Des réseaux de neurones aux transformateurs : l'évolution du machine learning - DATAVERSITY

Des réseaux de neurones aux transformateurs : l’évolution de l’apprentissage automatique – DATAVERSITY

Horodatage: 29 janvier 2024 3:35 AM
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Les modèles de base tels que les grands modèles de langage (LLM) sont un sujet vaste et évolutif, mais comment en sommes-nous arrivés là ? Pour accéder aux LLM, nous devons aborder plusieurs niveaux, en commençant par le sujet primordial de l’IA et de l’apprentissage automatique. L'apprentissage automatique fait partie de l'IA et il s'agit simplement du processus consistant à apprendre aux ordinateurs à apprendre et à prendre des décisions basées sur des données.

À la base se trouvent diverses architectures ou méthodes, chacune avec des approches uniques en matière de traitement et d’apprentissage à partir des données. Ceux-ci incluent des réseaux de neurones, qui imitent la structure du cerveau humain, des arbres de décision qui prennent des décisions basées sur un ensemble de règles et prennent en charge des machines vectorielles qui classent les données en trouvant la meilleure ligne ou marge de démarcation.

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique cela pousse ces concepts plus loin. Il utilise des structures complexes appelées réseaux de neurones profonds, composés de nombreuses couches de nœuds ou neurones interconnectés. Ces couches permettent au modèle d'apprendre à partir de grandes quantités de données, ce qui rend l'apprentissage en profondeur particulièrement efficace pour des tâches telles que la reconnaissance d'images et de parole.

Evolution vers l'apprentissage profond

L’apprentissage profond représente un changement important par rapport à l’apprentissage automatique traditionnel. L'apprentissage automatique traditionnel consiste à alimenter les fonctionnalités triées sur le volet de la machine, tandis que les algorithmes d'apprentissage profond apprennent ces fonctionnalités directement à partir des données, conduisant à des modèles plus robustes et plus complexes. L’augmentation de la puissance de calcul et de la disponibilité des données a alimenté ce changement, permettant la formation de réseaux neuronaux profonds. Les entreprises peuvent expérimenter l'apprentissage en profondeur grâce à des fournisseurs de cloud comme Amazon Web Services (AWS), qui offrent un calcul et un stockage pratiquement illimités à leurs clients.

Revenons à l'apprentissage profond : les réseaux de neurones profonds sont essentiellement des piles de couches, chacune apprenant différents aspects des données. Plus il y a de couches, plus le réseau est profond, d’où le terme « apprentissage profond ». Ces réseaux peuvent apprendre des modèles complexes dans de grands ensembles de données, ce qui les rend très efficaces pour des tâches complexes telles que le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.

Les réseaux de neurones

Quant aux bases des réseaux de neurones, ils s’inspirent du cerveau humain et sont constitués de neurones ou de nœuds connectés dans une structure en forme de toile. Chaque neurone traite les données d'entrée, puis applique une transformation et transmet enfin la sortie à la couche suivante. Les fonctions d'activation au sein de ces neurones aident le réseau à apprendre des modèles complexes en introduisant des non-linéarités dans le modèle.

Un réseau neuronal typique comprend trois types de couches : entrée, cachée et sortie. La couche d'entrée reçoit les données, les couches cachées les traitent et la couche de sortie produit le résultat final. Les couches cachées, souvent nombreuses dans l’apprentissage profond, sont celles où s’effectue la majeure partie des calculs, permettant au réseau d’apprendre des caractéristiques des données.

Des RNN aux LSTM

Les réseaux de neurones récurrents (RNN) constituent une méthode importante dans l'apprentissage automatique traditionnel et ont été développés pour gérer des données séquentielles, telles que des phrases dans un texte ou des séries chronologiques. Les RNN traitent les données de manière séquentielle, en conservant une mémoire interne des entrées précédentes pour influencer les sorties futures. Cependant, ils sont confrontés à des dépendances à long terme en raison du problème du gradient de disparition, dans lequel l'influence des entrées initiales diminue au cours de longues séquences.

Les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) répondent à cette limitation. Les LSTM, un type avancé de RNN, ont une structure plus complexe qui comprend des portes pour réguler le flux d'informations. Ces portes aident les LSTM à conserver des informations importantes sur de longues séquences, ce qui les rend plus efficaces pour des tâches telles que la modélisation du langage et la génération de texte.

Introduction aux transformateurs

Entrez l'architecture du transformateur. Les transformateurs marquent une avancée significative dans la gestion des données séquentielles, surpassant les RNN et les LSTM dans de nombreuses tâches. Introduit dans le papier historique « L'attention est tout ce dont vous avez besoin », les transformateurs révolutionnent la façon dont modélisent les séquences de processus, en utilisant un mécanisme appelé auto-attention pour évaluer l'importance des différentes parties des données d'entrée.

Contrairement aux RNN et aux LSTM, qui traitent les données de manière séquentielle, les transformateurs traitent des séquences entières simultanément. Ce traitement parallèle les rend non seulement efficaces, mais également aptes à capturer des relations complexes dans les données, un facteur crucial dans des tâches telles que la traduction et la synthèse linguistique.

Composants clés des transformateurs

L'architecture du transformateur repose sur deux composants clés : l'auto-attention et le codage de position. L'auto-attention permet au modèle de se concentrer sur différentes parties de la séquence d'entrée, déterminant ainsi le niveau d'attention à accorder à chaque partie lors du traitement d'un mot ou d'un élément particulier. Ce mécanisme permet au modèle de comprendre le contexte et les relations au sein des données.

Le codage positionnel est un autre aspect critique, donnant au modèle une idée de l'ordre des mots ou des éléments dans la séquence. Contrairement aux RNN, les transformateurs ne traitent pas les données dans l'ordre, cet encodage est donc nécessaire pour maintenir le contexte de la séquence. L'architecture se divise également en blocs de codeur et de décodeur, chacun remplissant des fonctions spécifiques de traitement de l'entrée et de génération de sortie.

Avantages de l'architecture du transformateur

Les transformateurs offrent plusieurs avantages par rapport aux modèles de traitement de séquence précédents. Leur capacité à traiter des séquences entières en parallèle accélère considérablement la formation et l’inférence. Ce parallélisme, associé à l'auto-attention, permet aux transformateurs de gérer plus efficacement les dépendances à longue portée, en capturant les relations dans les données qui couvrent de grandes lacunes dans la séquence.

Parallèlement à cela, les transformateurs s'adaptent exceptionnellement bien aux données et aux ressources de calcul, c'est pourquoi ils ont joué un rôle central dans le développement de grands modèles de langage. Leur efficience et leur efficacité dans diverses tâches en ont fait un choix populaire dans la communauté du machine learning, en particulier pour les tâches complexes de PNL.

Transformateurs dans les grands modèles de langage d'apprentissage automatique

Les transformateurs sont l'épine dorsale de nombreux grands modèles de langage tels que GPT (Generative Pretrained Transformer) et BERT (Bidirectionnel Encoder Representations from Transformers). GPT, par exemple, excelle dans la génération de textes de type humain, apprenant à partir de grandes quantités de données pour produire un langage cohérent et contextuellement pertinent. BERT, quant à lui, se concentre sur la compréhension du contexte des mots dans les phrases, révolutionnant des tâches telles que la réponse aux questions et l'analyse des sentiments.

Ces modèles ont considérablement fait progresser le domaine de traitement du langage naturel, démontrant la capacité du transformateur à comprendre et à générer un langage à un niveau proche de la compétence humaine. Leur succès a suscité une vague d’innovation, conduisant au développement de modèles encore plus puissants.

Applications et impact

Les applications des modèles basés sur des transformateurs dans le traitement du langage naturel sont vastes et croissantes. Ils sont utilisés dans les services de traduction linguistique, les outils de génération de contenu et même dans la création d’assistants IA capables de comprendre et de répondre à la parole humaine. Leur impact s’étend au-delà des seules tâches linguistiques ; les transformateurs sont adaptés pour être utilisés dans des domaines tels que la bioinformatique et le traitement vidéo.

L'impact de ces modèles est substantiel, offrant des progrès en termes d'efficacité, de précision et de capacité à gérer des tâches linguistiques complexes. À mesure que ces modèles continuent d’évoluer, ils devraient ouvrir de nouvelles possibilités dans des domaines tels que la création automatisée de contenu, l’éducation personnalisée et l’IA conversationnelle avancée.

Transformer demain

Pour l’avenir, l’avenir des transformateurs dans l’apprentissage automatique semble prometteur et plein de potentiel. Les chercheurs continuent d’innover, améliorant l’efficacité et les capacités de ces modèles. Nous pouvons nous attendre à voir des transformateurs appliqués dans des domaines plus diversifiés, faisant ainsi progresser les frontières de l’intelligence artificielle.

L’architecture du transformateur représente une étape importante dans le parcours de l’apprentissage automatique. Sa polyvalence et son efficacité ont non seulement transformé le paysage du traitement du langage naturel, mais ont également ouvert la voie à de futures innovations qui pourraient un jour brouiller la frontière entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle.

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