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Author: lunarflu

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@@ -25,7 +25,7 @@ Comparé au BPE et *WordPiece*, *Unigram* fonctionne dans l'autre sens : il part
 
 À chaque étape de l'entraînement, l'algorithme *Unigram* calcule une perte sur le corpus compte tenu du vocabulaire actuel. Ensuite, pour chaque symbole du vocabulaire, l'algorithme calcule de combien la perte globale augmenterait si le symbole était supprimé et recherche les symboles qui l'augmenteraient le moins. Ces symboles ont un effet moindre sur la perte globale du corpus, ils sont donc en quelque sorte « moins nécessaires » et sont les meilleurs candidats à la suppression.
 
-Comme il s'agit d'une opération très coûteuse, nous ne nous contentons pas de supprimer le symbole unique associé à la plus faible augmentation de la perte mais le \\(p\\) pourcent des symboles associés à la plus faible augmentation de la perte. \(p\\) est un hyperparamètre que vous pouvez contrôler, valant généralement 10 ou 20. Ce processus est ensuite répété jusqu'à ce que le vocabulaire ait atteint la taille souhaitée.
+Comme il s'agit d'une opération très coûteuse, nous ne nous contentons pas de supprimer le symbole unique associé à la plus faible augmentation de la perte mais le \\(p\\) pourcent des symboles associés à la plus faible augmentation de la perte. \\(p\\) est un hyperparamètre que vous pouvez contrôler, valant généralement 10 ou 20. Ce processus est ensuite répété jusqu'à ce que le vocabulaire ait atteint la taille souhaitée.
 
 Notez que nous ne supprimons jamais les caractères de base, afin de nous assurer que tout mot peut être tokenisé.