Simplifier l'architecture des transformateurs : guide du débutant pour comprendre la magie de l'IA

Artificial intelligence (AI) has transformed how we interact with technology, powering everything from chatbots to advanced machine translation. At the heart of this revolution is transformer architecture, the backbone of large language models (LLMs) like GPT, BERT, and T5. But if you’ve ever tried to understand how these deep learning models work, you’ve likely encountered a maze of technical jargon.

The original transformer architecture, initially designed for translation tasks, laid the groundwork for various adaptations in modern language models. It was introduced in June 2017, marking a significant milestone in the evolution of AI.

The good news? Transformer models in AI aren’t as complicated as they seem. By breaking them down into digestible parts, you can grasp their core principles and understand how they process and generate human-like text. This guide simplifies transformer architecture, explaining its components in a way that’s accessible to beginners and AI enthusiasts alike.

What Is Transformer Architecture?

Transformer architecture is a neural network for NLP (natural language processing), designed to process sequential data (like text) in parallel, rather than word-by-word, making it more efficient than older models like recurrent neural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTMs).

Unlike traditional models that analyze words one at a time, transformers leverage self-attention mechanisms to understand relationships between words across an entire sentence. This allows them to generate more accurate and context-aware responses, making them essential for tasks like large-scale natural language processing and computer vision applications.

• Machine translation
• Text summarization
• Sentiment analysis
• Conversational AI
• Code generation

The original transformer model introduced the encoder-decoder architecture, which includes self-attention mechanisms in both the encoder and decoder layers. Encoder-decoder models are crucial for tasks such as text generation and representation learning. They differ from encoder-only and decoder-only configurations by combining both encoding and decoding processes, enhancing their application in various NLP tasks.

Let’s explore how transformers work in AI, step by step.

Step-by-Step Breakdown of Transformer Architecture

1. Input the Text

The process starts with a given input sentence, such as: “How are you today?”

2. Tokenization

Before the text is fed into the model, it is tokenized—meaning it's broken down into smaller pieces (tokens). These could be:

• Words (e.g., ["How", "are", "you", "today", "?"])
• Subwords (e.g., ["How", "are", "you", "to", "day", "?"])
• Characters (for specific languages like Chinese or Japanese)

3. Word Embeddings & Positional Encoding

Each token is converted into an embedding, a numerical representation capturing its meaning. However, since transformer models process all words simultaneously, they need a way to recognize word order. This is achieved through positional encoding, which assigns sinusoidal or learned embeddings to indicate word positions, ensuring the model understands sequence order.

4. Passing Through the Encoder

The encoder consists of multiple layers of processing units, each with two key components:

• Self-Attention Mechanism: Helps the model focus on the most relevant words when analyzing the text. This mechanism employs three weight matrices to derive query, key, and value sequences from input data, highlighting the dimensional relationships and matrix operations essential for executing the attention calculations. Each encoder layer in a transformer contains a self-attention mechanism and a feedforward neural network.
• Feedforward Neural Network: Enhances the model’s ability to capture deeper relationships between words.

For example, in “How are you today?”, self-attention helps the model recognize that “you” is closely linked to “are”, ensuring proper sentence structure in the final output.

5. Generating Embedding Vectors

The encoder outputs embedding vectors, which are numerical representations encapsulating the text's meaning. These vectors are then fed into the decoder.

6. Decoder Generates the Output

The decoder is responsible for generating text, working in a sequential manner:

• It starts with an initial word (e.g., “Comment” for a French translation).
• It uses encoder outputs and previously generated words to predict the next word.
• C'est itère ce processus jusqu'à ce qu'une phrase complète soit formée.

