Module 2 : Exploration Approfondie de l'Architecture Transformer
Aperçu du Module
L'architecture Transformer est la base de tous les modèles de langage de grande taille modernes. Ce module offre une compréhension technique complète du fonctionnement des Transformers, du mécanisme d'attention fondamental à l'architecture complète.
Objectifs d'Apprentissage
À la fin de ce module, vous serez capable de :
- ✅ Expliquer le mécanisme d'attention mathématiquement et intuitivement
- ✅ Implémenter l'attention à produit scalaire pondéré à partir de zéro
- ✅ Comprendre l'auto-attention et l'attention multi-têtes
- ✅ Décrire le rôle de l'encodage positionnel
- ✅ Suivre le flux de données à travers un bloc Transformer complet
Contenu du Module
Chapitre 1 : Mécanisme d'Attention
Exploration approfondie des opérations Query, Key, Value, de l'attention à produit scalaire pondéré, et de l'intuition derrière l'attention.
Chapitre 2 : Auto-Attention et Attention Multi-Têtes
Comprendre comment l'attention est appliquée au sein d'une séquence unique et les avantages des multiples têtes d'attention.
Chapitre 3 : Encodage Positionnel et Embeddings
Pourquoi la position est importante dans les Transformers, encodage sinusoïdal, embeddings appris, et représentations de tokens.
Aperçu des Concepts Clés
| Concept | Définition |
|---|---|
| Attention | Mécanisme pour évaluer la pertinence des différentes parties de l'entrée |
| Query, Key, Value | Trois projections utilisées pour calculer l'attention |
| Auto-Attention | Attention où l'entrée s'attend elle-même |
| Multi-Tête | Exécution de multiples opérations d'attention en parallèle |
| Encodage Positionnel | Information sur les positions des tokens dans la séquence |
Prérequis
Ce module suppose une familiarité avec :
- Algèbre linéaire (multiplication de matrices, produits scalaires)
- Bases des réseaux neuronaux (couches, fonctions d'activation)
- Fondamentaux de Python et PyTorch
Estimation du Temps
- Lecture : 3-4 heures
- Exercices de codage : 2-3 heures
- Quiz : 30-45 minutes
- Total : 6-8 heures