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        <title>Un modèle Transformer Génératif Pré-entrainé pour le______ français (Generative Pre-trained Transformer in______ (French) We introduce a French adaptation from the well-known GPT model)</title>
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        <dateIssued>2021-06</dateIssued>
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        <languageTerm type="text">French</languageTerm>
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            <title>Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale</title>
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            <publisher>ATALA</publisher>
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    <abstract>Nous proposons une adaptation en français du fameux modèle Generative Pre-trained Transformer (GPT). Ce dernier appartient à la catégorie des architectures transformers qui ont significativement transformé les méthodes de traitement automatique du langage. Ces architectures sont en particulier pré-entraînées sur des tâches auto-supervisées et sont ainsi spécifiques pour une langue donnée. Si certaines sont disponibles en français, la plupart se déclinent avant tout en anglais. GPT est particulièrement efficace pour les tâches de génération de texte. Par ailleurs, il est possible de l’appliquer à de nombreux cas d’usages. Ses propriétés génératives singulières permettent de l’utiliser dans des conditions originales comme l’apprentissage sans exemple qui ne suppose aucune mise à jour des poids du modèle, ou modification de l’architecture.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Un modèle Transformer Génératif Pré-entrainé pour le______ français (Generative Pre-trained Transformer in______ (French) We introduce a French adaptation from the well-known GPT model)
%A Simoulin, Antoine
%A Crabbé, Benoit
%S Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale
%D 2021
%8 June
%I ATALA
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%G French
%F simoulin-crabbe-2021-un
%X Nous proposons une adaptation en français du fameux modèle Generative Pre-trained Transformer (GPT). Ce dernier appartient à la catégorie des architectures transformers qui ont significativement transformé les méthodes de traitement automatique du langage. Ces architectures sont en particulier pré-entraînées sur des tâches auto-supervisées et sont ainsi spécifiques pour une langue donnée. Si certaines sont disponibles en français, la plupart se déclinent avant tout en anglais. GPT est particulièrement efficace pour les tâches de génération de texte. Par ailleurs, il est possible de l’appliquer à de nombreux cas d’usages. Ses propriétés génératives singulières permettent de l’utiliser dans des conditions originales comme l’apprentissage sans exemple qui ne suppose aucune mise à jour des poids du modèle, ou modification de l’architecture.
%U https://aclanthology.org/2021.jeptalnrecital-taln.24
%P 246-255

Markdown (Informal)

[Un modèle Transformer Génératif Pré-entrainé pour le______ français (Generative Pre-trained Transformer in______ (French) We introduce a French adaptation from the well-known GPT model)](https://aclanthology.org/2021.jeptalnrecital-taln.24) (Simoulin & Crabbé, JEP/TALN/RECITAL 2021)

• Un modèle Transformer Génératif Pré-entrainé pour le______ français (Generative Pre-trained Transformer in______ (French) We introduce a French adaptation from the well-known GPT model) (Simoulin & Crabbé, JEP/TALN/RECITAL 2021)

ACL

• Antoine Simoulin and Benoit Crabbé. 2021. Un modèle Transformer Génératif Pré-entrainé pour le______ français (Generative Pre-trained Transformer in______ (French) We introduce a French adaptation from the well-known GPT model). In Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale, pages 246–255, Lille, France. ATALA.