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Comment les transformers des LLM fonctionnent-ils ?
Les transformers sont des architectures clés utilisées dans les grands modèles de langage (LLM). Voici comment les transformers des LLM fonctionnent généralement :
Encodage des mots : Les transformers commencent par encoder chaque mot d'une séquence en utilisant des embeddings, qui sont des vecteurs numériques représentant les mots. Ces embeddings captent les informations sémantiques et syntaxiques des mots.
Mécanismes d'attention : Les transformers utilisent des mécanismes d'attention pour prendre en compte les relations entre les mots dans une séquence. L'attention permet au modèle de se concentrer sur les mots pertinents dans le contexte de la tâche en cours.
Empilement de couches : Les transformers sont généralement constitués de plusieurs couches empilées. Chaque couche utilise des mécanismes d'attention pour capturer les dépendances et les relations entre les mots à différentes échelles. L'empilement de ces couches permet au modèle de capturer des informations complexes et de haut niveau.
Propagation avant et arrière : Les informations circulent à la fois en avant et en arrière dans le modèle. Les informations en avant sont utilisées pour capturer les dépendances à gauche d'un mot, tandis que les informations en arrière sont utilisées pour capturer les dépendances à droite. Cela permet au modèle de prendre en compte le contexte global d'une séquence de mots.
Calcul des sorties : Une fois que les informations ont été propagées à travers les différentes couches, le modèle peut générer des sorties pour une tâche spécifique. Cela peut inclure la génération de texte, la classification de texte, la traduction automatique ou d'autres tâches de traitement du langage.
En résumé, les transformers des LLM fonctionnent en encodant les mots en utilisant des embeddings, en utilisant des mécanismes d'attention pour capturer les dépendances entre les mots, en empilant plusieurs couches pour capturer des informations complexes et en propageant les informations à la fois en avant et en arrière. Ces mécanismes permettent aux LLM d'obtenir une compréhension du langage et de générer des réponses cohérentes pour les différentes tâches de traitement du langage.