@prefix ltk: <http://data.loterre.fr/ark:/67375/LTK> .
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  skos:prefLabel "plongement lexical"@fr, "word embedding"@en ;
  a skos:Concept ;
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  skos:prefLabel "transformeur"@fr, "transformer"@en ;
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  skos:prefLabel "Python"@fr, "Python"@en ;
  a skos:Concept .

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  skos:prefLabel "large language model"@en, "grand modèle de langue"@fr ;
  a skos:Concept ;
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  skos:altLabel "Open Pre-trained Transformers"@en ;
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  ns1:SWO_0000740 ltk:-PFDPNVQ7-3 ;
  ns1:SWO_0040005 ltk:-SCTX2SHF-V ;
  skos:definition "a suite of decoder-only pre-trained transformers ranging from 125M to 175B parameters, to be shared fully and responsibly with researchers (after Zhang et al., 2022)."@en, "une série de transformeurs pré-entraînés par décodeurs uniquement, allant de 125M à 175B paramètres, en vue d'être partagée de manière complète et responsable avec les chercheurs intéressés (after Zhang et al., 2022)."@fr ;
  skos:prefLabel "OPT"@en, "OPT"@fr ;
  skos:inScheme ltk: ;
  a skos:Concept ;
  dc:bibliographicCitation "• Zhang, S., Roller, S., Goyal, N., Artetxe, M., Chen, M., Chen, S., Dewan, C., Diab, M., Li, X., Lin, X. V., Mihaylov, T., Ott, M., Shleifer, S., Shuster, K., Simig, D., Koura, P. S., Sridhar, A., Wang, T., & Zettlemoyer, L. (2022). OPT: Open Pre-trained Transformer anguage Models (arXiv:2205.01068). arXiv.  <a href=\"https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.01068\">https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.01068</a>" ;
  ns0:hasDesignCountry "États-Unis"@en, "United States"@fr ;
  ns0:hasRepository <https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/opt> ;
  ns1:SWO_0000741 ltk:-WVMJL37J-5 .

ltk: a skos:ConceptScheme .