Les questions fréquemment recherchées sur les Transformers couvrent un large spectre, allant des concepts de base à des applications avancées et des considérations techniques. On peut les classer en plusieurs catégories :
I. Concepts de base et fonctionnement:
📚 Qu'est-ce qu'un Transformer ?
(Définition, architecture générale, comparaison avec les RNNs et les CNNs)
🚀 Comment fonctionnent les mécanismes d'attention (self-attention) ?
(Explication détaillée du processus, illustration avec des exemples)
🔍 Quelles sont les différentes architectures de Transformers ?
(Encoder-Decoder, uniquement Encoder, variantes comme BERT, GPT, etc.)
❓ Quels sont les avantages des Transformers par rapport aux autres architectures de réseaux neuronaux ?
(Parallélisation, traitement des longues séquences, capacité de capture des relations à longue distance)
Explication des termes clés: Attention Heads, Embedding, Positional Encoding, Masked Self-Attention, Layer Normalization.
II. Applications:
💬 Applications du Transformer en NLP (Traitement du Langage Naturel) ?
(Traduction automatique, résumé de texte, génération de texte, classification de texte, question-réponse, analyse des sentiments)
🤓 Applications du Transformer en Computer Vision (Vision par Ordinateur) ?
(Classification d'images, détection d'objets, segmentation d'images, génération d'images)
💡 Applications du Transformer dans d'autres domaines ?
(Audio, séries temporelles, graph learning)
III. Aspects techniques et implémentation:
📚 Comment entraîner un Transformer ?
(Données nécessaires, techniques d'optimisation, choix des hyperparamètres)
📖 Quelle est la taille optimale d'un Transformer ?
(Nombre de couches, nombre de têtes d'attention, dimension des embeddings)
❓ Comment optimiser les performances d'un Transformer ?
(Techniques de quantification, pruning, distillation)
🤔 Comment implémenter un Transformer en utilisant TensorFlow/PyTorch ?
(Exemples de code, bibliothèques utiles)
🧙 Problèmes courants lors de l'entraînement d'un Transformer ?
(Overfitting, underfitting, vanishing gradients)
IV. Comparaison et avancées:
🧠 Différences entre BERT, GPT, T5 et autres modèles Transformers ?
(Architectures, tâches pour lesquelles ils sont optimisés, performances)
🧐 Quelles sont les dernières avancées dans le domaine des Transformers ?
(Nouvelles architectures, techniques d'entraînement, applications innovantes)
🤔 Limites des Transformers ?
(Consommation de ressources, biais dans les données d'entraînement, explicabilité)
Cette liste n'est pas exhaustive, mais elle couvre les questions les plus courantes. Le niveau de détail de la question dépendra du public cible (étudiant, chercheur, développeur). Les questions plus spécifiques concerneront souvent des modèles ou applications particuliers.
