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Les Vecteurs de Contexte dans les Modèles Transformers 🤖

Bonjour,

Dans ce numéro, nous allons explorer les vecteurs de contexte et leur rôle crucial dans les modèles Transformers. Ces vecteurs sont essentiels pour capturer le sens des mots dans leur contexte spécifique.

Qu’est-ce qu’un Vecteur de Contexte ? 📊

Contrairement aux embeddings de mots traditionnels (comme Word2Vec ou GloVe), qui attribuent un vecteur fixe à chaque mot indépendamment du contexte, les modèles Transformers génèrent des représentations dynamiques qui dépendent des mots environnants[2).

Exemple Pratique 📝

Prenons l’exemple des phrases : « Je vais à la banque pour déposer de l’argent » et « Je vais m’asseoir près de la rive de la banque. » Le mot « banque » a des significations différentes dans chaque phrase. Alors qu’un embedding de mot traditionnel attribuerait le même vecteur à « banque » dans les deux cas, un modèle Transformer génère des vecteurs de contexte distincts qui capturent les significations différentes basées sur les mots environnants[2).

Comment les Vecteurs de Contexte sont-ils Générés ? 🔍

Les modèles Transformers utilisent une architecture complexe pour générer ces vecteurs. Voici les étapes clés :
– **Tokenization et Embedding** : La phrase est tokenisée en éléments discrets (mots ou phrases) qui sont convertis en vecteurs à l’aide d’une couche d’embedding.
– **Encodage Positionnel** : Des encodages positionnels sont générés pour chaque token pour fournir au modèle des informations sur la position de chaque mot dans la phrase.
– **Traitement par l’Encodeur** : Les embeddings combinés entrent dans l’encodeur, où une couche d’attention multi-tête (MHA) enrichit chaque token avec des informations de l’ensemble de la phrase[4).

Visualisation et Utilisation des Vecteurs de Contexte 🎨

Vous pouvez extraire et visualiser ces vecteurs de contexte pour mieux comprendre comment le modèle comprend le contexte. Cela permet également de résoudre l’ambiguïté des mots en fonction du contexte dans lequel ils apparaissent[2).

Nous espérons que cette information vous a été utile. N’hésitez pas à nous contacter pour plus de détails ou pour discuter de vos projets liés à l’apprentissage automatique.

Cordialement,

Votre Équipe

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