T pour transformer

Comprendre le Concept de "Transformer"

"Transformer" se réfère à une architecture de réseau de neurones utilisée dans de nombreux modèles de langage, y compris GPT. Contrairement aux architectures précédentes qui utilisaient des réseaux de neurones récurrents (RNN) ou des convolutions, Transformer repose sur une conception entièrement basée sur l’attention. L’attention permet au modèle de considérer simultanément toutes les positions dans une séquence de données, ce qui le rend plus efficace pour traiter des tâches de traitement du langage naturel.

Illustrations et Exemples

Pour mieux comprendre ce concept, prenons un exemple concret. Imaginons que nous utilisions un modèle de Transformer pour traduire un texte d’une langue à une autre. Le modèle considère l’ensemble du texte en entrée, en accordant plus d’attention aux parties les plus pertinentes pour la traduction. Il prend en compte le contexte global de la phrase pour générer une traduction précise et fluide.

Un autre exemple est l’utilisation de Transformer dans la génération de texte. Lorsqu’on lui donne un début de phrase, le modèle de Transformer examine l’ensemble du texte en entrée, en accordant plus d’attention aux mots et aux concepts pertinents pour la génération du texte de sortie. Cela lui permet de produire des réponses cohérentes et pertinentes.