La vidéo Transformers (how LLMs work) explained visually | DL5 de 3Blue1Brown offre une explication visuelle et intuitive du fonctionnement des Transformers, l’architecture fondamentale derrière les grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT.
Comprendre les Transformers : Un Orchestre Symphonique de l’Intelligence Artificielle
Introduction
Depuis leur apparition en 2017, grâce à une publication de chercheurs de Google, les Transformers ont bouleversé l’intelligence artificielle (IA), devenant un élément central dans de nombreuses applications actuelles comme ChatGPT, DALL-E ou Midjourney. À l’image d’un orchestre symphonique où chaque musicien joue simultanément, créant une harmonie parfaite à partir d’instruments distincts, les Transformers intègrent simultanément différentes informations pour produire une réponse cohérente et pertinente. Cette analogie musicale offre une manière pédagogique et intuitive de comprendre leur fonctionnement complexe.
Qu’est-ce qu’un Transformer ?
Imaginez les Transformers comme des orchestres dirigés par un chef capable d’écouter et coordonner instantanément tous les instruments, plutôt que de suivre une partition note par note. Contrairement aux modèles précédents, qui traitaient l’information séquentiellement comme une mélodie linéaire, les Transformers écoutent tous les éléments à la fois, capturant ainsi un contexte global et profond. Ce mécanisme d’attention permet une compréhension nuancée, comparable à un orchestre qui ajuste sa performance en fonction des autres musiciens pour maintenir une parfaite harmonie.
Fonctionnement général des Transformers
Le processus débute comme une répétition musicale où chaque instrument (token) est accordé et préparé. Chaque token devient alors un musicien représenté par un vecteur (embedding), positionné dans un espace multidimensionnel, similaire à un orchestre positionné sur scène. La proximité spatiale entre ces musiciens indique une similarité dans leurs rôles ou tonalités musicales.
Le bloc d’attention joue le rôle d’un chef d’orchestre exceptionnel, capable de diriger simultanément l’ensemble des musiciens en ajustant précisément leurs interactions. Par exemple, un même musicien (mot) pourra changer sa façon de jouer selon le contexte musical (le sens du texte). Ainsi, le mot « modèle » peut prendre un sens différent selon que l’ensemble joue dans un contexte scientifique (« apprentissage automatique ») ou artistique (« top-modèle »).
Ensuite intervient un second processus, le perceptron multicouche, comparable à un professeur de musique qui affine individuellement chaque instrumentiste en leur posant des questions musicales subtiles, ajustant ainsi leur jeu selon les réponses fournies par le contexte musical global.
Ces deux étapes (attention et perceptron multicouche) s’alternent et se répètent, comme des répétitions d’un orchestre qui améliore progressivement son harmonie. Au final, l’orchestre produit une prédiction cohérente du prochain « morceau » à jouer, générant une performance harmonieuse par répétition de cette prédiction itérative.
Générer du texte en prédisant simplement le prochain mot
Bien que prédire simplement le prochain mot puisse sembler limité, cela équivaut pour l’orchestre à choisir soigneusement chaque prochaine note afin de construire une mélodie harmonieuse. Un petit orchestre (comme GPT-2) produira souvent une mélodie confuse ou dissonante, alors qu’un grand orchestre riche de nombreux musiciens expérimentés (comme GPT-3 avec ses 175 milliards de paramètres) crée des symphonies claires et cohérentes. L’augmentation du nombre de paramètres équivaut à ajouter des musiciens supplémentaires capables d’affiner et d’enrichir la performance.
Concepts clés à approfondir
Les embeddings représentent les musiciens individuels de l’orchestre, positionnés selon leurs affinités musicales (sémantiques). Les relations telles que roi/reine ou homme/femme correspondent à des harmonies musicales spécifiques, permettant au modèle d’établir intuitivement des liens entre concepts.
La fonction softmax est comparable à la décision finale du chef d’orchestre sur l’intensité et la répartition des notes dans une performance. Le paramètre température agit comme un réglage créatif, une température basse produisant une mélodie très prévisible et précise, alors qu’une température plus élevée encourage une improvisation musicale, au risque de perdre en cohérence.
Entraînement et défis associés aux Transformers
L’entraînement des Transformers ressemble aux répétitions intensives d’un orchestre symphonique, où chaque musicien ajuste progressivement sa performance en fonction des retours du chef d’orchestre (rétropropagation). Cependant, l’orchestre rencontre des défis tels que la capacité limitée à maintenir une cohérence sur des œuvres très longues (taille du contexte). De plus, il doit éviter la simple mémorisation des morceaux (surapprentissage), apprenant plutôt à généraliser et interpréter de nouvelles pièces avec finesse.
Conclusion : L’intérêt pédagogique des Transformers
Comprendre les Transformers à travers l’analogie d’un orchestre symphonique permet d’aborder intuitivement leur fonctionnement complexe. Cette approche pédagogique aide les enseignants et les élèves à mieux appréhender les possibilités et les limites de ces technologies. Ils deviennent ainsi des spectateurs avertis et critiques capables d’apprécier et d’utiliser intelligemment les performances des modèles d’intelligence artificielle dans une société numérique de plus en plus influencée par ces puissants orchestres virtuels.