Les modèles à décodeur uniquement, tels que les premiers modèles GPT, utilisent uniquement le composant décodeur de l'architecture du transformateur pour prédire le prochain jeton d'une séquence. Cela contraste avec les modèles d'encodeur-décodeur tels que BERT, qui n'utilisent que l'encodeur à des fins de formation. Les transformateurs ont également conduit au développement de systèmes pré-entraînés tels que les transformateurs génératifs préentraînés (GPT) et BERT, qui ont révolutionné les tâches de la PNL. L'attention croisée est une variante dans laquelle le modèle utilise différentes séquences d'entrée, améliorant ainsi les relations entre deux séquences différentes.

7. Sortie finale

Le décodeur construit la réponse finale, garantissant ainsi la précision grammaticale et la préservation du contexte. Dans notre exemple de traduction,

« Comment allez-vous aujourd'hui ? » → « Comment ça va aujourd'hui ? »

Concepts clés de l'architecture des transformateurs

Mécanisme d'auto-attention

L'attention personnelle permet au modèle de se concentrer sur relations importantes entre les mots. Par exemple, dans : « Le chat était assis sur le tapis. C'était doux. » Le modèle comprend que « Ça » fait référence à « le tapis », plutôt que « le chat », en le rendant plus sensible au contexte.

L'attention portée aux produits par points gradués est un mécanisme d'auto-attention essentiel utilisé dans l'architecture des transformateurs. Il fonctionne en intégrant trois matrices de pondération (requête, clé et valeur) pour calculer les poids d'attention, qui déterminent la signification des différents éléments de la séquence pendant le traitement. L'attention ponctuelle sur un produit est la forme d'attention personnelle la plus largement utilisée dans la pratique.

Attention multifactorielle

Au lieu de se concentrer sur un seul relation à la fois, attention multifactorielle permet au modèle d'analyser de multiples aspects du sens simultanément. Les transformateurs utilisent un mécanisme d'attention à plusieurs têtes, dans lequel chaque tête d'attention capture différents types de relations entre les jetons. Cela améliore la capacité du modèle à :

• Reconnaître les synonymes
• Capturez les nuances du langage
• Comprendre les structures de phrases complexes

Codage positionnel

Comme les transformateurs ne traitent pas le texte de manière séquentielle comme les anciens modèles, ils s'appuient sur codage positionnel pour comprendre l'ordre des mots. Cela permet d'éviter toute confusion entre des phrases similaires, telles que :

« Elle l'adore. »

« Il l'aime. »

Sans codage positionnel, les deux phrases peuvent sembler tout aussi valables.

Préparation et saisie des données

La préparation des données est la pierre angulaire de tout projet de deep learning, et les modèles de transformateurs ne font pas exception. Le parcours commence par les données d'entrée, qui consistent généralement en des données séquentielles telles que du texte ou de la parole. Ces données brutes doivent être prétraitées pour être adaptées au modèle. Nuage les fournisseurs fournissent souvent des services visant à simplifier les processus ETL (Extract, Transform, Load), en rationalisant la préparation des données pour les projets de deep learning.

La première étape du prétraitement est la tokenisation. Cela implique de décomposer le texte saisi en unités plus petites appelées jetons. Ces jetons peuvent être des mots, des sous-mots ou même des caractères individuels, en fonction de la langue et des exigences spécifiques du modèle. Par exemple, la phrase « Comment allez-vous aujourd'hui ? » peut être symbolisé en [« Comment », « allez-vous », « vous », « aujourd'hui », « ? »].

Une fois tokenisés, ces jetons sont convertis en représentations numériques appelées intégrations. Les intégrations sont des vecteurs qui capturent la signification sémantique des jetons, permettant au modèle de les traiter efficacement. Chaque jeton de la séquence d'entrée est représenté sous forme de vecteur, et l'ensemble de la séquence d'entrée est ainsi transformé en une séquence de vecteurs.

La longueur de la séquence d'entrée peut varier, mais pour un modèle donné, elle est généralement fixe. Cela garantit la cohérence et permet au modèle de gérer les données de manière efficace. Une préparation des données et un formatage d'entrée appropriés sont essentiels pour la réussite de l'entraînement et des performances des modèles de transformateurs.

