Comprendre le transformer

Introduction aux LLM en Python

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer, DataCamp

Qu'est-ce qu'un Transformer ?

Architectures de deep learning

Illustration de trois architectures de transformeur : encodeur seul, décodeur seul et encodeur-décodeur

Introduction aux LLM en Python

Architectures de Transformer

Illustration de trois architectures de transformeur : encodeur seul, décodeur seul et encodeur-décodeur

Consulter les détails architecturaux dans la fiche technique du modèle Hugging Face

Introduction aux LLM en Python

Encodeur uniquement

Illustration encodeur seul

Compréhension du texte saisi

  • Exemple : "distilbert-base-uncased-distilled-squad" {{{6}}}
Introduction aux LLM en Python

Encodeur uniquement

Illustration encodeur seul

llm = pipeline(model="bert-base-uncased")
print(llm.model)

BertForMaskedLM(
  (bert): ...
    )
    (encoder): BertEncoder(
      ...

print(llm.model.config)

BertConfig {
...
  "architectures": [
    "BertForMaskedLM"
...
Introduction aux LLM en Python

Encodeur uniquement

Illustration encodeur seul

print(llm.model.config.is_decoder)

False

Alternativement : llm.model.config.is_encoder_decoder

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Décodeur uniquement

Illustration de décodeur uniquement

L'accent est mis sur le résultat

  • Exemple : "gpt-5.4-mini" {{{5}}}
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Décodeur uniquement

Illustration de décodeur uniquement

llm = pipeline(model="gpt2")
print(llm.model.config)

GPT2Config {
...
  "architectures": [
    "GPT2LMHeadModel"
  ],
...
  "task_specific_params": {
    "text-generation": {
...

print(llm.model.config.is_decoder)

False
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Encodeur-décodeur

Illustration encodeur-décodeur

Comprendre et traiter les données d'entrée et de sortie

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Encodeur-décodeur

Illustration encodeur-décodeur

llm = pipeline(model="Helsinki-NLP/opus-mt-es-en")
print(llm.model)

MarianMTModel(
...
    (encoder): MarianEncoder(
...
    (decoder): MarianDecoder(
...
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Encodeur-décodeur

Illustration encodeur-décodeur

print(llm.model.config)

MarianConfig {
...
  "decoder_attention_heads": 8,
...
  "encoder_attention_heads": 8,
...
  "is_encoder_decoder": true,
...

print(llm.model.config.is_encoder_decoder)

True
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Passons à la pratique !

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