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📊 AnalyseBlog Personnel

Attention Is All You Need - Une Analyse Approfondie

Simon Stephan
10 février 2024

#Introduction

L'article "Attention Is All You Need" de Vaswani et al. (2017) a révolutionné le domaine du traitement du langage naturel en introduisant l'architecture Transformer. Dans cet article, je présente une analyse détaillée avec des implémentations pratiques.

#Le Mécanisme d'Attention

L'attention permet au modèle de se concentrer sur différentes parties de la séquence d'entrée lors du traitement de chaque élément.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, n_heads):
        super().__init__()
        self.d_model = d_model
        self.n_heads = n_heads
        self.d_k = d_model // n_heads
        
        self.W_q = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_o = nn.Linear(d_model, d_model)
        
    def forward(self, x):
        batch_size, seq_len, _ = x.size()
        
        # Projections linéaires
        Q = self.W_q(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.d_k)
        K = self.W_k(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.d_k)
        V = self.W_v(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.d_k)
        
        # Calcul de l'attention
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / (self.d_k ** 0.5)
        attention = F.softmax(scores, dim=-1)
        
        # Application de l'attention
        context = torch.matmul(attention, V)
        context = context.transpose(1, 2).contiguous().view(
            batch_size, seq_len, self.d_model
        )
        
        return self.W_o(context)

#Expérimentations

J'ai implémenté et testé cette architecture sur plusieurs tâches de NLP. Les résultats montrent une amélioration significative par rapport aux RNN traditionnels.

#Conclusion

L'architecture Transformer a ouvert la voie à des modèles comme BERT, GPT et bien d'autres. Sa capacité à capturer des dépendances à long terme tout en permettant la parallélisation en fait un choix incontournable pour le NLP moderne.

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