Entraînement et mise au point

La formation des modèles de transformateurs est un processus gourmand en ressources qui consiste à optimiser les paramètres du modèle à l'aide d'un vaste corpus de données textuelles. Ces données peuvent être aussi étendues que l'ensemble de Wikipédia ou une grande collection de livres. Le préentraînement des transformateurs est effectué à l'aide d'un apprentissage autosupervisé sur de grands ensembles de données, ce qui permet aux modèles d'apprendre des modèles et des relations sans avoir besoin de données étiquetées. L'objectif est de minimiser la fonction de perte, qui mesure la différence entre les prévisions du modèle et les étiquettes réelles. Il est essentiel de surveiller les performances du modèle au fil du temps après le déploiement d'un modèle d'apprentissage en profondeur, et services cloud fournir des outils à cette fin.

Le processus de formation nécessite une puissance de calcul importante, nécessitant souvent l'utilisation de hautes performances GPU et de grandes quantités de mémoire. Ces ressources permettent au modèle de traiter de grands ensembles de données et d'effectuer des calculs complexes de manière efficace.

Une fois qu'un modèle de transformateur est pré-entraîné, il peut être affiné pour des tâches ou des ensembles de données spécifiques. La mise au point consiste à ajuster les paramètres du modèle pour mieux s'adapter aux nouvelles données tout en conservant les connaissances acquises lors de la formation initiale. Ce processus est moins exigeant en termes de calcul que l'entraînement à partir de zéro et peut être effectué avec un ensemble de données plus petit.

Le réglage fin est particulièrement utile pour adapter des modèles pré-entraînés à de nouveaux langages, domaines ou tâches. Par exemple, un modèle pré-entraîné sur du texte anglais peut être affiné pour être performant sur du texte français ou sur des tâches spécialisées telles que l'analyse des sentiments ou la classification de textes médicaux.

Calculez avec Hivenet : l'infrastructure idéale pour la formation de modèles d'IA

Courir LLM comme GPT a besoin ressources de calcul massives. C'est ici Calculez avec Hivenet intervient, fournissant une infrastructure cloud robuste qui prend en charge des technologies avancées telles que l'IA et l'apprentissage automatique. L'évolutivité et l'accessibilité de leurs services, ainsi que des options de GPU polyvalentes et une centre de données réseau, permettre le déploiement rapide de modèles d'IA. Google Cloud Platform fournit des machines virtuelles équipées de GPU NVIDIA, notamment Tesla K80, P4, T4, P100 et V100. Hyperstack permet d'accéder à des GPU NVIDIA hautes performances, notamment H100 et A100 pour les charges de travail exigeantes.

En outre, Calculez avec Hivenet propose du matériel spécialisé, tel que des GPU et des TPU, nécessaire pour exécuter efficacement les charges de travail de deep learning. Cela permet aux utilisateurs de déployer une infrastructure de deep learning et de gérer l'ensemble du pipeline, de l'ingestion des données au déploiement en production. L'AMI AWS Deep Learning est une image de machine EC2 personnalisée conçue pour les applications de deep learning. Lambda Labs donne accès à de puissants GPU NVIDIA pour le développement de l'IA, à partir de 2,49$ de l'heure pour le H100 PCIe.

Exemple concret : enseignement basé sur l'IA avec calcul avec Hivenet

L'une des applications les plus prometteuses de informatique distribuée pour l'IA est dans le domaine de l'enseignement. MyTutor.io, une entreprise qui tire parti de l'IA pour un tutorat personnalisé, a réussi à étendre ses opérations en utilisant Calculez avec Hivenet. Dans un entretien avec Anton Gorelov, co-fondateur et directeur technique de MyTutor.io, il explique comment L'infrastructure de cloud computing évolutive de Hivenet a permis la formation et le déploiement de modèles d'IA qui offrent des expériences d'apprentissage adaptatives aux étudiants du monde entier.

