Transformers: Techniques de pré-entraînement et de décodage

Cette séance de cours se concentre sur les concepts avancés des transformateurs, en particulier les techniques de préformation et de décodage. Il commence par un résumé de l'architecture du transformateur, mettant l'accent sur le mécanisme d'auto-attention et sa signification dans le traitement des séquences sans calculs récurrents. L'instructeur explique la structure des blocs de transformateurs, en soulignant le rôle de l'attention à plusieurs têtes et des réseaux d'avance. La discussion passe ensuite au modèle GPT (Generative Pretrained Transformer), détaillant son architecture, la formation sur les grands ensembles de données et limportance de lattention masquée à plusieurs têtes. La séance de cours couvre également le processus de mise au point de modèles préformés pour des tâches spécifiques, montrant comment une même architecture peut s'adapter à diverses applications NLP. Linstructeur met laccent sur le changement de paradigme de lintégration de mots traditionnels à lutilisation de modèles préformés entiers, ce qui améliore la capacité du modèle à comprendre et à générer du texte. La session se termine par un bref aperçu de l'évolution des modèles de transformateurs, y compris GPT-2 et GPT-3, et de leur échelle et de leurs capacités croissantes dans le traitement du langage naturel.