Tag: transformer

Encodage positionnel : le secret des modèles Transformer génératifs

Encodage positionnel : le secret des modèles Transformer génératifs

Découvrez comment l'encodage positionnel permet aux Transformers de comprendre l'ordre des mots. Analyse des méthodes sinusoïdales et apprises, de leurs impacts sur les LLM et de leurs limites actuelles.

Voir plus
Modèles de Langage (LLM) : Mécanismes et Capacités Expliqués

Modèles de Langage (LLM) : Mécanismes et Capacités Expliqués

Découvrez comment fonctionnent les grands modèles de langage (LLM) : de l'architecture Transformer à la tokenisation, en passant par les mécanismes d'attention et les limites actuelles de l'IA générative.

Voir plus
Comprendre le Self-Attention dans les Transformers : Le moteur des LLM

Comprendre le Self-Attention dans les Transformers : Le moteur des LLM

Découvrez comment le mécanisme de self-attention propulse les Transformers et les LLM en permettant une compréhension contextuelle profonde et parallèle du langage.

Voir plus
Decoder-Only vs Encoder-Decoder : Quelle architecture LLM choisir ?

Decoder-Only vs Encoder-Decoder : Quelle architecture LLM choisir ?

Découvrez la différence entre les architectures LLM Decoder-Only et Encoder-Decoder pour choisir le modèle idéal selon vos besoins de génération ou de traduction.

Voir plus