Les transformers, et notamment les modèles comme GPT (Generative Pre-trained Transformer), sont des architectures d’intelligence artificielle spécialement conçues pour traiter et générer du texte de manière avancée. Voici comment ils fonctionnent, étape par étape :
📦 1. Architecture Générale des Transformers
Un modèle Transformer est une architecture de réseau neuronal introduite en 2017 dans l’article « Attention Is All You Need » de Vaswani et al. Il repose principalement sur un mécanisme clé : l’attention.
Composants clés :
Encoders : Utilisés pour comprendre le texte (présents dans BERT).
Decoders : Utilisés pour générer du texte (présents dans GPT).
GPT utilise uniquement la partie decoder.
🧠 2. Le Mécanisme d’Attention (Self-Attention)
Le cœur du transformer est le mécanisme de self-attention, qui permet au modèle de pondérer l’importance de chaque mot par rapport aux autres dans une séquence.
Exemple :
Dans la phrase « Le chat noir dort sur le tapis », le mot chat est plus lié à dort qu’à tapis.
Comment ça marche ?
Chaque mot est représenté par un vecteur numérique (embedding).
Pour chaque mot, le modèle calcule 3 vecteurs :
Query (Q) : Représente la demande d’information.
Key (K) : Représente la clé de comparaison.
Value (V) : Représente l’information à extraire.
Le modèle calcule un score d’attention basé sur la similarité entre Q et K.
Ce score est ensuite utilisé pour pondérer les Values (V) et produire une représentation enrichie du mot.
📈 3. Les Couches Multi-Head Attention
Le multi-head attention exécute plusieurs mécanismes d’attention en parallèle.
Cela permet au modèle d’examiner différentes relations entre les mots dans une phrase.
🔗 4. Positionnal Encoding (Encodage de Position)
Les transformers n’ont pas de structure séquentielle implicite. Pour comprendre l’ordre des mots, un encodage de position est ajouté aux embeddings.
Exemple : « Je mange » et « Mange je » doivent être traités différemment.
🏗️ 5. Architecture de GPT (Generative Pre-trained Transformer)
GPT est un modèle basé uniquement sur la partie decoder du Transformer.
Pré-entraînement : Le modèle est pré-entrainé sur un énorme corpus de texte (par ex. Wikipédia, livres, articles).
Objectif d’entraînement : Prédire le mot suivant dans une séquence (langage auto-régressif).
🔄 6. Flux de Données dans GPT :
Input : Une phrase partielle est donnée, par ex. : « Le ciel est bleu et les oiseaux… ».
Tokenization : Le texte est converti en tokens (mots ou morceaux de mots) sous forme de nombres.
Embedding : Chaque token est transformé en vecteur numérique.
Self-Attention & Multi-Head Attention : Calcul de l’attention entre les mots.
Feed-Forward Network : Une couche dense affine encore la représentation.
Prédiction du Mot Suivant : Le modèle prédit le token suivant avec une distribution de probabilité.
📊 7. Exemple Pratique :
Input : « Le ciel est bleu et les oiseaux… »
Prédiction : « … chantent. »
Le modèle attribue une probabilité élevée à des mots cohérents avec le contexte, comme chantent ou volent, mais faible à des mots incohérents.
🎯 8. Applications des Transformers :
GPT (OpenAI) : Génération de texte.
BERT (Google) : Compréhension du texte et classification.
T5 et BART : Traduction et résumé automatique.
🚧 9. Limites des Transformers :
Biais dans les Données : Les modèles peuvent reproduire les biais présents dans leurs données d’entraînement.
Dépendance à la Qualité des Données : Un modèle mal entraîné génère des résultats incohérents.
Complexité Calculatoire : Très gourmands en ressources.
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