1. Qu'est-ce que le Traitement du Langage Naturel (NLP) ?

Le NLP est un domaine multidisciplinaire qui combine la linguistique, l'informatique et l'IA pour donner aux machines la capacité de comprendre, analyser et manipuler le langage humain, qu'il soit écrit ou parlé. Il se divise en deux sous-domaines principaux :

 
  • Compréhension du Langage Naturel (NLU) : Extraction de sens à partir de textes ou de discours.
  • Génération du Langage Naturel (NLG) : Création de phrases cohérentes et pertinentes.
 

Les applications du NLP sont vastes et incluent des tâches telles que la traduction automatique, la classification de texte, la génération de résumés, la reconnaissance vocale, et bien plus encore.

 

2. Évolution des Architectures pour le NLP

Avant l'avènement des transformeurs, les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les réseaux à mémoire à long terme (LSTM) étaient couramment utilisés pour traiter des séquences de données. Cependant, ces architectures présentaient des limitations, notamment en termes de parallélisation et de gestion des dépendances à long terme.

 

Transformer Architecture

L'article fondateur "Attention Is All You Need" publié par Google a introduit l'architecture transformer, qui a révolutionné le NLP. Voici ses principales caractéristiques :

  • Traitement parallèle : Contrairement aux RNN et LSTM, les transformeurs traitent des séquences entières simultanément.
  • Auto-attention : Mécanisme permettant de capturer les relations entre différents mots d'une phrase.
  • Capacité à gérer des contextes longs : Grâce à l'auto-attention, les transformeurs peuvent capturer des dépendances à long terme sans souffrir des problèmes de gradient.
 

3. Composants des Transformeurs

Un modèle transformer typique comprend plusieurs composants clés :

 

3.1 Tokenization

Le texte est divisé en unités appelées tokens . Les méthodes courantes incluent :

  • Tokenisation par mot : Division du texte en mots.
  • Tokenisation sous-mot : Division en sous-unités pour mieux gérer les mots rares (par exemple, Byte Pair Encoding - BPE).
 

3.2 Embeddings

Chaque token est converti en un vecteur dense via une couche d'embedding. Ces vecteurs capturent le sens sémantique des mots.

 

3.3 Encodage Positionnel

Contrairement aux RNN, les transformeurs n'ont pas de notion native de l'ordre des mots. Des embeddings positionnels sont ajoutés pour indiquer la position des tokens dans la séquence.

 

3.4 Auto-Attention

L'auto-attention permet au modèle de pondérer l'importance relative des mots dans une phrase. Elle calcule des scores d'attention pour chaque paire de mots, ce qui aide le modèle à se concentrer sur les parties pertinentes du texte.

 

3.5 Multi-Head Attention

Cette technique utilise plusieurs têtes d'attention parallèles pour capturer différents aspects du contexte, comme les relations syntaxiques et sémantiques.

 

3.6 Couche Feed-Forward

Chaque token passe ensuite par une couche feed-forward pour appliquer des transformations non linéaires.

 

4. Types d'Architectures Transformer

Les modèles transformer peuvent être classés en trois catégories principales :

 

4.1 Encodeur Seul

  • Utilisé pour des tâches comme la classification de texte ou l'extraction d'entités nommées.
  • Exemples : BERT, RoBERTa.
 

4.2 Décodeur Seul

  • Utilisé pour la génération de texte, comme la complétion ou la réponse à des questions.
  • Exemples : GPT-3, GPT-4.
 

4.3 Encodeur-Décodeur

  • Utilisé pour des tâches de transduction de séquence, comme la traduction automatique ou le résumé de texte.
  • Exemples : T5, BART.
 

5. Applications du NLP

5.1 Résumé de Texte

Le résumé peut être extractif (extraction de phrases importantes) ou abstractive (génération de nouvelles phrases). Les modèles comme BART et PEGASUS excèlent dans cette tâche.

 

5.2 Réponse aux Questions

Les modèles peuvent répondre à des questions en extrayant des informations d'un texte ou en générant des réponses basées sur leur compréhension du contexte. Des datasets comme SQuAD sont couramment utilisés pour entraîner ces modèles.

 

5.3 Traduction Automatique

Les architectures encodeur-décodeur sont idéales pour traduire du texte d'une langue à une autre. Des métriques comme BLEU évaluent la qualité des traductions.

 

5.4 Génération de Texte

Les modèles comme GPT-3 peuvent générer du texte créatif, des articles, ou même du code informatique.

 

6. Exemple Pratique : Entraîner un Modèle GPT-2

Voici les étapes pour entraîner un modèle GPT-2 à convertir du langage naturel en requêtes Cypher (langage de requête pour Neo4j) :

 

  1. Préparation des Données :

    • Charger des manuels Cypher et les prétraiter.
    • Diviser les données en ensembles d'entraînement et de test.

  2. Configuration du Modèle :

    • Charger un modèle GPT-2 pré-entraîné via Hugging Face.
    • Ajouter une couche spécifique pour la tâche.

  3. Entraînement :

    • Utiliser un optimiseur comme AdamW.
    • Entraîner le modèle sur plusieurs époques.

  4. Évaluation :

    • Comparer les performances avant et après l'entraînement.
    • Mesurer l'amélioration avec des métriques comme la précision ou le ROUGE.
 

7. Conclusion

Les modèles transformer ont transformé le paysage du NLP, permettant des progrès significatifs dans la compréhension et la génération de texte. Comprendre leurs composants et leurs applications est essentiel pour exploiter pleinement leur potentiel.

 

Questions de Réflexion

  1. Quelle est la différence entre un modèle encodeur seul et un modèle encodeur-décodeur ?
  2. Pourquoi l'auto-attention est-elle cruciale dans les transformeurs ?
  3. Comment les modèles comme GPT-3 peuvent-ils être utilisés pour générer du texte créatif ?
Modifié le: dimanche 23 février 2025, 16:53