Qu'est-ce qu'un modèle Transformer ?

Un modèle de transformateur est une architecture d’apprentissage profond introduite dans l’article de 2017 « Attention Is All You Need » de Vaswani et al. Il a révolutionné le traitement du langage naturel (NLP) et est depuis devenu l’épine dorsale de puissants modèles d’IA générative tels que GPT, BERT et T5. Contrairement aux modèles séquentiels traditionnels comme les RNN ou les LSTM, qui traitent les données d’entrée étape par étape, les transformateurs gèrent des séquences entières à la fois en utilisant un mécanisme appelé auto-attention. Ce mécanisme permet au modèle de peser l’importance des différents mots d’une phrase les uns par rapport aux autres, quelle que soit leur position. Par exemple, dans la phrase « Le chat s’est assis sur le tapis », le mot « chat » peut être directement lié à « assis » sans qu’il soit nécessaire de passer en revue chaque mot intermédiaire étape par étape. Le transformateur se compose de deux parties principales : l’encodeur et le décodeur. L’encodeur traite les données d’entrée et génère une représentation contextuelle, tandis que le décodeur utilise cette représentation pour générer la sortie. Chaque composant est composé de plusieurs couches qui incluent l’auto-attention, les réseaux de rétroaction et la normalisation des couches, avec des connexions résiduelles pour faciliter l’entraînement. Les transformateurs sont hautement parallélisables, ce qui rend l’entraînement plus rapide et plus efficace sur le matériel moderne comme les GPU et les TPU. Ils sont également flexibles, puisqu’ils s’appliquent non seulement au texte, mais aussi aux images, à l’audio et aux données multimodales. Leur capacité à capturer des motifs complexes et des dépendances à longue portée a permis des applications révolutionnaires telles que la traduction automatique, la synthèse, la génération de texte, la génération de code et le sous-titrage d’images. En résumé, le modèle de transformateur est une architecture fondamentale de l’apprentissage profond, particulièrement adaptée aux tâches génératives, et joue un rôle central dans de nombreux systèmes d’IA de pointe. Comprendre les transformateurs est essentiel pour quiconque suit un cours d’IA générative appliquée.