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Transformers : pré-entraînement

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Description

Cette séance de cours couvre les défis du modèle Transformer, tels que le calcul quadratique en auto-attention et les limites des représentations de position absolue. Il explore également les progrès récents dans la réduction du coût d'auto-attention quadratique et l'amélioration des représentations de position en utilisant l'attention de position linéaire relative. En outre, il discute du concept de transformateurs de graphique à graphique et résume les principales caractéristiques des transformateurs, y compris l'auto-attention bidirectionnelle et l'utilisation de plusieurs têtes d'attention. La séance de cours se penche sur les modèles de préformation comme ELMO, BERT et GPT, et examine la structure des mots et les modèles de sous-mots, soulignant limportance de la tokenisation des sous-mots dans la PNL.

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Concepts associés (14)

Transformeur génératif pré-entraîné

droite|vignette| Architecture du modèle GPT Le transformeur génératif pré-entraîné (ou GPT, de l’anglais generative pre-trained transformer) est une famille de modèles de langage généralement formée sur un grand corpus de données textuelles pour générer un texte de type humain. Il est construit en utilisant plusieurs blocs de l'architecture du transformeur. Ils peuvent être affinés pour diverses tâches de traitement du langage naturel telles que la génération de texte, la traduction de langue et la classification de texte.

Transformeur

vignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).

Text-to-image model

A text-to-image model is a machine learning model which takes an input natural language description and produces an image matching that description. Such models began to be developed in the mid-2010s, as a result of advances in deep neural networks. In 2022, the output of state of the art text-to-image models, such as OpenAI's DALL-E 2, Google Brain's , StabilityAI's Stable Diffusion, and Midjourney began to approach the quality of real photographs and human-drawn art.

Grand modèle de langage

Un grand modèle de langage, grand modèle linguistique, grand modèle de langue, modèle massif de langage ou encore modèle de langage de grande taille (LLM, pour l'anglais large language model) est un modèle de langage possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). Ce sont des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé.

ChatGPT

ChatGPT () est un prototype d'agent conversationnel utilisant l'intelligence artificielle, développé par OpenAI et spécialisé dans le dialogue. L'agent conversationnel de ChatGPT repose sur les technologies du traitement automatique des langues (NLP), des grands modèles de langage (LLM) et des chatbots. Il est issu du modèle de langage GPT d'OpenAI, et est affiné en continu grâce à l'utilisation de techniques d'apprentissage supervisé et d'apprentissage par renforcement.

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Séances de cours associées (62)

Préformation: Transformateurs et modèles

Explore les modèles de préformation comme BERT, T5 et GPT, en discutant de leurs objectifs de formation et de leurs applications dans le traitement des langues naturelles.

Transformateurs : Architecture complète et mécanisme d'auto-attention

Explique l'architecture complète des Transformateurs et le mécanisme d'auto-attention, en soulignant le changement de paradigme vers l'utilisation de modèles complètement préformés.

Transformers: Techniques de pré-entraînement et de décodage

Couvre les concepts avancés de transformateur, en se concentrant sur les techniques de pré-formation et de décodage en PNL.

Représentations contextuelles: ELMo & BERT

Explore le développement d'intégrations contextuelles dans le NLP, en mettant l'accent sur les progrès réalisés par ELMo et BERT et son impact sur les tâches du NLP.

Modèles de séquence de préformation: BART et T5

Couvre la préformation des modèles séquence à séquence, en se concentrant sur les architectures BART et T5.

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