Pourquoi utiliser Compute with Hivenet pour la formation des transformateurs ?

• Cloud Compute décentralisé: Contrairement aux services cloud traditionnels, Hivenet exploite l'informatique distribuée, en réduisant la dépendance à l'égard de serveurs centralisés pour une meilleure allocation des ressources.
• Évolutivité: Vous avez besoin de plus de calcul ? Hivenet alloue les ressources de manière dynamique en fonction de la demande.
• Vitesse: Les architecture distribuée minimise les goulots d'étranglement liés à la formation, en optimisant Entraînement et inférence sur les modèles d'IA.

Si vous développez Modèles d'IA, Calculez avec Hivenet fournit une plus flexible, plus efficace et plus abordable alternative au traditionnel informatique en nuage pour l'IA.

Deep Learning dans le cloud

L'apprentissage profond dans le cloud a révolutionné la façon dont nous formons et déployons des modèles d'apprentissage profond, offrant une alternative évolutive et flexible à l'infrastructure sur site traditionnelle. En tirant parti informatique en nuage ressources, vous pouvez accéder à du matériel et à des outils puissants sans avoir besoin d'un investissement initial important. La plupart des plateformes cloud fournissent des services d'IA pré-entraînés qui peuvent atteindre une précision élevée pour les cas d'utilisation généraux et qui sont prêts à l'emploi. Services informatiques en nuage améliorer l'accessibilité du deep learning en simplifiant la gestion de grands ensembles de données et en facilitant la formation sur le matériel distribué. Paperspace prend en charge divers GPU NVIDIA pour le développement de modèles d'IA, avec un prix commençant à 2,24$ de l'heure pour le GPU H100.

Les principaux fournisseurs de cloud tels qu'AWS, Google Cloud et Microsoft Azure proposent une gamme de services de deep learning. Il s'agit notamment de modèles, de cadres et d'outils prédéfinis qui simplifient le processus de formation et de déploiement des modèles. Par exemple, Google Cloud propose une gamme de services d'apprentissage automatique appelés Cloud AI, qui incluent des services spécialisés pour les applications d'apprentissage en profondeur. Amazon Web Services propose un service d'apprentissage automatique entièrement géré appelé SageMaker pour l'apprentissage en profondeur, qui permet aux utilisateurs de créer, de former et de déployer des modèles de manière efficace. Pour choisir le bon fournisseur de cloud pour le deep learning, vous devez évaluer les fonctionnalités, les prix et les besoins spécifiques de votre charge de travail. Les services d'apprentissage profond basés sur le cloud permettent une intégration facile avec les ordinateurs portables, facilitant ainsi la transition en douceur des tâches de formation vers des instances de calcul basées sur le cloud.

L'un des principaux avantages du deep learning dans le cloud est sa rentabilité. Vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez, ce qui en fait un choix économique tant pour les projets à grande échelle que pour les petites expériences. En outre, les services cloud offrent la flexibilité nécessaire pour étendre ou étendre vos efforts de formation et de déploiement en fonction des besoins de votre projet. La plateforme cloud Nebius fournit des instances accélérées par GPU NVIDIA pour les charges de travail d'IA et de deep learning.

En utilisant le deep learning dans le cloud, vous pouvez vous concentrer sur le développement et la mise au point de vos modèles pendant que le fournisseur de cloud gère l'infrastructure sous-jacente. Cette approche permet non seulement d'économiser du temps et de l'argent, mais vous permet également de tirer parti des dernières avancées en matière de technologie d'apprentissage profond.

Conclusion

L'architecture de Transformer a remodelé l'IA, faisant génération de texte similaire à celle d'un humain possible. Si vous entraînez des modèles d'IA, Calculez avec Hivenet propose une infrastructure puissante, évolutive et rentable.

