intelligence artificielle

- Peux-tu nous parler des "transformateurs" dans le processus d'IA ?

- Les transformateurs (transformers) sont un type d'architecture de réseau neuronal qui a gagné en popularité et en succès dans les tâches de traitement du langage naturel (NLP), telles que la traduction linguistique, la réponse aux questions et la modélisation linguistique. Ils ont été introduits par Vaswani et al. dans un article fondateur en 2017, et sont depuis devenus un outil standard dans la communauté du TAL.

L'innovation clé de l'architecture du transformateur est l'utilisation de mécanismes d'auto-attention, qui permettent au réseau de s'intéresser à différentes parties de la séquence d'entrée lors du traitement de chaque élément de la séquence. Cela permet au réseau de saisir les dépendances complexes entre les mots ou les tokens de la séquence d'entrée, sans s'appuyer sur un traitement séquentiel*. Le mécanisme d'auto-attention permet également au réseau d'apprendre des représentations contextuelles des mots, qui peuvent être utilisées pour générer des traductions ou des prédictions plus précises et plus fluides.

L'architecture du transformateur présente plusieurs avantages par rapport aux modèles de réseaux neuronaux antérieurs pour les tâches de NLP. Elle peut traiter des séquences d'entrée de longueur variable, ce qui est important pour des tâches telles que la modélisation linguistique et la traduction automatique. Elle peut également capturer les dépendances à longue portée entre les mots, ce qui est important pour des tâches telles que la réponse aux questions et le résumé. En outre, il a été démontré que l'architecture des transformateurs est plus parallélisable et plus efficace sur le plan informatique que d'autres modèles de réseaux neuronaux, ce qui permet d'accélérer les temps d'apprentissage et d'inférence.

Dans l'ensemble, les transformateurs ont eu un impact significatif sur le domaine de l'IA et du NLP**, et ils continuent d'être un domaine actif de recherche et de développement. Ils sont largement utilisés dans de nombreuses applications pratiques, notamment les assistants virtuels, les chatbots et les systèmes de traduction automatique.

Auteur: chatGPT4

Info: 1 mai 2023 *traitement des données dans l'ordre où elles se présentent, sans sélection, regroupement ou tri préalable.**Natural langage processing

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