Corpora)

2022-06-01 · JEP/TALN/RECITAL 2022 6 · Merieme Bouhandi, Emmanuel Morin, Thierry Hamon

Les modèles de langue prodonds encodent les propriétés linguistiques et sont utilisés comme entrée pour des modèles plus spécifiques. Utiliser leurs représentations de mots telles quelles pour des domaines peu dotés se révèle être moins efficace. De plus, ces modèles négligent souvent les informations globales sur le vocabulaire au profit d’une plus forte dépendance à l’attention. Nous considérons que ces informations influent sur les résultats des tâches en aval. Leur combinaison avec les représentations contextuelles est effectuée à l’aide de réseaux de neurones à base de graphes. Nous montrons que l’utilité de cette combinaison qui surpassent les performances de baselines.

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O_FT@EvalLLM2025 : étude comparative de choix de données et de stratégies d'apprentissage pour l'adaptation de modèles de langue à un domaine

2025-07-07 · Ismaël Rousseau, Claire Perroux, Pierre Adam, Thomas Girault 외 arxiv

This paper presents the work carried out by the O_FT team, joint with Orange and Ouest-France, on adapting language models to the defense domain as part of the EvalLLM2025 challenge. This work focused on adapting the \te…

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