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Stage recherche - compresser les embeddings sémantiques pour la transmission sur les réseaux f/h

Meylan
Stage
Orange
Publiée le 2 octobre
Description de l'offre

Votre rôle

Rejoignez notre projet de recherche innovant axé sur la compression des embeddings à l’aide de techniques avancées de compression de données. Ces embeddings — l’épine dorsale sémantique de l’apprentissage automatique moderne — sont des vecteurs capables de capturer les caractéristiques sémantiques intrinsèques de diverses modalités de données, y compris le texte, l’audio, les images et la vidéo. Notre défi consiste à développer des méthodes spécialisées pour transformer des espaces d’embeddings de haute dimension en représentations binaires compactes, optimisées pour la transmission sur le réseau.

Le projet implique de relever des défis intéressants liés à la cartographie de vecteurs représentatifs vers un espace binaire tout en maintenant la robustesse lors du passage des données à travers des canaux de communication bruités. Ce stage offre une opportunité unique de contribuer aux systèmes de communication de nouvelle génération, alimentés par l’intelligence artificielle, tout en acquérant une expertise à l’intersection de l’apprentissage automatique, de la théorie de l’information et de l’optimisation.

En tant que stagiaire, vous devrez :

* Mettre en œuvre un pipeline de compression d’embeddings permettant d’exploiter des techniques de compression de données, et évaluer les performances de différents mappings binaires conçus pour une reconstruction précise des embeddings.
* Contribuer au développement d’algorithmes de compression efficaces.
Étudier différents scénarios de services applicatifs exécutés au niveau du récepteur.
* Analyser l’impact des schémas de compression adoptés sur la performance du réseau et la qualité de service.
* Documenter vos résultats et contribuer à d’éventuelles améliorations de la solution.

Mots clés

Apprentissage automatique, optimisation de la transmission, communications sémantiques, compression de données

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