Êtes-vous prêt à développer vos projets d'IA ? Commencez à utiliser Compute avec Hivenet dès aujourd'hui !

Une FAQ (très) complète

Architecture et calcul des transformateurs avec Hivenet

En quoi l'IA basée sur les transformateurs diffère-t-elle des modèles d'apprentissage profond traditionnels ?

Utilisation des transformateurs auto-attention et traitement parallèle, tandis que les modèles traditionnels tels que les RNN traitent le texte de manière séquentielle, ce qui les rend plus lents et moins sensibles au contexte. De plus, les transformateurs n'ont pas d'unités récurrentes, ce qui réduit le temps d'entraînement par rapport aux architectures neuronales récurrentes précédentes. L'auto-attention permet au modèle de traiter simultanément tous les jetons d'une séquence, permettant ainsi la parallélisation des calculs.

Quelle est la configuration matérielle requise pour la formation d'un modèle de transformateur ?

La formation des transformateurs nécessite GPU ou TPU hautes performances, une mémoire importante et des ressources cloud distribuées telles que Calculez avec Hivenet.

Comment Compute with Hivenet optimise-t-il l'entraînement à l'IA ?

Hivenet informatique décentralisée alloue les ressources de manière dynamique, réduisant ainsi les coûts liés au cloud et augmentant l'efficacité. Vultr propose une gamme d'options GPU abordables, notamment les cartes NVIDIA A100 et H100.

Les projets d'IA à petite échelle peuvent-ils bénéficier du calcul avec Hivenet ?

Oui ! Calculer avec Hivenet c'est scalable, ce qui le rend adapté à la fois formation à l'IA d'entreprise et des expériences d'IA plus petites.Comment puis-je commencer à utiliser Compute avec Hivenet ?

Inscrivez-vous sur https://compute.hivenet.com/ pour accéder aux ressources de calcul de l'IA.

Architecture des transformateurs et grands modèles de langage (LLM)

Qu'est-ce que l'architecture Transformer dans GPT ?

Le Architecture du transformateur in GPT est un modèle d'apprentissage en profondeur conçu pour traitement du langage naturel (NLP). Elle repose sur attention à soi et couches anticipées pour traiter le texte en parallèle, afin de lui permettre de comprendre contexte, dépendances et relations entre les mots sur de longues distances.

Quelle est la différence entre l'architecture CNN et l'architecture Transformer ?

• CNN (réseaux de neurones convolutifs) sont principalement utilisés pour traitement de l'image et s'appuient sur des couches convolutives pour détecter des motifs dans les champs récepteurs locaux.
• Transformateurs sont conçus pour traitement de texte et utilisez mécanismes d'attention personnelle pour capturer les dépendances à longue distance dans les séquences.

Qu'est-ce que l'architecture Transformer dans les LLM ?

Dans Modèles linguistiques étendus (LLM), l'architecture du transformateur permet une efficacité traitement de texte, génération et compréhension contextuelle. Il utilise attention à soi, attention multi-têtes et couches d'anticipation pour traiter de grandes quantités de texte.

Quelle est la différence entre l'architecture BERT et l'architecture Transformer ?

BERT est une implémentation spécifique du Architecture du transformateur, mais il diffère de plusieurs manières principales :

• BERT est bidirectionnel, ce qui signifie qu'il prend en compte le contexte à la fois gauche et droite d'un mot.
• Transformateurs standard (comme GPT) sont généralement autorégressif, traitement de texte une directionnelle de gauche à droite.

Modèles linguistiques étendus (LLM) et PNL

Qu'est-ce qu'un grand modèle linguistique ?

UNE Modèle de langage étendu (LLM) est un système d'intelligence artificielle formé à partir de grands ensembles de données pour comprendre et générer du texte semblable à celui d'un humain. Les exemples incluent GPT-4, BERT et PalM.

Est-ce que ChatGPT est un grand modèle de langage ?

