L’architecture qui transforme l’IA
Le modèle Transformer a radicalement changé l’approche de l’intelligence artificielle depuis son introduction en 2017 dans l’article “Attention is All You Need”. Utilisé dans des modèles génératifs de texte tels que GPT d’OpenAI, Llama de Meta et Gemini de Google, il excelle dans la prédiction du mot suivant grâce à son mécanisme d’auto-attention. Cet article explore ses composants clés, ses applications variées et son impact sur divers domaines.
Points clés
- Le modèle Transformer a été introduit dans l’article “Attention is All You Need” en 2017.
- Il est utilisé dans des modèles génératifs de texte comme GPT d’OpenAI, Llama de Meta et Gemini de Google.
- Le modèle GPT-2, avec 124 millions de paramètres, est un exemple de Transformer textuel.
- Les modèles Transformer sont appliqués à des domaines tels que la génération audio, la reconnaissance d’images et la prédiction de structures protéiques.
- Le mécanisme d’auto-attention permet de capturer des dépendances à long terme dans les séquences de texte.
- La température du modèle influence la créativité et la détermination des sorties générées.
À retenir
Alors, si vous pensiez que comprendre les Transformers était aussi simple que de regarder un film de science-fiction, détrompez-vous ! Avec leur capacité à transformer des mots en prédictions, ils sont bien plus que des robots en quête de domination mondiale. Peut-être qu’un jour, ils nous aideront à choisir le meilleur restaurant pour le dîner, n’est-ce pas ?
Sources
