Transformer
Le transformer est une architecture de réseau de neurones présentée en 2017, qui fonde les modèles de langage modernes. L'idée centrale est le mécanisme d'attention, par lequel le modèle pondère, pour chaque mot, l'importance de tous les autres dans le contexte. Le transformer saisit ainsi aussi des liens lointains dans les textes et traite les séquences de façon hautement parallèle.
Également connu sous : architecture transformer, modèle transformer, modèle d'attention
Qu'est-ce qui rend l'architecture transformer particulière ?
Avant le transformer dominaient les réseaux récurrents, qui traitaient les textes mot après mot. C'était lent et rendait difficile la détection de liens sur de longues distances. Le transformer résout ce problème en considérant tous les mots d'une séquence en même temps et en modélisant directement leurs relations.
Ce traitement en parallèle rend l'entraînement extrêmement efficace sur les processeurs graphiques modernes. C'est justement cette évolutivité qui explique qu'on puisse entraîner des modèles à des milliards de paramètres et que la génération actuelle de LLM performants soit devenue possible.
Comment fonctionne le mécanisme d'attention ?
Attention, souvent appelée self-attention, est le cœur du transformer. Pour chaque Token dans le texte, le modèle calcule la force de son lien avec chaque autre token. Il reconnaît ainsi par exemple qu’un pronom se rapporte à un substantif situé plus haut dans la phrase.
Techniquement, cela passe par trois représentations par token : query, key et value. De la comparaison entre query et key naissent des poids, qui déterminent la part des value d'autres tokens dans la nouvelle représentation. Plusieurs calculs d'attention de ce type se déroulent en parallèle, en multi-head attention, et saisissent en même temps différents types de relations.
De quels éléments un transformer se compose-t-il ?
Un transformer se structure en plusieurs couches superposées. Chaque couche combine un bloc d'attention avec un réseau de neurones en aval. Des techniques comme les connexions résiduelles et la normalisation permettent en outre d'entraîner de façon stable des modèles même très profonds.
Comme l'attention elle-même ne connaît pas d'ordre, un encodage de position ajoute l'information sur la place qu'occupe un token. Selon l'usage, on emploie des encodeurs seuls, des décodeurs seuls ou une combinaison des deux. La plupart des LLM de chat actuels reposent sur la variante décodeur.
Pourquoi le transformer est-il si important pour l'IA ?
Presque tous les principaux modèles de langage, de GPT sur Claude jusqu’à Gemini, reposent sur l’architecture transformer. Elle s’est révélée exceptionnellement évolutive et polyvalente. Avec plus de données et plus de paramètres, la performance augmente de façon fiable, ce qui a rendu possible l’évolution fulgurante de ces dernières années.
Le transformer est désormais utilisé bien au-delà du texte, par exemple pour les images, l'audio et le code. Cela en fait l'une des inventions les plus influentes de l'IA moderne et la base technique commune de l'IA générative.
Utiliser les transformers en pratique
Pour la plupart des applications, les entreprises n'ont pas besoin d'entraîner elles-mêmes des transformers. Elles accèdent plutôt à des modèles existants via des interfaces et les adaptent à leurs besoins par des prompts habiles, des données supplémentaires et une architecture réfléchie.
Elisabit aide les entreprises à utiliser concrètement les modèles fondés sur les transformers, que ce soit pour des fonctions de site intelligentes, automatisation du marketing ou sur mesure Solutions IA. Au centre ne se trouve pas la seule technique mais la valeur concrète pour votre activité.
Questions fréquentes
Quand le transformer a-t-il été inventé ?
L'architecture transformer a été présentée en 2017 dans l'article de recherche Attention Is All You Need. Elle a supplanté dans bien des domaines les approches antérieures comme les réseaux récurrents et fonde aujourd'hui presque tous les grands modèles de langage.
Que signifie l'attention dans un transformer ?
L'attention décrit la façon dont un modèle détermine, pour chaque mot, quels autres mots du texte sont particulièrement pertinents. Le transformer saisit ainsi les liens même sur de grandes distances et comprend nettement mieux le contexte que les architectures antérieures.
Chaque LLM est-il un transformer ?
Pratiquement tous les grands modèles de langage répandus aujourd'hui reposent sur l'architecture transformer. Il existe bien des recherches sur d'autres approches, mais le transformer reste le standard clair grâce à son évolutivité et à ses performances.
Le transformer est-il utilisé uniquement pour le texte ?
Non. Conçu à l'origine pour le langage, le transformer sert aujourd'hui aussi pour les images, l'audio, la vidéo et le code. Cette polyvalence en fait une architecture centrale de toute l'IA générative.
Termes associés
Un LLM est un modèle de langage qui comprend et produit du texte en prédisant le mot suivant le plus probable.
L'apprentissage profond utilise des réseaux de neurones profonds pour détecter automatiquement des motifs complexes dans de grands volumes de données.
Un réseau de neurones est un modèle de calcul inspiré du cerveau, composé de neurones reliés entre eux, qui apprend à partir de données.
GPT est la famille de modèles de langage génératifs d'OpenAI, fondés sur l'architecture transformer, qui comprennent et produisent du texte.
L'IA générative crée de nouveaux contenus — textes, images, audio ou code — à partir de schémas appris.
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