Les modèles de langues de grande taille, ou LLMs (Large Language Models), utilisent des architectures basées sur le deep learning pour traiter et générer du texte. Les encoders et decoders sont deux composants critiques dans ces modèles, notamment dans les architectures de type Transformer, qui sont parmi les plus populaires aujourd’hui. Comprendre leurs rôles est essentiel pour saisir comment ces modèles fonctionnent.
Les encoders sont responsables d’analyser et de comprendre le texte d’entrée. Ils prennent des séquences de mots et les transforment en représentations internes que le modèle peut utiliser pour diverses tâches, comme la classification, la traduction ou la compréhension de texte. Voici comment les encoders fonctionnent en détail:
1. Tokenization : Le processus commence par la conversion du texte en tokens, qui sont des segments de texte généralement correspondant à des mots ou des sous-mots.
2. Embedding : Ces tokens sont ensuite convertis en vecteurs numériques, appelés embeddings, qui encapsulent les significations contextuelles des mots.
3. Self-Attention : Une des caractéristiques des Transformers est le mécanisme de self-attention, qui permet à chaque token de “prêter attention” à tous les autres tokens dans la séquence. Ceci aide le modèle à capturer les dépendances contextuelles longue portée.
4. Empilement de Couches : Les encoders sont généralement empilés en plusieurs couches, chaque couche raffinant progressivement les représentations des tokens d’entrée.
Les decoders prennent les représentations internes générées par les encoders et les utilisent pour générer le texte de sortie. Ils sont également essentiels pour les tâches de génération de texte comme la traduction automatique, la génération de texte ou la réponse à des questions. Voici les étapes clés du fonctionnement des decoders:
1. Input Processing : Le decoder prend à la fois les représentations internes de l’entrée et les précédentes sorties générées (par exemple, les mots précédemment générés dans une tâche de traduction).
2. Masked Self-Attention : Contrairement aux encoders, les decoders utilisent une forme de self-attention “masquée” pour éviter de “voir” les mots futurs dans la séquence de sortie. Cela garantit que la prédiction actuelle ne dépend que des mots déjà générés.
3. Attention sur Encoder Output : Les decoders ont également un mécanisme d’attention dédié pour “regarder” les représentations générées par les encoders. Cela permet de créer une correspondance plus précise entre l’entrée et la sortie.
4. Projection Finale : Finalement, les vecteurs décodés sont projetés dans l’espace du vocabulaire pour générer les mots de sortie.
L’architecture Transformer, introduite par Vaswani et al. en 2017, a largement popularisé ce schéma encoders-decoders. Par exemple, le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) utilise uniquement les encoders et est optimisé pour des tâches de compréhension du langage. En revanche, les modèles comme GPT (Generative Pre-trained Transformer) ou T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) utilisent à la fois des encoders et des decoders pour la génération et la compréhension du texte.
1. Vaswani et al., 2017. “Attention is All You Need”, qui introduit l’architecture Transformer. Disponible sur [arXiv](https://arxiv.org/abs/1706.03762).
2. Devlin et al., 2018. “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”. Disponible sur [arXiv](https://arxiv.org/abs/1810.04805).
3. Radford et al., 2018. “Improving Language Understanding by Generative Pre-Training”. Disponible sur [OpenAI](https://www.openai.com/research/language-unsupervised).
En résumé, les encoders et les decoders dans les LLMs sont des blocs de construction fondamentaux qui permettent de traiter et de générer du texte de manière extrêmement efficace, en capturant les nuances contextuelles et en produisant des prédictions précises et cohérentes.
