Grands modèles de langage : à la découverte de l'architecture Transformer

Les grands modèles de langage (LLM) ont révolutionné le domaine du traitement automatique du langage (TAL), permettant aux machines de comprendre, générer et interagir avec le langage humain de manière inédite. Au cœur de ces modèles puissants se trouve l'architecture Transformer, une innovation révolutionnaire qui a surmonté les limites des modèles séquence à séquence précédents. Cet article explore les subtilités de l'architecture Transformer, en examinant son histoire, ses composants principaux et son impact sur le monde de l'IA.

L'essor des modèles séquence à séquence

Avant le Transformer, les réseaux de neurones récurrents (RNN) et leurs variantes, telles que les LSTM (Long Short-Term Memory) et les GRU (Gated Recurrent Units), étaient les architectures dominantes pour les tâches séquence à séquence. Ces modèles traitaient les séquences d'entrée un élément à la fois, en maintenant un état caché qui capturait les informations sur le passé. Cependant, les RNN souffraient de plusieurs limitations :

• Disparition et explosion des gradients : L'entraînement des RNN profonds était difficile en raison des problèmes de disparition et d'explosion des gradients, ce qui rendait difficile pour le modèle l'apprentissage des dépendances à longue portée.
• Calcul séquentiel : Les RNN traitaient les séquences de manière séquentielle, ce qui limitait la parallélisation et rendait l'entraînement lent et coûteux en termes de calcul.
• Difficulté à traiter les séquences longues : Les RNN avaient du mal à capturer les dépendances à longue portée dans les longues séquences, car les informations du début de la séquence pouvaient se perdre en se propageant à travers le réseau.

Le Transformer : un changement de paradigme

En 2017, une équipe de chercheurs de Google Brain a présenté l'architecture Transformer dans leur article fondateur "Attention is All You Need". Le Transformer a complètement abandonné la récurrence pour s'appuyer uniquement sur le mécanisme d'attention afin de capturer les relations entre les différentes parties de la séquence d'entrée. Cette approche révolutionnaire offrait plusieurs avantages :

• Parallélisation : Le Transformer pouvait traiter l'ensemble de la séquence d'entrée en parallèle, accélérant considérablement l'entraînement et l'inférence.
• Dépendances à longue portée : Le mécanisme d'attention permettait au modèle de prêter directement attention à n'importe quelle partie de la séquence d'entrée, quelle que soit la distance, capturant ainsi efficacement les dépendances à longue portée.
• Interprétabilité : Les poids d'attention fournissaient des indications sur les parties de la séquence d'entrée sur lesquelles le modèle se concentrait, rendant le modèle plus interprétable.

Composants principaux du Transformer

L'architecture Transformer se compose de plusieurs composants clés qui fonctionnent ensemble pour traiter et générer du texte. Ces composants incluent :

1. Plongement d'entrée (Input Embedding)

La séquence d'entrée est d'abord convertie en une séquence de vecteurs denses à l'aide d'une couche de plongement (embedding layer). Chaque mot ou sous-mot (token) est mappé à une représentation vectorielle de haute dimension qui capture sa signification sémantique. Par exemple, le mot "roi" pourrait être représenté par un vecteur proche des vecteurs pour "reine" et "souverain".

2. Encodage positionnel

Comme le Transformer ne s'appuie pas sur la récurrence, il a besoin d'un mécanisme pour encoder la position de chaque mot dans la séquence. Ceci est réalisé grâce à l'encodage positionnel, qui ajoute un vecteur à chaque plongement de mot qui représente sa position dans la séquence. Ces plongements positionnels sont généralement basés sur des fonctions sinus et cosinus avec différentes fréquences. Par exemple, le premier mot de la phrase pourrait avoir un encodage positionnel différent du deuxième mot, et ainsi de suite.

3. Encodeur

L'encodeur est chargé de traiter la séquence d'entrée et de générer une représentation contextualisée de chaque mot. Il se compose de plusieurs couches de blocs identiques. Chaque bloc contient deux sous-couches :

• Auto-attention multi-têtes (Multi-Head Self-Attention) : Cette couche calcule les poids d'attention entre chaque mot de la séquence d'entrée et tous les autres mots de la séquence. Les poids d'attention indiquent à quel point chaque mot doit prêter attention aux autres mots lors de la formation de sa représentation contextualisée. L'aspect "multi-têtes" signifie que le mécanisme d'attention est appliqué plusieurs fois en parallèle, chaque tête apprenant différents modèles d'attention.
• Réseau de neurones à propagation avant (Feed Forward Network) : Cette couche applique un réseau de neurones à propagation avant à chaque plongement de mot indépendamment. Ce réseau se compose généralement de deux couches entièrement connectées avec une fonction d'activation ReLU entre les deux.

Chacune de ces sous-couches est suivie d'une connexion résiduelle et d'une normalisation de couche. La connexion résiduelle aide à atténuer le problème de la disparition du gradient, tandis que la normalisation de couche aide à stabiliser l'entraînement.

