Deep Learning : Les transformeurs expliqués de manière simple

Dans le domaine du Deep Learning, les transformeurs sont une architecture de réseau de neurones révolutionnaire qui a émergé ces dernières années et a permis des avancées significatives dans des domaines tels que la traduction automatique, la génération de texte, la reconnaissance de la parole et bien d’autres.

Comprendre le réseau de neurones

Tout d’abord, il est important de comprendre ce que sont les réseaux de neurones en général. Un réseau de neurones est un algorithme qui essaie d’apprendre à partir de données en imitant le fonctionnement du cerveau. Il se compose de couches de neurones interconnectés, chacun recevant une entrée et produisant une sortie en appliquant des fonctions mathématiques simples. En ajustant les poids des connexions entre les neurones, le réseau peut apprendre à reconnaître des modèles dans les données et à faire des prédictions.

Maintenant, imaginez que vous voulez traduire une phrase d’une langue à une autre. Traditionnellement, les systèmes de traduction automatique fonctionnaient en utilisant une approche basée sur les règles. Cela signifie que des règles linguistiques étaient programmées dans l’algorithme pour traduire la phrase. Cependant, cette méthode était souvent inefficace car il était difficile de programmer toutes les règles possibles pour toutes les combinaisons de langues.

L’avantage des transformeurs

C’est là que les transformeurs entrent en jeu. Les transformeurs sont une architecture de réseau de neurones qui peut apprendre à traduire des phrases sans avoir besoin de règles programmées à l’avance. Au lieu de cela, ils utilisent une technique appelée attention pour apprendre à aligner les mots dans la phrase source avec les mots dans la phrase cible.

L’attention peut être comparée à un professeur qui se concentre sur les parties les plus importantes de la leçon pour aider l’élève à comprendre le sujet. Dans le cas des transformeurs, l’attention permet au réseau de neurones de se concentrer sur les parties les plus importantes de la phrase source lorsqu’il essaie de la traduire. Le réseau peut ainsi se concentrer sur les parties les plus importantes de la phrase pour la traduire de manière plus précise.

Les transformeurs sont également capables de modéliser des séquences de données, telles que des séquences de mots dans une phrase, en utilisant des couches d’encodage et de décodage. Les couches d’encodage prennent en entrée la séquence de mots et la transforment en une représentation de vecteur de haut niveau, tandis que les couches de décodage prennnent cette représentation et la transforment en une séquence de mots dans la langue cible.

Cette capacité à modéliser des séquences est particulièrement utile pour la traduction automatique, mais elle peut également être utilisée pour d’autres tâches telles que la reconnaissance de la parole ou la génération de texte.

Les modèles de langage qui utilisent des transformeurs

Les transformeurs ont révolutionné le domaine du traitement du langage naturel, et de nombreux modèles de langage populaires utilisent cette architecture.

• GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) : Développé par OpenAI, GPT-3 est un modèle de langage de génération de texte très avancé. Il est capable de générer des textes cohérents, de répondre à des questions, de rédiger des articles, et bien plus encore.
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from transformeurs) : Développé par Google, BERT est un modèle de langage de traitement du langage naturel pré-entraîné qui peut être fine-tuné pour des tâches spécifiques telles que la classification de texte, l’extraction d’informations et la réponse à des questions.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) : Développé par Google, T5 est un modèle de langage qui peut être utilisé pour une variété de tâches de traitement du langage naturel, telles que la traduction automatique, la génération de résumés, la classification de texte et la réponse à des questions.
• XLNet : Développé par Carnegie Mellon University, XLNet est un modèle de langage de traitement du langage naturel pré-entraîné qui utilise une approche d’auto-régularisation pour améliorer la qualité des prédictions.
• Transformer-XL : Développé par Carnegie Mellon University, Transformer-XL est un modèle de langage qui utilise une approche de mémorisation à long terme pour améliorer la qualité des prédictions pour des tâches telles que la génération de texte et la classification de texte.

Le futur des transformeurs

Même si les transformeurs ont révolutionné les IA de texte, il leur manque encore quelques lacunes qui peut les faire passer dans une nouvelle dimension :

• Les modèles multilingues : Les modèles de langage actuels sont souvent restreints à une langue particulière, cependant il est envisageable de concevoir des modèles de langage multilingues capables de traiter plusieurs langues simultanément. Ces modèles pourraient aboutir à des traductions plus précises entre les langues, ainsi qu’à une compréhension plus exhaustive de l’ensemble des langues.
• L’apprentissage à long terme : Bien que les transformeurs soient doués pour traiter les séquences, leur capacité à traiter les séquences très longues est restreinte. Cependant, il est concevable de produire des modèles qui seraient capables d’apprendre à partir de séquences plus longues. Ceci pourrait entraîner une compréhension plus profonde des textes longs et complexes, tels que les documents juridiques, les contrats et les manuels techniques.
• L’interprétabilité : Les transformeurs sont fréquemment considérés comme des “boîtes noires” étant donné qu’il est ardu de comprendre comment ils produisent leurs résultats. Il est important de développer des techniques d’interprétabilité pour les modèles de langage basés sur les transformeurs, pour que les utilisateurs puissent comprendre comment ces modèles prennent des décisions et comment ils produisent leurs résultats.
• L’apprentissage en ligne : Les transformeurs sont généralement formés sur des ensembles de données fixes, cependant on peut concevoir des modèles qui pourraient apprendre à partir de données en temps réel. Cela pourrait permettre une meilleure adaptation aux variations dans le langage et dans le monde réel, et également améliorer la qualité des résultats au fil du temps.
• L’intégration de la vision par ordinateur : Les transformeurs sont principalement employés dans le traitement du langage naturel, toutefois il est possible de les associer avec des modèles de vision par ordinateur pour des tâches telles que la reconnaissance et la description d’images. Ceci pourrait aboutir à des applications plus avancées comme la génération de légendes automatiques pour les images et la traduction de texte en temps réel à partir d’images.

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