Machine learningDeep learning / NLP / CV

Πολυγλωσσικό Transformer

Ένα πολυγλωσσικό transformer είναι ένα προεκπαιδευμένο γλωσσικό μοντέλο χτισμένο στην αρχιτεκτονική transformer και εκπαιδευμένο από κοινού σε κείμενα από δεκάδες έως πάνω από εκατό γλώσσες. Μοντέλα όπως το mBERT και το XLM-RoBERTa μαθαίνουν κοινές διαγλωσσικές αναπαραστάσεις, επιτρέποντας μηδενική (zero-shot) ή ολιγόπιστη (few-shot) μεταφορά: ένα μοντέλο που έχει προσαρμοστεί (fine-tuned) σε αγγλικά δεδομένα μπορεί συχνά να εφαρμοστεί απευθείας στα γαλλικά, γερμανικά, αραβικά ή κινέζικα χωρίς γλωσσικά ειδικές ετικέτες.

Άνοιγμα στο MethodMindΣύντομαΒίντεοΣύντομαDownload slides

Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο

Μόνο για μέλη

Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.

Σύνδεση

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+10 more

Πηγές

  1. 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
  2. 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

Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα

ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Transformer (Cross-lingual Pre-trained Language Model). ScholarGate. https://scholargate.app/el/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.

Compare side by side

Αναφέρεται από

ScholarGateMultilingual Transformer (Multilingual Transformer (Cross-lingual Pre-trained Language Model)). Ανακτήθηκε στις 2026-06-15 από https://scholargate.app/el/deep-learning/multilingual-transformer · Σύνολο δεδομένων: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026