4. Décodeur

Le décodeur est chargé de générer la séquence de sortie, compte tenu des représentations contextualisées produites par l'encodeur. Il se compose également de plusieurs couches de blocs identiques. Chaque bloc contient trois sous-couches :

• Auto-attention multi-têtes masquée : Cette couche est similaire à la couche d'auto-attention multi-têtes de l'encodeur, mais elle inclut un masque qui empêche chaque mot de prêter attention aux mots futurs dans la séquence. Ceci est nécessaire pour s'assurer que le décodeur n'utilise que les informations du passé lors de la génération de la séquence de sortie.
• Attention multi-têtes : Cette couche calcule les poids d'attention entre la sortie de la couche d'auto-attention multi-têtes masquée et la sortie de l'encodeur. Cela permet au décodeur de prêter attention aux parties pertinentes de la séquence d'entrée lors de la génération de la séquence de sortie.
• Réseau de neurones à propagation avant : Cette couche est la même que le réseau de neurones à propagation avant dans l'encodeur.

Comme dans l'encodeur, chacune de ces sous-couches est suivie d'une connexion résiduelle et d'une normalisation de couche.

5. Couche de sortie

La couche finale du décodeur est une couche linéaire suivie d'une fonction d'activation softmax. Cette couche produit une distribution de probabilité sur tous les mots possibles du vocabulaire. Le mot ayant la plus haute probabilité est sélectionné comme le mot suivant dans la séquence de sortie.

Le mécanisme d'attention : la clé du succès du Transformer

Le mécanisme d'attention est l'innovation principale de l'architecture Transformer. Il permet au modèle de se concentrer sur les parties les plus pertinentes de la séquence d'entrée lors du traitement de chaque mot. Le mécanisme d'attention fonctionne en calculant un ensemble de poids d'attention qui indiquent à quel point chaque mot doit prêter attention aux autres mots de la séquence.

Les poids d'attention sont calculés à l'aide de la formule suivante :

Attention(Q, K, V) = softmax((QK^T) / sqrt(d_k))V

Où :

• Q est la matrice des requêtes (queries)
• K est la matrice des clés (keys)
• V est la matrice des valeurs (values)
• d_k est la dimension des clés

Les requêtes, les clés et les valeurs sont toutes dérivées des plongements d'entrée. Les requêtes représentent les mots auxquels on prête attention, les clés représentent les mots à partir desquels on prête attention, et les valeurs représentent l'information à laquelle on prête attention. Les poids d'attention sont calculés en effectuant le produit scalaire des requêtes et des clés, en mettant le résultat à l'échelle par la racine carrée de la dimension des clés, puis en appliquant la fonction softmax. La fonction softmax garantit que la somme des poids d'attention est égale à 1. Les poids d'attention sont ensuite multipliés par les valeurs pour produire la somme pondérée des valeurs, qui représente la représentation contextualisée du mot.

Attention multi-têtes

Le Transformer utilise l'attention multi-têtes, ce qui signifie que le mécanisme d'attention est appliqué plusieurs fois en parallèle, chaque tête apprenant différents modèles d'attention. Cela permet au modèle de capturer différents types de relations entre les mots de la séquence d'entrée. Par exemple, une tête pourrait apprendre à prêter attention aux relations syntaxiques, tandis qu'une autre tête pourrait apprendre à prêter attention aux relations sémantiques.

Les sorties des multiples têtes d'attention sont concaténées puis passées à travers une couche linéaire pour produire la représentation contextualisée finale du mot.

Applications des LLM basés sur le Transformer

L'architecture Transformer a permis le développement de LLM puissants qui ont atteint des résultats de pointe sur un large éventail de tâches de TAL. Parmi les applications les plus notables des LLM basés sur le Transformer, on trouve :

• Génération de texte : Les LLM peuvent générer du texte réaliste et cohérent, ce qui les rend utiles pour des tâches telles que la rédaction d'articles, la création de contenu marketing et la génération de contenu créatif. Par exemple, des systèmes comme GPT-3 et LaMDA peuvent générer différents formats de texte créatifs, comme des poèmes, du code, des scripts, des pièces musicales, des e-mails, des lettres, etc.
• Traduction automatique : Les LLM ont considérablement amélioré la précision des systèmes de traduction automatique, permettant une communication fluide entre des personnes parlant des langues différentes. Des services comme Google Translate et DeepL exploitent les architectures Transformer pour leurs capacités de traduction.
• Réponse aux questions : Les LLM peuvent répondre à des questions sur la base d'un contexte donné, ce qui les rend utiles pour des tâches telles que le support client et la recherche d'informations. Les exemples incluent des systèmes capables de répondre à des questions sur un document ou un site web.
• Résumé de texte : Les LLM peuvent générer des résumés concis de longs documents, ce qui permet aux lecteurs d'économiser du temps et des efforts. Cela peut être utilisé pour résumer des articles de presse, des documents de recherche ou des documents juridiques.
• Analyse de sentiments : Les LLM peuvent déterminer le sentiment (positif, négatif ou neutre) exprimé dans un texte, permettant aux entreprises de comprendre les opinions et les commentaires des clients. Ceci est couramment utilisé dans la surveillance des médias sociaux et l'analyse des avis clients.
• Génération de code : Certains LLM, comme Codex, sont capables de générer du code dans divers langages de programmation, aidant les développeurs à écrire et à déboguer des logiciels.

