Transformer multilingüe
Un transformer multilingüe és un model de llenguatge pre-entrenat basat en l'arquitectura transformer i entrenat conjuntament amb text de dotzenes a més de cent llengües. Models com mBERT i XLM-RoBERTa aprenen representacions compartides translingües, cosa que permet la transferència zero-shot o few-shot: un model ajustat amb dades en anglès sovint es pot aplicar directament al francès, alemany, àrab o xinès sense etiquetes específiques de la llengua.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+10 more
Fonts
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019, pp. 4171–4186. Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
- Conneau, A., Khandelwal, K., Goyal, N., Chaudhary, V., Wenzek, G., Guzmán, F., Grave, E., Ott, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2020). Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale. Proceedings of ACL 2020, pp. 8440–8451. Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.747 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Transformer (Cross-lingual Pre-trained Language Model). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/multilingual-transformer
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Classificació basada en BERTAprenentatge profund↔ compare
- Vectors de sentències multilingüesAprenentatge profund↔ compare
- Classificació basada en RoBERTaAprenentatge profund↔ compare
- Sentence EmbeddingsAprenentatge profund↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →