Comprendre les transformateurs dans le traitement du langage naturel, leurs fonctionnalités et leurs applications concrètes

Les transformateurs ont révolutionné le traitement automatique du langage naturel (TALN). Ils offrent un cadre robuste pour l'interprétation et la génération du langage humain. Cet article explore le fonctionnement des transformateurs, leur efficacité, leurs applications concrètes, le rôle des encodeurs et des décodeurs, ainsi que les techniques permettant d'affiner ces modèles.

encode/decode

Que sont les Transformers ?

Les transformateurs sont un nouveau type d'architecture de réseau neuronal, apparu dans l'article « Attention is All You Need » de Vaswani et al. en 2017. Contrairement aux modèles précédents qui reposaient principalement sur des réseaux neuronaux récurrents (RNN) ou convolutifs (CNN), les transformateurs utilisent un mécanisme d'auto-attention pour traiter les données d'entrée en parallèle. Cette approche unique leur permet de capturer beaucoup plus efficacement les dépendances à longue portée dans un texte.

L'architecture comprend un encodeur et un décodeur, chacun composé de plusieurs couches. L'encodeur traite le texte d'entrée et génère des représentations basées sur l'attention, tandis que le décodeur utilise ces représentations pour produire le texte de sortie. Par exemple, le modèle BERT de Google, un transformateur populaire, comporte plus de 340 millions de paramètres, ce qui lui permet de gérer efficacement des tâches complexes.

Comment fonctionnent les transformateurs dans le traitement du langage naturel ?

Au cœur de l'architecture du transformateur se trouve le mécanisme d'auto-attention, qui permet au modèle d'évaluer l'importance relative des différents mots d'une phrase. Cette fonctionnalité est essentielle à la compréhension du contexte et du sens, car la signification d'un mot peut varier en fonction des mots qui l'entourent.

Mécanisme d'auto-attention

Le mécanisme d’auto-attention fonctionne en trois étapes principales, illustrées comme suit :

1. Création de vecteurs de requête, de clé et de valeur : chaque mot de l'entrée est transformé en trois vecteurs distincts : un vecteur de requête, un vecteur de clé et un vecteur de valeur. Ces vecteurs proviennent des plongements de mots d'origine.

   
   

2. Calcul des scores d'attention : Pour chaque mot, les scores d'attention sont calculés en effectuant le produit scalaire de son vecteur de requête par les vecteurs clés de tous les autres mots. Cela produit un score indiquant l'attention à accorder à chaque mot.

   
   

3. Génération de sortie : Les scores d'attention sont normalisés via une fonction softmax, produisant une sortie calculée comme la somme pondérée des vecteurs de valeurs. Les pondérations correspondent aux scores d'attention normalisés.

   
   

Ce mécanisme d’auto-attention permet aux transformateurs de capturer des relations complexes dans les données, ce qui les rend très efficaces dans une variété de tâches PNL.

Efficacité des transformateurs

Les transformateurs ont démontré une efficacité substantielle pour plusieurs raisons clés :

1. Parallélisation : Contrairement aux RNN, qui traitent les données de manière séquentielle, les transformateurs gèrent des séquences entières simultanément. Ce traitement parallèle réduit le temps d'apprentissage de 50 % ou plus par rapport aux modèles traditionnels.

   
   

2. Dépendances à longue portée : Les transformateurs excellent dans la capture des dépendances à longue portée dans un texte, un facteur essentiel pour une compréhension précise du contexte. Par exemple, ils peuvent gérer efficacement des phrases de plus de 100 mots.

   
   

3. Évolutivité : En ajoutant simplement des couches et des paramètres, les transformateurs peuvent facilement évoluer pour apprendre à partir d'ensembles de données plus volumineux. Par exemple, GPT-3 dispose de 175 milliards de paramètres, ce qui lui permet de générer du texte plus cohérent et contextuellement pertinent.

   
   

4. Apprentissage par transfert : les transformateurs pré-entraînés peuvent être affinés avec des ensembles de données relativement petits, ce qui les rend polyvalents pour d'innombrables applications, telles que l'adaptation d'un modèle formé sur des données linguistiques générales à un domaine spécifique comme les documents juridiques.

   
   

Applications concrètes des transformateurs

Les transformateurs ont des applications polyvalentes dans divers domaines, démontrant leur capacité à traiter efficacement des tâches linguistiques complexes. Voici quelques exemples notables :

1. Traduction automatique

L'une des applications les plus anciennes et les plus significatives des transformateurs est la traduction automatique. Par exemple, Google Traduction exploite les architectures de transformateurs pour améliorer la précision des traductions. En se concentrant sur le contexte et les nuances, la qualité des traductions a été améliorée jusqu'à 85 % par rapport aux méthodes précédentes.

