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Programmes d'IA et d'ingénierie›🏕️ AI Canopy›Leçons›Attention et Transformers - L'architecture qui a tout changé
🔦
AI Canopy • Avancé⏱️ 20 min de lecture

Attention et Transformers - L'architecture qui a tout changé

Aperçu public de la leçon

Plongée approfondie dans le self-attention, le multi-head attention, l'encodage positionnel et l'architecture Transformer qui sous-tend tous les grands modèles de langage modernes.

Programme
AI Canopy
Niveau
Avancé
Temps de lecture
20 min de lecture

Objectifs d’apprentissage

À la fin de cette leçon, tu comprendras :

  • ✓Pourquoi les RNN ont atteint leurs limites
  • ✓L'intuition derrière l'attention
  • ✓Query, Key, Value - Le mécanisme fondamental
  • ✓Multi-Head Attention
  • ✓Encodage positionnel

Plan de la leçon

  1. Pourquoi les RNN ont atteint leurs limites
  2. L'intuition derrière l'attention
  3. Query, Key, Value - Le mécanisme fondamental
  4. Multi-Head Attention
  5. Encodage positionnel
  6. L'architecture Transformer complète
  7. Pourquoi les Transformers se parallélisent
  8. Decoder-only vs Encoder-only vs Encoder-Decoder
  9. 📚 Pour aller plus loin

Aperçu introductif

Tous les grands modèles de langage actuels, GPT, Claude, Gemini et Llama compris, reposent sur l'architecture Transformer. Publiée dans l'article fondateur de 2017 Attention Is All You Need , elle a remplacé la récurrence par un mécanisme appelé self-attention , libérant un parallélisme et des performances sans précédent.

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Attention et Transformers - L'architecture qui a tout changé fait partie de AI Canopy

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