Transformer

Un Transformer est un type d'architecture de réseau neuronal conçu pour gérer les données séquentielles. Il a été appliqué avec succès aux tâches de traitement du langage naturel. Les Transformers sont un type de modèle d'apprentissage profond et sont particulièrement utiles pour le traitement du langage. Ils sont très doués pour comprendre le contexte des mots dans une phrase parce qu'ils créent leurs sorties en fonction de données séquentielles (comme une conversation en cours), et non pas simplement de points de données individuels (comme une phrase sans contexte). Le nom "Transformer" vient de la manière dont ils peuvent transformer des données en entrée (comme une phrase) en des données en sortie (comme une traduction de la phrase).

Pourquoi est-ce important ?

Les Transformers sont importants car ils ont radicalement changé le domaine du traitement du langage naturel. Leur capacité à gérer les données séquentielles et à comprendre le contexte des mots a conduit à des améliorations significatives dans des tâches comme la traduction automatique, la génération de texte et la compréhension de texte. Ils constituent le fondement de nombreux modèles de langage modernes, comme GPT-3, et ont permis des avancées importantes dans l'intelligence artificielle.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, les architectures Transformer sont utilisées dans une grande variété d'applications de traitement du langage naturel. Elles sont au cœur de nombreux modèles de langage de pointe, utilisés pour des tâches allant de la traduction automatique à la génération de texte en passant par la réponse aux questions. Les Transformers sont également utilisés dans les assistants vocaux, les chatbots et d'autres applications où la compréhension du contexte du langage est importante. Par ailleurs, bien que leur utilisation la plus notable soit dans le domaine du langage, les Transformers sont également explorés pour d'autres types de données séquentielles, comme les séries temporelles ou la musique.