2. Résumé du texte

Les transformateurs sont largement utilisés pour la synthèse automatique de textes, générant des résumés concis à partir de documents volumineux. Ils permettent d'identifier les idées principales et de fournir des résumés capturant l'essence du texte original. Par exemple, les modèles développés par des entreprises comme Facebook permettent de condenser des articles en résumés conservant 90 % des informations clés.

3. Analyse des sentiments

Dans l'analyse des sentiments, les transformateurs analysent les avis clients et les publications sur les réseaux sociaux pour déterminer les sentiments exprimés. Cette capacité est essentielle pour les entreprises souhaitant comprendre l'opinion publique. Par exemple, une étude a révélé que les marques utilisant l'analyse des sentiments obtenaient des informations susceptibles d'augmenter la satisfaction client de 20 %.

4. Chatbots et assistants virtuels

Les transformateurs sont au cœur de nombreux chatbots et assistants virtuels modernes. Leur capacité à comprendre les requêtes des utilisateurs améliore la qualité des interactions et rend les échanges plus naturels. L'assistant virtuel Alexa en est un exemple bien connu : il utilise des transformateurs pour améliorer l'expérience utilisateur.

5. Génération de contenu

Les Transformers excellent également dans la génération de contenu, capables de produire des articles, des récits et bien plus encore. GPT-3 d'OpenAI peut générer du texte souvent impossible à distinguer de celui écrit par un humain. D'ailleurs, il a été rapporté qu'environ 75 % des lecteurs trouvent les résultats écrits de GPT-3 convaincants.

Encodeur et décodeur dans Transformers

Les transformateurs comprennent deux éléments clés : l'encodeur et le décodeur. Chacun joue un rôle essentiel dans le traitement et la génération de texte.

Encodeur

L'encodeur traite le texte saisi et le transforme en un ensemble de représentations basées sur l'attention. Il est composé de plusieurs couches, chacune contenant deux composants principaux :

1. Couche d'auto-attention : cette couche calcule les scores d'attention pour les mots d'entrée, permettant au modèle de se concentrer sur les parties les plus pertinentes du texte.

   
   

2. Réseau neuronal à propagation directe : après la couche d'auto-attention, la sortie passe par un réseau neuronal à propagation directe qui applique des transformations non linéaires aux données.

   
   

La sortie de l'encodeur se compose d'incorporations de mots contextualisées qui transmettent efficacement le sens du texte d'entrée.

Décodeur

Le décodeur génère le texte de sortie à partir des représentations créées par l'encodeur. Il comprend :

1. Couche d'auto-attention masquée : cela garantit que le décodeur ne s'occupe que des mots précédents dans la sortie, l'empêchant d'accéder aux mots futurs pendant la génération.

   
   

2. Couche d'attention du codeur-décodeur : cette couche permet au décodeur d'incorporer les informations de la sortie du codeur.

   
   

3. Réseau neuronal à propagation directe : Similaire à l'encodeur, le décodeur dispose d'un réseau à propagation directe pour un traitement supplémentaire.

   
   

Le décodeur produit la séquence de sortie finale, qui peut être du texte dans une langue cible ou une réponse générée.

Transformateurs à réglage fin

Le réglage fin adapte un transformateur pré-entraîné à une tâche ou un jeu de données spécifique. Ce processus est essentiel pour optimiser les avantages des transformateurs pour différentes applications et comprend généralement les étapes suivantes :

1. Sélection d’un modèle pré-entraîné : choisissez un modèle qui correspond à votre tâche, tel que BERT ou T5.

   
   

2. Préparation de l'ensemble de données : collecte et prétraitement des données pertinentes. Cela implique souvent la tokenisation et la création de paires d'entrées-sorties adaptées.

   
   

3. Entraînement du modèle : Affinez-le à l'aide de techniques d'apprentissage par transfert, impliquant généralement quelques époques avec un taux d'apprentissage plus faible.

   
   

4. Évaluation des performances : Évaluez les performances du modèle sur un ensemble de validation pour confirmer qu'il atteint la précision souhaitée.

   
   

5. Déploiement : une fois satisfait des mesures de performances, déployez le modèle pour des applications réelles.

   
   

Le réglage fin permet aux organisations d’exploiter les capacités des transformateurs sans avoir besoin de ressources informatiques massives ou d’ensembles de données étendus.

Résumé

Les transformateurs ont révolutionné le traitement automatique du langage naturel (TALN) en offrant des outils puissants pour comprendre et générer le langage humain. Leur architecture unique, caractérisée par l'auto-attention et le traitement parallèle, leur permet d'identifier des relations complexes dans un texte. Avec des applications allant de la traduction automatique à la création de contenu, les transformateurs sont essentiels dans le domaine du TALN.

Avec les progrès technologiques, les applications potentielles des transformateurs restent vastes. Les organisations peuvent exploiter pleinement leur potentiel en comprenant leur fonctionnement et en les adaptant efficacement à leurs besoins spécifiques.