AI Architecture : Transformers et Mixture of Experts

Architecture Transformer en IA

L'architecture Transformer est une conception révolutionnaire de réseau neuronal qui a transformé le traitement du langage naturel et d'autres tâches d'IA. Elle s'appuie sur des mécanismes d'auto-attention pour traiter efficacement les données séquentielles.

Types de modèles Transformer

• IA Encodeur seul

  Les modèles à encodeur seul se concentrent sur la compréhension et la représentation des données d'entrée. Ils traitent l'ensemble de l'entrée en une fois et génèrent une représentation de longueur fixe.

  Adapté pour: Classification de texte, Reconnaissance d'entités nommées, Analyse de sentiment

  Exemple: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

• IA Décodeur seul

  Les modèles à décodeur seul se spécialisent dans la génération de sortie séquentielle basée sur les tokens précédents. Ils génèrent la sortie un token à la fois, en utilisant uniquement les tokens précédents comme contexte.

  Adapté pour: Génération de texte, Modélisation du langage, Complétion de code

  Exemple: GPT (Generative Pre-trained Transformer)

• IA Encodeur-décodeur

  Les modèles encodeur-décodeur, également connus sous le nom de modèles séquence à séquence, combinent les composants d'encodeur et de décodeur. Ils encodent d'abord la séquence d'entrée, puis utilisent le décodeur pour générer la séquence de sortie.

  Adapté pour: Traduction automatique, Résumé de texte, Réponse aux questions

  Exemple: T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

IA Mixture of Experts (MoE)

Une IA Mixture of Experts (MoE) est une architecture d'apprentissage automatique avancée qui combine plusieurs modèles spécialisés, appelés 'experts', pour gérer des tâches complexes de manière plus efficace et efficiente qu'un seul grand modèle.

Structure et composants

• Experts multiples : Le modèle se compose de plusieurs petits réseaux neuronaux, chacun se spécialisant dans différents aspects d'une tâche ou différents types de données.
• Mécanisme de sélection : Un composant crucial qui dirige les entrées vers les experts les plus appropriés et combine leurs sorties.
• Division des tâches : Les problèmes complexes sont décomposés en parties plus simples, chaque partie étant traitée par un expert spécialisé.
• Allocation dynamique : Le mécanisme de sélection évalue chaque entrée et décide quels experts sont les mieux adaptés pour répondre, permettant au modèle de s'adapter à différents types de données.
• Combinaison pondérée : La sortie finale est généralement une somme pondérée des contributions des experts, déterminée par le mécanisme de sélection.

Avantages de l'IA MoE

• Efficacité : Les modèles MoE peuvent traiter les entrées plus efficacement en n'activant que les experts pertinents, réduisant ainsi la charge de calcul.
• Évolutivité : La nature modulaire du MoE permet une mise à l'échelle facile en ajoutant plus d'experts.
• Adaptabilité : Le MoE peut gérer diverses entrées et tâches en exploitant différentes combinaisons d'experts.
• Performance améliorée : En combinant des connaissances spécialisées, les modèles MoE peuvent souvent atteindre une meilleure précision que les grands modèles uniques, en particulier sur des tâches complexes et multidimensionnelles.