Oui, ChatGPT est basé sur TPT, qui est un modèle de langage large (LLM) conçu pour générer et traiter du texte.

Quelle est la différence entre BERT et LLM ?

• BERT est un LLM mais se concentre sur apprentissage contextuel bidirectionnel pour les tâches de PNL.
• LLM (comme GPT-4) sont généralement autorégressif, formé à la génération et à la complétion de textes.

Quel réseau neuronal est utilisé pour la PNL ?

Le Transformateur L'architecture est le réseau neuronal le plus courant pour la PNL aujourd'hui.

Pourquoi utiliser RNN pour la PNL ?

Les RNN (réseaux neuronaux récurrents) étaient utilisés avant Transformers pour traiter du texte séquentiel mais aux prises avec des dépendances à long terme.

Quels sont les 4 types de PNL ?

1. Classification des textes (par exemple, détection de spam)
2. Reconnaissance d'entités nommées (NER) (par exemple, noms d'identification)
3. Traduction automatique (par exemple, Google Translate)
4. Analyse des sentiments (par exemple, exploration d'opinions)

Quel réseau neuronal convient le mieux au traitement de texte ?

Transformateurs surpassent les RNN et les CNN pour le traitement de texte en raison de leur parallélisation et mécanismes d'attention personnelle.

Formation aux modèles d'IA et cloud computing

Qu'est-ce que la formation sur les modèles en IA ?

L'entraînement des modèles est le processus qui consiste à introduire des données dans un système d'IA pour l'aider à apprendre modèles, relations et prévisions.

Où trouver des modèles d'IA entraînés ?

Des modèles d'IA pré-entraînés sont disponibles sur des plateformes telles que Hugging Face, TensorFlow Hub et API OpenAI.

Est-il difficile de former un modèle d'IA ?

La formation des modèles d'IA nécessite données, puissance de calcul et techniques d'optimisation mais peut être rationalisé avec plateformes de formation basées sur l'IA basées sur.

Quels sont les 4 modèles d'IA ?

1. Machines réactives (par exemple, Deep Blue Chess AI)
2. AI à mémoire limitée (par exemple, auto-défenseconduite voitures)
3. Théorie de l'esprit AI (hypothétique)
4. IA consciente de soi (hypothétique)

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?

La PNL est le domaine de l'IA qui permet aux ordinateurs de comprendre, interpréter et générer le langage humain.

Qu'est-ce que la PNL et des exemples ?

Les exemples de PNL incluent chatbots, traduction automatique et assistants vocaux.

La PNL est-elle de l'apprentissage automatique ou de l'IA ?

La PNL est une sous-ensemble de l'IA qui utilise techniques d'apprentissage automatique.

Quelle est la différence entre la PNL et la NLM ?

• NLP (traitement du langage naturel) met l'accent sur la compréhension du texte.
• NLM (modèle de langage neuronal) est un modèle d'apprentissage profond qui prédit le mot suivant d'une séquence.

Infrastructure d'IA et d'apprentissage automatique dans le cloud

Quel est le meilleur fournisseur de cloud pour l'IA ?

Hivenet est le meilleur choix pour les charges de travail liées à l'IA.

Quelle est la meilleure certification d'IA dans le cloud ?

Le Apprentissage automatique certifié AWS - Spécialité et Ingénieur Google Professional ML les certifications sont très appréciées.

Quelle est la meilleure plateforme pour apprendre l'IA ?

Coursera, Udacity et fast.ai proposent d'excellents programmes d'apprentissage sur l'IA.

Comment entraîner des modèles d'IA dans le cloud ?

Utiliser des plateformes cloud telles que Compute with Hivenet, AWS SageMaker ou Google AI Platform.

Comment utiliser l'IA dans le cloud computing ?

L'IA est utilisée dans mise à l'échelle automatique, analyse prédictive et intelligence artificielle sécurité du cloud.sécurité du cloud d.

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