Transformers : L'Ère de l'attention

En 2017, les chercheurs ont présenté le modèle de transformateur dans l'article « Attention is All You Need », révolutionnant le traitement du langage naturel (PNL). Les modèles antérieurs tels que les RNN et les LSTM traitaient les mots séquentiellement, ce qui limitait leur capacité à gérer les phrases longues, ralentissait l'entraînement et entravait le traitement parallèle. Le transformateur a résolu ces problèmes en utilisant l'auto-attention, permettant au modèle de se concentrer sur les mots importants quelle que soit leur position dans une phrase. Cela a rendu le transformateur plus rapide et plus évolutif, notamment en tirant parti de la parallélisation. Il a éliminé le besoin d'un traitement séquentiel des mots et a amélioré la compréhension des relations complexes entre les mots. L'architecture encodeur-décodeur du modèle traite efficacement les séquences d'entrée en sorties telles que des traductions. Des fonctionnalités clés telles que l'attention multi-têtes permettent au modèle de capturer différents aspects de la signification dans une phrase simultanément. Le décodeur génère des traductions étape par étape en se concentrant uniquement sur les mots précédents, garantissant l'exactitude. Cette architecture est devenue le fondement de nombreux modèles de pointe tels que BERT et GPT, améliorant considérablement les performances dans diverses tâches de PNL.