Introduction à l'application du modèle Transformer

Transformers est un modèle qui utilise un mécanisme d'auto-attention, qui adopte une architecture encodeur-décodeur pour obtenir des résultats. Certains modèles courants basés sur l'architecture Transformer incluent BERT et RoBERTa.

L'architecture Transformer est spécialement conçue pour gérer les problèmes de séquence à séquence dans les tâches de traitement du langage naturel. Par rapport aux architectures RNN, LSTM et autres traditionnelles, le principal avantage de Transformer réside dans son mécanisme unique d'auto-attention. Ce mécanisme permet à Transformer de capturer avec précision les dépendances et les corrélations à longue portée entre les jetons dans les phrases d'entrée et réduit considérablement le temps de calcul. Grâce au mécanisme d'auto-attention, Transformer peut pondérer de manière adaptative chaque position dans la séquence d'entrée pour mieux capturer les informations contextuelles à différentes positions. Ce mécanisme rend le Transformer plus efficace dans la gestion des dépendances longue distance, ce qui se traduit par d'excellentes performances dans de nombreuses tâches de traitement du langage naturel.

Cette architecture est basée sur un encodeur-décodeur et se compose de plusieurs couches d'encodeurs et de décodeurs. Chaque encodeur contient plusieurs sous-couches, dont une couche d'auto-attention multi-têtes et un réseau neuronal à rétroaction entièrement connecté et positionnel. De même, chaque décodeur possède également deux sous-couches identiques, avec en plus une troisième sous-couche appelée couche d'attention codeur-décodeur, qui est appliquée à la sortie de la pile de codeurs.

Il y a une couche de normalisation derrière chaque sous-couche, et il y a des connexions résiduelles autour de chaque réseau neuronal à rétroaction. Cette connexion résiduelle offre un chemin libre pour le gradient et le flux de données, contribuant ainsi à éviter la disparition des problèmes de gradient lors de la formation de réseaux neuronaux profonds.

Le vecteur d'attention de l'encodeur est transmis au réseau neuronal feedforward, qui le convertit en une représentation vectorielle et le transmet à la couche d'attention suivante. La tâche du décodeur est de transformer le vecteur d’attention de l’encodeur en données de sortie. Lors de la phase d'entraînement, le décodeur peut utiliser les vecteurs d'attention et les résultats attendus générés par l'encodeur.

Le décodeur utilise les mêmes mécanismes de tokenisation, d'intégration de mots et d'attention pour traiter les résultats attendus et générer des vecteurs d'attention. Ce vecteur d'attention interagit ensuite avec la couche d'attention du module codeur pour établir l'association entre les valeurs d'entrée et de sortie. Le vecteur d'attention du décodeur est traité par la couche feedforward, puis mappé dans un grand vecteur de la taille des données cible.

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