Réseaux de neurones de type Transformer

Un réseau de neurones de type Transformer est un type de réseau de neurones artificiels utilisé dans le traitement du langage naturel. Il a été introduit par Google en 2017 et est largement utilisé dans les modèles de traitement du langage naturel avancés tels que les modèles GPT.

• Contrairement aux réseaux de neurones récurrents (RNN) qui traitent les séquences de données de manière séquentielle, les réseaux de neurones de type Transformer peuvent traiter les séquences de données de manière parallèle, ce qui les rend plus efficaces pour traiter des données de grande taille. Les réseaux de neurones de type Transformer utilisent une architecture d'encodeur-décodeur qui se compose de plusieurs couches d'attention et de réseaux de neurones à propagation avant. L'attention permet au modèle de prendre en compte l'importance relative de chaque élément de la séquence en entrée, tandis que les réseaux de neurones à propagation avant effectuent des calculs pour transformer l'entrée en sortie.

En résumé, un réseau de neurones de type Transformer est un type de réseau de neurones artificiels efficace pour traiter des séquences de données de grande taille dans le traitement du langage naturel, en utilisant une architecture d'encodeur-décodeur avec des couches d'attention et de réseaux de neurones à propagation avant.

Liens Web pour mieux comprendre

degrés croissant d'approfondissement:

• https://www.aifortomorrow.co/articles/pourquoi-les-transformers-sont-ils-en-train-de-remplacer-les-reseaux-recurrents-sur-les-donnees-textuelles
• https://medium.com/ml-brightside/nlp-deep-learning-models-difference-between-bert-gpt-3-f273e67597d7
• https://www.wolfram.com/language/12/neural-network-framework/use-transformer-neural-nets.html?product=mathematica
• Attention Is All You Need

Synthèse des différents modèles

• Lilian Weng, 2019: "Generalized Language Models": January 31, 2019 (https://lilianweng.github.io/posts/2019-01-31-lm/)