Encoder-Only Transformers (like BERT), Clearly Explained!!!

Summary

Dans cette vidéo, Josh Starmer explique le fonctionnement des transformateurs uniquement encodeurs, en mettant l'accent sur la création d'embeddings contextuels. Il explore les bases des transformateurs, notamment l'encodage des mots, l'encodage positionnel et l'attention, et comment ces éléments permettent de générer des embeddings qui tiennent compte du contexte des mots. Il décrit également comment ces embeddings peuvent être utilisés pour des applications telles que le regroupement de phrases similaires et la génération augmentée par récupération (RAG). Enfin, Josh montre comment les embeddings contextuels peuvent être utilisés pour des tâches de classification comme l'analyse de sentiments.

Takeaways

• 😀 Les transformateurs uniquement encodeurs, comme BERT, sont utilisés pour créer des embeddings contextuels qui prennent en compte à la fois le sens des mots et leurs relations dans une phrase.
• 😀 Les modèles de transformateurs encodeur-décodeur étaient initialement conçus pour la traduction, mais il a été découvert que chaque partie pouvait être utilisée indépendamment, donnant naissance à des transformateurs uniquement décodeurs (comme GPT) et uniquement encodeurs (comme BERT).
• 😀 Les embeddings de mots convertissent les mots en nombres, mais cette approche simple ne tient pas compte des relations entre les mots, ce qui peut nécessiter des ajustements complexes lors de l'entraînement.
• 😀 L'ajout de plusieurs activations pour chaque mot permet de mieux capturer le sens en fonction des contextes d'utilisation variés.
• 😀 L'encodage positionnel aide les transformateurs à prendre en compte l'ordre des mots dans une phrase, ce qui est essentiel pour préserver le sens, comme dans les phrases 'Squatch mange de la pizza' et 'Pizza mange Squatch'.
• 😀 L'attention dans les transformateurs, et plus particulièrement l'auto-attention dans les transformateurs uniquement encodeurs, permet d'analyser les relations entre les mots pour mieux comprendre le contexte d'une phrase.
• 😀 L'auto-attention calcule la similarité entre chaque mot d'une phrase et tous les autres mots, permettant à chaque mot d'être encodé en fonction de son importance contextuelle.
• 😀 Les embeddings contextuels créés par les transformateurs uniquement encodeurs permettent de regrouper des phrases ou des documents similaires en fonction du contexte.
• 😀 Les embeddings contextuels sont utilisés dans des applications comme le RAG (génération augmentée par récupération), où un modèle trouve les morceaux de texte les plus pertinents en fonction d'un contexte donné.
• 😀 Les transformateurs uniquement encodeurs sont également utilisés dans des tâches de classification de sentiment, où les embeddings contextuels servent d'entrées pour un réseau neuronal ou un modèle de régression logistique.

Q & A

Qu'est-ce qu'un Transformer uniquement encodeur et comment diffère-t-il d'un Transformer classique ?

Un Transformer uniquement encodeur, comme BERT, utilise uniquement l'encodeur pour créer des embeddings contextuels des mots, tandis qu'un Transformer classique comporte à la fois un encodeur et un décodeur, ce qui permet de traiter des tâches comme la traduction. Les Transformers uniquement encodeurs sont principalement utilisés pour des tâches de classification et d'analyses de texte.

Pourquoi les embeddings de mots sont-ils nécessaires dans un Transformer ?

Les embeddings de mots sont nécessaires car les Transformers fonctionnent avec des nombres, et non des mots. Ils convertissent les mots, ou plus précisément les tokens, en nombres pour que le réseau neuronal puisse les traiter efficacement.

Comment les Transformers uniquement encodeur gèrent-ils l'ordre des mots ?

Les Transformers uniquement encodeur utilisent une technique appelée encodage positionnel pour garder une trace de l'ordre des mots dans une phrase. Cela permet au modèle de comprendre l'importance de l'ordre des mots dans le sens global de la phrase.

En quoi consiste l'attention dans un Transformer uniquement encodeur ?

L'attention, plus précisément l'attention interne ou 'self-attention', permet de déterminer la similarité entre chaque mot d'une phrase et tous les autres mots, y compris lui-même. Cela permet au modèle de capturer les relations complexes entre les mots, comme l'association du mot 'it' avec 'pizza' dans une phrase.

Qu'est-ce qu'un embedding contextuel dans un Transformer uniquement encodeur ?

Un embedding contextuel est une représentation d'un mot qui prend en compte à la fois son positionnement dans la phrase et ses relations avec les autres mots. Cela aide à mieux comprendre le sens d'un mot dans son contexte, ce qui permet des tâches comme le clustering de phrases similaires ou de documents.

Comment l'encodage positionnel fonctionne-t-il dans un Transformer uniquement encodeur ?

L'encodage positionnel ajoute des informations sur la position des mots dans une séquence, ce qui permet au modèle de maintenir l'ordre des mots. Cela garantit que le modèle comprend les différences de sens selon l'ordre des mots, comme 'pizza mange Squatch' et 'Squatch mange pizza'.

Comment les embeddings contextuels aident-ils dans le clustering de documents similaires ?

Les embeddings contextuels permettent de créer des représentations numériques des documents qui capturent non seulement le sens des mots, mais aussi leurs relations et positions dans les phrases. Cela permet de regrouper des documents ayant des significations similaires, même s'ils utilisent des mots différents.

Quelle est la différence entre les Transformers uniquement encodeur et les Transformers uniquement décodeur ?

Les Transformers uniquement encodeur, comme BERT, se concentrent sur la création d'embeddings contextuels pour les tâches de classification et d'analyse, tandis que les Transformers uniquement décodeur, comme GPT, sont conçus pour générer du texte, comme dans les dialogues ou les traductions.

Comment les Transformers uniquement encodeur peuvent-ils être utilisés pour la génération augmentée par récupération (RAG) ?

Dans la génération augmentée par récupération, un Transformer uniquement encodeur est utilisé pour créer des embeddings contextuels des blocs de texte d'un document. Ensuite, lorsqu'une question est posée, l'AI génère des embeddings pour la question et trouve les blocs de texte les plus pertinents pour y répondre.

Comment les Transformers uniquement encodeur peuvent-ils être utilisés pour la classification des sentiments ?

Les embeddings contextuels créés par un Transformer uniquement encodeur peuvent être utilisés comme entrées pour un réseau neuronal classique ou une régression logistique afin de classer le sentiment d'un texte, par exemple pour déterminer si un post sur les réseaux sociaux est positif ou négatif.