Les modèles de langage de grande taille (LLMs), comme GPT-3, BERT, et leurs variantes, traitent les dépendances à long terme dans les textes en utilisant des architectures avancées, principalement basées sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et des transformateurs (Transformers). Ces modèles sont conçus pour capturer et gérer les relations complexes dans des séquences de texte, même lorsque ces relations s’étendent sur de longues distances.
Les RNNs, y compris les versions avancées comme LSTM (Long Short-Term Memory) et GRU (Gated Recurrent Unit), ont été parmi les premières tentatives pour modéliser les dépendances à long terme. Les LSTM, en particulier, ont été conçus pour surmonter le problème de gradient évanescent, qui empêche les réseaux traditionnels d’apprendre efficacement des relations à long terme.
Exemple :
- Phrase : “Le chat qui a été adopté hier est très joueur.“
- Avec les LSTM, le modèle peut comprendre que “qui” se réfère à “chat”, même si plusieurs mots séparent les deux termes.
Cependant, les RNNs et LSTM ont des limitations en termes de parallélisation et d’efficacité computationnelle, car ils traitent les séquences de manière séquentielle.
Les transformateurs, introduits par Vaswani et al. en 2017 dans l’article “Attention is All You Need”, ont révolutionné le traitement du langage naturel. Contrairement aux RNNs, les transformateurs utilisent des mécanismes d’attention pour permettre aux modèles de “regarder” différentes parties de la séquence en parallèle, ce qui améliore considérablement l’efficacité et la performance sur les longues séquences.
Points Clés :
1. Mécanismes d’attention : Les transformateurs utilisent des mécanismes d’attention multi-têtes pour attribuer des poids différents à différentes parties de la séquence. Cela permet au modèle de se concentrer sur les mots pertinents, indépendamment de leur position relative.
1. Encoders et Decoders : La structure des transformateurs comprend des couches d’encodeurs et de décodeurs, où chaque couche est capable de capter des relations de dépendance complexes à travers des mécanismes d’attention auto-régressive.
Exemple :
- Phrase : “Marie a donné le livre qu’elle a emprunté à la bibliothèque à Jean.“
- Grâce à l’attention, le modèle peut comprendre que “qu’elle a emprunté à la bibliothèque” se réfère au “livre”, même si d’autres mots interviennent entre les deux.
Les modèles comme GPT-3 (OpenAI), BERT (Google), et T5 (Text-To-Text Transfer Transformer, Google) utilisent les principes des transformateurs pour traiter les dépendances à long terme de manière efficace.
1. GPT-3 : Utilise une architecture de transformateur auto-régressive pour générer du texte suivant une séquence donnée.
2. BERT : Utilise une attention bi-directionnelle, permettant de capturer des relations contextuelles plus riches en considérant à la fois le contexte passé et futur.
3. T5 : Formule toutes les tâches de traitement du langage naturel comme des tâches de génération de texte, facilitant le traitement des dépendances complexes.
1. Vaswani et al., 2017. [Attention is All You Need](https://arxiv.org/abs/1706.03762)
2. Hochreiter & Schmidhuber, 1997. [Long Short-Term Memory](https://www.bioinf.jku.at/publications/older/2604.pdf)
3. Devlin et al., 2018. [BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding](https://arxiv.org/abs/1810.04805)
4. Brown et al., 2020. [Language Models are Few-Shot Learners](https://arxiv.org/abs/2005.14165)
En résumé, les LLMs traitent les dépendances à long terme dans les textes en utilisant des mécanismes d’attention avancés et des architectures comme les transformateurs, qui leur permettent de comprendre et de générer des séquences de texte de manière cohérente et contextuellement appropriée.
