La révolution de l'IA que vous n'avez pas vue venir : comment « L'attention est tout ce dont vous avez besoin » a tout changé

L’architecture Transformer a révolutionné le traitement du langage naturel, surpassant les précédents modèles RNN et CNN. Les RNN, bien qu’efficaces, étaient lents en raison du traitement séquentiel et avaient du mal à s’adapter aux dépendances à longue portée. Les CNN, mieux pour la parallélisation, avaient encore des limites dans la gestion des dépendances à longue portée. Le Transformer a introduit « l’attention », un mécanisme permettant au modèle de se concentrer sur les parties pertinentes de la séquence d’entrée. Ce mécanisme d’attention a remplacé la récurrence et les circonvolutions, permettant un traitement parallèle. L’architecture Transformer utilise une structure encodeur-décodeur avec plusieurs « têtes d’attention » pour une compréhension complète. Les codages positionnels traitent la perte d’ordre des mots dans le traitement parallèle. L’attention par produit scalaire mise à l’échelle calcule les pondérations d’attention en fonction de la requête, de la clé et des vecteurs de valeur. Une formation rigoureuse avec de grands ensembles de données et des techniques telles que le lissage des étiquettes et l’abandon ont contribué à son succès. Le Transformer a obtenu des résultats de pointe en matière de traduction automatique et a ouvert la voie à des LLM avancés. Sa nature parallélisable accélère considérablement l’entraînement et l’inférence.