L'avenir des modèles de langage : Une perspective sur l'évaluation

Aperçu

Explorez les méthodologies d'évaluation pour les modèles de langage, en examinant les approches actuelles et les orientations futures pour évaluer les capacités et les limites de l'IA.

Programme

• Introduction aux Modèles de Langage
Aperçu des Modèles de Langage : Histoire et Évolution
Concepts Clés et Terminologie
État de l'Art Actuel
• Bases de l'Évaluation en IA
Importance de l'Évaluation dans le Développement de l'IA
Mesures d'Évaluation Traditionnelles
• Méthodologies d'Évaluation Actuelles pour les Modèles de Langage
Perplexité et Entropie Croisée
BLEU, ROUGE, et Autres Mesures Basées sur les N-grammes
Méthodes d'Évaluation Humaine
• Limitations des Méthodologies d'Évaluation Existantes
Défis avec les Approches Basées sur les N-grammes
Problèmes avec l'Évaluation Humaine
Mesures Émergentes et Leurs Inconvénients
• Techniques d'Évaluation Avancées
Évaluation Contextualisée et Basée sur les Tâches
Évaluation de l'Explicabilité et de l'Interprétabilité du Modèle
Tests de Robustesse et de Biais
• Orientations Futures en Évaluation
Approches d'Évaluation Multimodales
Considérations Éthiques et d'Équité
Vers des Mesures Holistiques et Unifiées
• Études de Cas et Applications
Évaluation dans des Domaines Spécifiques (ex. : Santé, Juridique)
Mise en Œuvre et Résultats dans le Monde Réel
• Recherches et Tendances Émergentes
Recherches de Pointe dans les Techniques d'Évaluation
Adoption par l'Industrie et Normes
• Conclusion et Conclusions Finales
Récapitulatif des Points Clés
Questions Ouvertes et Opportunités de Recherches Futures
• Ressources Supplémentaires
Lectures et Articles Recommandés
Outils et Cadres pour l'Évaluation des Modèles de Langage

Sujets

Informatique