Mistral sur les Vosges : L'IA souffle-t-elle dans la bonne direction pour l'alsacien ?
Delphine Bernhard, Justine Binot and Carole Werner
Ce poster explore les défis de l'annotation syntaxique pour l'alsacien, une langue peu dotée, en comparant deux approches novatrices. D'un côté, nous examinons l'utilisation des grands modèles de langue (LLMs) génératifs, tels que ChatGPT ou Mistral, qui promettent une couverture linguistique large mais potentiellement superficielle. De l'autre, nous étudions des modèles plus légers de type encode...ur, entraînés spécifiquement sur des langues proches de l'alsacien. Notre analyse met en lumière les forces et les faiblesses de chaque méthode, en examinant leur efficacité et leur capacité à saisir les subtilités de la syntaxe alsacienne. L'objectif est de déterminer si la "wunderbàr" technologie des LLMs écrase la concurrence, ou si les modèles plus modestes, nourris à la "choucroute neuronale" des langues voisines, peuvent rivaliser pour dompter la grammaire alsacienne. Cette recherche vise ainsi à ouvrir de nouvelles perspectives pour l'annotation syntaxique des langues peu dotées et à contribuer au développement d'outils linguistiques plus performants pour l'alsacien. Préparez-vous à assister à un combat épique entre modèles d'IA pour conquérir la syntaxe alsacienne !
Ce poster explore les défis de l'annotation syntaxique pour l'alsacien, une langue peu dotée, en comparant deux approches novatrices. D'un côté, nous examinons l'utilisation des grands modèles de langue (LLMs) génératifs, tels que ChatGPT ou Mistral, qui promettent une couverture linguistique large mais potentiellement superficielle. De l'autre, nous étudions des modèles plus légers de type encode...ur, entraînés spécifiquement sur des langues proches de l'alsacien. Notre analyse met en lumière les forces et les faiblesses de chaque méthode, en examinant leur efficacité et leur capacité à saisir les subtilités de la syntaxe alsacienne. L'objectif est de déterminer si la "wunderbàr" technologie des LLMs écrase la concurrence, ou si les modèles plus modestes, nourris à la "choucroute neuronale" des langues voisines, peuvent rivaliser pour dompter la grammaire alsacienne. Cette recherche vise ainsi à ouvrir de nouvelles perspectives pour l'annotation syntaxique des langues peu dotées et à contribuer au développement d'outils linguistiques plus performants pour l'alsacien. Préparez-vous à assister à un combat épique entre modèles d'IA pour conquérir la syntaxe alsacienne !
Keywords
annotation syntaxique alsacien Alsacien (dialecte) Apprentissage automatique LLM transformers parsingLicense
Creative Commons Attribution Non Commercial Share Alike 4.0 International (CC-BY-NC-SA-4.0)| nakala:title | French | Mistral sur les Vosges : L'IA souffle-t-elle dans la bonne direction pour l'alsacien ? | |
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Delphine Bernhard, Justine Binot and Carole Werner |
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| nakala:created | 2024-10-17 | ||
| nakala:type | dcterms:URI | Conference poster | |
| nakala:license | Creative Commons Attribution Non Commercial Share Alike 4.0 International (CC-BY-NC-SA-4.0) | ||
| dcterms:description | Ce poster explore les défis de l'annotation syntaxique pour l'alsacien, une langue peu dotée, en comparant deux approches novatrices. D'un côté, nous examinons l'utilisation des grands modèles de langue (LLMs) génératifs, tels que ChatGPT ou Mistral, qui promettent une couverture linguistique large mais potentiellement superficielle. De l'autre, nous étudions des modèles plus légers de type encodeur, entraînés spécifiquement sur des langues proches de l'alsacien. Notre analyse met en lumière les forces et les faiblesses de chaque méthode, en examinant leur efficacité et leur capacité à saisir les subtilités de la syntaxe alsacienne. L'objectif est de déterminer si la "wunderbàr" technologie des LLMs écrase la concurrence, ou si les modèles plus modestes, nourris à la "choucroute neuronale" des langues voisines, peuvent rivaliser pour dompter la grammaire alsacienne. Cette recherche vise ainsi à ouvrir de nouvelles perspectives pour l'annotation syntaxique des langues peu dotées et à contribuer au développement d'outils linguistiques plus performants pour l'alsacien. Préparez-vous à assister à un combat épique entre modèles d'IA pour conquérir la syntaxe alsacienne ! | ||
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| French | Alsacien (dialecte) | ||
| French | Apprentissage automatique | ||
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