En 2017, une équipe de chercheurs de Google a bouleversé le monde de l'intelligence artificielle avec l'introduction du Transformer. Grâce à son mécanisme révolutionnaire d'auto-attention, cette architecture a permis de dépasser les limitations des modèles récurrents traditionnels. Retour sur l'invention qui a transformé le traitement du langage naturel et bien plus encore…
En juin 2017, Google a publié un article scientifique intitulé "Attention is All You Need". Cet article, signé par une équipe de chercheurs composée d'Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar et Jakob Uszkoreit, a présenté pour la première fois l'architecture du Transformer. Cette avancée majeure a depuis bouleversé les modèles de deep learning, notamment dans le traitement du langage naturel (NLP) et la génération de texte.
Une innovation révolutionnaire
L'idée maîtresse du Transformer réside dans son mécanisme d'auto-attention, qui permet au modèle de traiter les mots dans une phrase indépendamment de leur position. Contrairement aux réseaux de neurones récurrents (RNN) ou aux LSTM, le Transformer peut traiter des séquences en parallèle, accélérant ainsi considérablement l'entraînement et l'inférence des modèles. Cette capacité à gérer les dépendances à long terme sans la contrainte des unités récurrentes a représenté une percée technologique majeure qui n’est pas passée inaperçue.
Le Transformer a été développé par une équipe brillante travaillant chez Google :
Ashish Vaswani : Chercheur chez Google Brain à l'époque, Vaswani a joué un rôle clé dans la conception de l'architecture du Transformer, en particulier en ce qui concerne le mécanisme d'attention. Il est le premier auteur de l’article de recherche.
Noam Shazeer : Co-auteur de l’article, connu pour ses contributions à des modèles de machine learning (Tensor2Tensor), il a aidé à l'accélération des performances du Transformer.
Niki Parmar : Elle est une spécialiste en vision par ordinateur et IA et elle a joué un rôle clé dans l'optimisation des architectures du Transformer.
Jakob Uszkoreit : également co-auteur de l’article, il a poussé l'idée, radicale à l’époque, que l'attention sans récurrence pourrait améliorer la traduction automatique, hypothèse vérifiée par les résultats obtenus.
Un modèle open source …
Un des éléments surprenants de cette innovation a été la décision de Google de rendre le Transformer open source. Cette ouverture a permis à d'autres entreprises, comme OpenAI, de s'en inspirer pour développer des modèles encore plus sophistiqués comme GPT-3. L'idée derrière cette démarche était de promouvoir la collaboration scientifique et de démocratiser l'accès à des technologies de pointe
Depuis sa création, le Transformer a évolué et est devenu la base de nombreux modèles pré-entraînés tels que BERT, utilisé pour la recherche Google, et GPT, le modèle à l'origine de ChatGPT. Ces modèles, en captant les relations contextuelles entre les mots d'un texte, permettent des applications aussi diverses que la traduction automatique, la génération de texte, ou encore l'assistance conversationnelle.
ChatGPT, développé par OpenAI, est un exemple frappant de l'impact du Transformer.
Grâce à l'architecture GPT-3, le chatbot conversationnel star des médias a démontré une capacité impressionnante à comprendre et générer du texte de manière fluide et contextuellement pertinente. Ce modèle, basé sur des milliards de paramètres, utilise le Transformer pour analyser et prédire le texte, rendant possible une conversation presque humaine (l’illusion est bluffante).
Le Transformer est une révolution qui s’est étendue bien au-delà du traitement du langage naturel (NLP)
Au-delà du traitement du langage, l'architecture du Transformer s’est étendue à d'autres domaines, comme la vision par ordinateur et la robotique. L'accessibilité de cette technologie, facilitée par des bibliothèques comme Huggingface, a permis à un large éventail d'entreprises et de développeurs de tirer parti de ces avancées, contribuant à l'essor de l'IA dans de nombreux secteurs d’activité.
Le Transformer n’est pas seulement une innovation technique majeure. Il rend à présent possible une simulation artificielle performante des interactions humaines.
La planète tech peut dire merci à Google !