L'impact des LLM s'étend bien au-delà de ces applications spécifiques. Ils sont également utilisés dans des domaines tels que la découverte de médicaments, la science des matériaux et la modélisation financière, démontrant leur polyvalence et leur potentiel d'innovation.

Exemples de modèles basés sur le Transformer

Plusieurs LLM de premier plan sont basés sur l'architecture Transformer. Voici quelques exemples notables :

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : Développé par Google, BERT est un modèle pré-entraîné qui peut être affiné pour une variété de tâches de TAL. Il est connu pour sa capacité à comprendre le contexte des mots dans une phrase, ce qui conduit à des performances améliorées sur des tâches comme la réponse aux questions et l'analyse de sentiments.
• Série GPT (Generative Pre-trained Transformer) (GPT-2, GPT-3, GPT-4) : Développés par OpenAI, les modèles GPT sont connus pour leurs impressionnantes capacités de génération de texte. Ils sont capables de générer du texte réaliste et cohérent sur un large éventail de sujets.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) : Développé par Google, T5 est un modèle qui traite toutes les tâches de TAL comme des problèmes de texte à texte. Cela lui permet d'être facilement affiné pour une variété de tâches à l'aide d'un seul modèle.
• LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) : Un autre modèle de Google, LaMDA est conçu pour les applications de dialogue et est connu pour sa capacité à générer des conversations naturelles et engageantes.
• BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer) : Développé par Facebook, BART est un modèle conçu à la fois pour les tâches de génération et de compréhension de texte. Il est souvent utilisé pour des tâches comme le résumé de texte et la traduction automatique.

Défis et perspectives d'avenir

Bien que les LLM basés sur le Transformer aient réalisé des progrès remarquables, ils sont également confrontés à plusieurs défis :

• Coût de calcul : L'entraînement et le déploiement des LLM peuvent être coûteux en termes de calcul, nécessitant des ressources et une énergie considérables. Cela limite l'accessibilité de ces modèles aux organisations disposant de budgets et d'infrastructures importants.
• Exigences en matière de données : Les LLM nécessitent des quantités massives de données pour s'entraîner efficacement. Cela peut être un défi pour les tâches où les données sont rares ou difficiles à obtenir.
• Biais et équité : Les LLM peuvent hériter des biais des données sur lesquelles ils sont entraînés, ce qui entraîne des résultats inéquitables ou discriminatoires. Il est crucial de traiter ces biais pour garantir que les LLM sont utilisés de manière responsable et éthique.
• Interprétabilité : Bien que le mécanisme d'attention fournisse un aperçu du processus de prise de décision du modèle, les LLM sont encore en grande partie des boîtes noires. Améliorer l'interprétabilité de ces modèles est important pour renforcer la confiance et comprendre leurs limites.
• Véracité et hallucination : Les LLM peuvent parfois générer des informations incorrectes ou absurdes, un phénomène connu sous le nom d'"hallucination". L'amélioration de la véracité des LLM est un domaine de recherche en cours.

Les futures orientations de la recherche dans le domaine des LLM basés sur le Transformer incluent :

• Architectures efficaces : Développer des architectures plus efficaces qui nécessitent moins de ressources de calcul et de données.
• IA explicable (XAI) : Améliorer l'interprétabilité des LLM pour comprendre leurs processus de prise de décision.
• Atténuation des biais : Développer des techniques pour atténuer les biais dans les LLM et garantir l'équité.
• Intégration des connaissances : Intégrer des sources de connaissances externes dans les LLM pour améliorer leur véracité et leurs capacités de raisonnement.
• Apprentissage multimodal : Étendre les LLM pour gérer plusieurs modalités, telles que le texte, les images et l'audio.

Conclusion

L'architecture Transformer a révolutionné le domaine du TAL, permettant le développement de LLM puissants capables de comprendre, de générer et d'interagir avec le langage humain de manière inédite. Bien que des défis subsistent, le Transformer a ouvert la voie à une nouvelle ère de technologies linguistiques basées sur l'IA qui ont le potentiel de transformer diverses industries et aspects de nos vies. Alors que la recherche continue de progresser, nous pouvons nous attendre à voir des innovations encore plus remarquables dans les années à venir, libérant tout le potentiel des modèles de langage et de leurs applications dans le monde entier. L'impact des LLM se fera sentir à l'échelle mondiale, influençant la façon dont nous communiquons, apprenons et interagissons avec la technologie.