Avez-vous l'impression d'entendre le bourdonnement des GPU à chaque fois que quelqu'un mentionne les "grands modèles de langage" ? Il y a une raison à ce bourdonnement de niveau cosmique : Les architectures Transformer. Et si nous remontons le fil de ce phénomène jusqu'au moment de son Big Bang, nous atterrissons directement sur un article désormais légendaire publié en 2017 par un groupe d'ingénieurs de Google Brain et de Google Research : Attention Is All You Need.

À première vue, cette phrase peut ressembler à un léger coup de pouce vers la pleine conscience, mais elle annonçait une révolution dans le traitement du langage naturel (NLP) et au-delà. Le modèle Transformer a bouleversé le statu quo de l'IA d'un seul coup : fini la progression centimètre par centimètre des RNN, des LSTM et des modèles de séquence à convolution. Au lieu de cela, nous avons obtenu un système parallélisable, axé sur l'attention, qui s'entraîne plus rapidement, s'adapte plus rapidement et - et c'est là que le bât blesse - obtient de meilleurs résultats.

1. La grande idée : Vive l'auto-attention

Avant que les Transformers ne fassent irruption sur la scène, l'étalon-or de la transduction de séquences (pensez à la traduction linguistique, au résumé, etc.) impliquait des réseaux neuronaux récurrents avec des mécanismes de gating soigneusement conçus ou des réseaux neuronaux convolutifs avec un empilement compliqué pour gérer les dépendances à longue distance. Efficace ? Oui. Lent ? Oui aussi, surtout lorsqu'il s'agit d'analyser des ensembles de données vraiment massifs.

En termes simples, l'auto-attention est un mécanisme par lequel chaque élément d'une séquence (par exemple, un mot ou un sous-mot) peut "regarder" tous les autres éléments simultanément, découvrant ainsi des relations contextuelles sans être obligé de parcourir les données étape par étape. Cette approche contraste avec les modèles plus anciens, tels que les RNN et les LSTM, qui devaient traiter la séquence de manière largement séquentielle.

Les transformateurs permettent une plus grande parallélisation en éliminant la récurrence (et les frais généraux qui l'accompagnent). Vous pouvez lancer une multitude de GPU sur le problème, vous entraîner sur des ensembles de données massifs et obtenir des résultats en quelques jours plutôt qu'en quelques semaines.

**Figure 1 :** L'architecture complète de Transformer montrant le codeur (à gauche) et le décodeur (à droite) avec des couches d'attention à plusieurs têtes. **Source : Vaswani et al :** Vaswani et al, "Attention Is All You Need" (2017). Image reproduite à des fins éducatives dans le cadre de l'utilisation équitable.

Note de performance rapide : Le Transformer original a obtenu un score de 28,4 BLEU sur la tâche WMT 2014 de l'anglais vers l'allemand, ce qui représente un bond en avant par rapport aux architectures de traduction automatique neuronale précédentes, telles que les modèles basés sur CNN et RNN, qui tournaient autour de 25-26 BLEU dans le meilleur des cas. Aujourd'hui, les Transformers améliorés (comme le GPT-4 et ses cousins) vont encore plus loin et traitent des tâches qui vont au-delà de la traduction.

2. Sous le capot : attention multi-têtes et encodages positionnels

Attention à plusieurs têtes

Dans l'auto-attention du Transformateur se trouvent ces bêtes magiques appelées modules d'attention multi-têtes. Ils permettent au réseau d'apprendre différents types de relations en parallèle. C'est comme si vous déployiez plusieurs projecteurs pour éclairer simultanément différentes parties de vos données. Une tête d'attention peut suivre les dépendances à longue distance (comme les références pronom-nom), tandis qu'une autre se concentre sur le contexte local (comme l'expression "sur le tapis" autour de "chat"). En combinant ces sous-attentions spécialisées, le transformateur peut mieux encoder un sens nuancé.

**Figure 2 :** Illustration du mécanisme d'attention du produit point à l'échelle montrant comment les vecteurs de requête (Q), de clé (K) et de valeur (V) interagissent. Source : Vaswani et al : Vaswani et al, "Attention Is All You Need" (2017). Image reproduite à des fins éducatives dans le cadre de l'utilisation équitable.

Ces têtes utilisent l'attention à l'échelle du produit ponctuel comme bloc de construction standard, que nous pouvons résumer en code comme suit :

torche d'importation

import maths

def scaled_dot_product_attention(Q, K, V) :

    # Q, K, V sont [batch_size, heads, seq_len, d_k]

    d_k = Q.size(-1)

    scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)

    poids = torch.softmax(scores, dim=-1)

    return torch.matmul(poids, V)

Chaque tête opère sur des versions projetées différemment des requêtes (Q), des clés (K) et des valeurs (V), puis fusionne les résultats. Cette conception parallélisable est la clé de l'efficacité du transformateur.

Encodages positionnels

Pas de récidive ? Cela soulève la question : Comment le modèle conserve-t-il l'ordre des mots ? C'est là qu'interviennent les encodages positionnels, un modèle sinusoïdal ou appris ajouté à l'intégration de chaque mot, qui aide le transformateur à conserver un sens de la séquence. C'est comme si l'on donnait à chaque mot un horodatage unique.

3. Démonstration rapide de performance

RNNs/LSTMs : Excellents pour les tâches séquentielles, mais lents pour les longues séquences en raison du traitement étape par étape.
CNN (par exemple, ConvS2S) : Plus rapides que les RNN, mais pas encore totalement parallèles pour les dépendances à longue portée.
Transformers :
- Un débit plus élevé : Peut traiter des séquences entières en parallèle, ce qui accélère considérablement la formation.
- De meilleurs résultats : Transformers a obtenu des résultats de pointe dans des tâches telles que la traduction automatique (28,4 BLEU sur WMT14 EN-DE) avec moins de temps de formation.
- Évolutif : Lancez plus de GPU sur les données et regardez-les évoluer de façon presque linéaire (dans les limites du matériel et de la mémoire).

