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Transformers et NLP : De BERT à GPT-4 et au-delà

Comprendre l'architecture Transformer et son évolution, des embeddings aux modèles de langage modernes. Avec implémentation PyTorch.

Thomas BernardData Scientist & ML Engineer

5 janvierMis à jour le 14 janvier22 min de lecture

L'architecture Transformer, introduite dans 'Attention Is All You Need' (2017), a révolutionné le NLP. Comprendre ses mécanismes est essentiel pour tout ML Engineer.

L'attention : le cœur du Transformer

Le mécanisme d'attention permet au modèle de 'regarder' toutes les positions de la séquence d'entrée simultanément.

#Machine Learning #NLP #LLM #Python

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