4. Considération de la complexité : O(n²) et son importance

Alors que les transformateurs accélèrent l'apprentissage grâce à la parallélisation, l'auto-attention présente une complexité O(n²) pour une séquence de longueur n. En d'autres termes, chaque jeton est attentif à tous les autres jetons, ce qui peut s'avérer coûteux pour des séquences extrêmement longues. Les chercheurs étudient activement des mécanismes d'attention plus efficaces (comme l'attention éparse ou l'attention par bloc) afin de réduire ce coût.

Néanmoins, pour les tâches typiques de NLP où le nombre de jetons se compte en milliers plutôt qu'en millions, ce surcoût O(n²) est souvent compensé par les avantages du calcul parallèle, en particulier si vous disposez du matériel adéquat.

5. Importance pour les grands modèles linguistiques (LLM)

Les LLM modernes, tels que GPT, BERT et T5, remontent directement au Transformer. En effet, l'accent mis par le document original sur le parallélisme, l'auto-attention et les fenêtres contextuelles flexibles l'ont rendu parfaitement adapté à des tâches allant au-delà de la traduction, notamment :

Génération et résumé de texte
Questions-réponses
Achèvement du code
Chatbots multilingues
Et oui, votre nouvel assistant d'écriture IA semble toujours avoir un jeu de mots dans sa manche.

En bref, "Attention Is All You Need" a ouvert la voie à ces grands modèles qui ingèrent des milliards de tokens et gèrent presque toutes les tâches NLP que vous leur proposez.

6. Nous allons avoir besoin de plus de puissance de calcul : L'apport des déploiements d'Introl

Voici le problème : Les transformateurs ont faim, très faim. La formation d'un modèle de langage de grande taille peut nécessiter l'utilisation de ressources informatiques par chariot élévateur à fourche. Pour exploiter tout ce parallélisme, vous avez besoin de déploiements de GPU robustes, parfois par milliers (ou dizaines de milliers). C'est là qu'intervient l'infrastructure de calcul haute performance (HPC).

Chez Introl, nous avons pu constater de visu à quel point ces systèmes peuvent être massifs. Nous avons travaillé sur des projets impliquant plus de 100 000 GPU dans des délais serrés - une véritable prouesse logistique. Notre travail consiste à déployer des serveurs de GPU, des racks et des systèmes d'alimentation et de refroidissement avancés pour que tout fonctionne efficacement. Lorsque vous entraînez simultanément un modèle basé sur Transformer sur des milliers de nœuds, tout goulot d'étranglement matériel est un tourbillon d'énergie qui vous fait perdre du temps et de l'argent.

Clusters de GPU à grande échelle : Nous avons réalisé des déploiements dépassant les 100 000 GPU, ce qui signifie que nous comprenons les subtilités des configurations rack et pile, du câblage et des stratégies d'alimentation et de refroidissement pour que tout reste stable.
Mobilisation rapide : Vous avez besoin d'ajouter 2 000 nœuds de GPU en quelques jours ? Nos équipes spécialisées peuvent être sur place et opérationnelles dans les 72 heures.
Support de bout en bout : Des mises à jour de firmware et des configurations iDRAC à la maintenance continue et aux contrôles de performance, nous gérons la logistique pour que vos data scientists puissent rester concentrés sur l'innovation.

7. Regarder vers l'avenir : Des modèles plus grands, des rêves plus grands

L'expression "Attention Is All You Need" (l'attention est tout ce dont vous avez besoin) n'est pas seulement un jalon, c'est aussi le plan d'une future expansion. Les chercheurs explorent déjà les transformateurs à contexte plus long, les mécanismes d'attention efficaces et la densité avancée pour traiter d'énormes corpus (pensez à des bibliothèques entières, pas seulement à votre librairie locale). Soyez assurés que l'appétit pour le calcul accéléré par le GPU ne fera que croître.

Et c'est là toute la beauté de l'ère Transformer. Nous disposons d'un modèle qui peut évoluer de manière élégante, à condition de l'associer à la stratégie matérielle appropriée. Ainsi, que vous construisiez le prochain phénomène d'IA générative ou que vous repoussiez les limites de la traduction universelle, le fait de disposer d'un partenaire d'infrastructure adepte des déploiements massifs de GPU est plus qu'un simple avantage : c'est pratiquement votre avantage concurrentiel.

Dernière réflexion : Transformez votre jeu d'IA

L'article " Attention Is All You Need" était plus qu'un titre astucieux : il s'agissait d'un changement sismique. Les transformateurs ont tout transformé, de la traduction automatique à la génération de code et au-delà. Si vous voulez exploiter cette puissance à grande échelle, la clé consiste à associer une architecture brillante à une infrastructure tout aussi brillante.

Prêt à passer à l'échelle supérieure ? Découvrez comment les solutions spécialisées d'Introl déploiements d'infrastructure GPU d'Introl d'Introl peuvent accélérer votre prochain grand projet Transformer, car le matériel adéquat peut faire toute la différence en matière d'IA.

Les visualisations présentées dans cet article sont tirées de l'article original " Attention Is All You Need " (Vaswani et al., 2017) et sont incluses avec attribution dans le cadre d'une utilisation équitable à des fins éducatives. L'article est disponible à l'adresse https://arxiv.org/abs/1706.03762 pour les lecteurs intéressés par la recherche complète.

La révolution des transformateurs : Comment "l'attention est tout ce dont vous avez besoin" a remodelé l'IA moderne