Comment fonctionne un système de questions-réponses basé sur Transformer ?

Salut! En tant que fournisseur de Transformer, je suis très heureux d'expliquer le fonctionnement d'un système de questions-réponses basé sur Transformer. C'est un sujet fascinant qui combine technologie de pointe et résolution de problèmes du monde réel. Alors, allons-y !

De toute façon, qu'est-ce qu'un transformateur ?

Avant d'entrer dans le système de questions-réponses, nous devons comprendre ce qu'est un transformateur. En termes simples, un Transformer est un type d'architecture de réseau neuronal conçu pour gérer des données séquentielles, comme du texte. Il a été introduit pour la première fois dans un article intitulé « L’attention est tout ce dont vous avez besoin » en 2017.

Ce qui est cool avec les Transformers, c'est qu'ils utilisent un mécanisme appelé « attention ». L'attention aide le modèle à se concentrer sur différentes parties de la séquence d'entrée lors des prédictions. Pensez-y comme si vous lisiez un long article. Lorsque vous répondez à une question à ce sujet, vous ne lisez pas chaque mot de la même manière. Vous vous concentrez sur les parties qui sont pertinentes par rapport à la question. C'est ce que fait l'attention pour un Transformer.

Éléments constitutifs d'un système de questions et de réponses basé sur un transformateur

1. Encodage d'entrée

La première étape de tout système de questions-réponses consiste à prendre l'entrée, qui est généralement une question et un contexte (un passage de texte où la réponse peut être trouvée), et à la transformer dans un format que le modèle peut comprendre. C’est ce qu’on appelle l’encodage.

Nous convertissons les mots en vecteurs numériques. Par exemple, nous pourrions utiliser un modèle d'intégration de mots pré-entraîné pour représenter chaque mot comme un vecteur de nombres. Ces vecteurs captent le sens sémantique des mots. Ainsi, les mots dont le sens est similaire auront des représentations vectorielles similaires.

2. Le modèle du transformateur

Une fois l'entrée codée, elle entre dans le modèle Transformer. Le Transformateur comporte deux parties principales : l'encodeur et le décodeur.

L'encodeur prend la séquence d'entrée et la traite pour créer une représentation riche du texte. Pour ce faire, il fait passer l'entrée à travers plusieurs couches de réseaux neuronaux d'auto-attention et de rétroaction. Le mécanisme d'auto-attention permet au modèle de peser l'importance des différents mots de la séquence les uns par rapport aux autres.

Le décodeur, quant à lui, prend la sortie du codeur et génère la réponse. Il utilise une combinaison d'attention portée à la sortie de l'encodeur et à son propre état interne pour prédire la réponse la plus probable.

3. Décodage de sortie

Une fois que le décodeur a généré une prédiction, nous devons la reconvertir dans un format lisible par l'homme. Il s'agit de l'étape de décodage de sortie. Nous prenons la sortie numérique du modèle et la mappons aux mots.

Comment le système répond aux questions

1. Trouver la durée de réponse

Dans la plupart des systèmes de questions-réponses, l'objectif est de trouver la réponse dans le contexte. Le modèle prédit les positions de début et de fin de la réponse dans le contexte.

Par exemple, si la question est « Quelle est la capitale de la France ? et le contexte est "La France est un pays d'Europe occidentale. Sa capitale est Paris.", le modèle tentera de prédire que la position de départ est le mot "Paris" et la position finale est également "Paris".

2. Classement et sélection

Parfois, le modèle peut trouver plusieurs plages de réponses possibles. Dans ce cas, il doit les classer et sélectionner le plus probable. Pour ce faire, il examine les scores de confiance associés à chaque prédiction. La réponse ayant le score de confiance le plus élevé est généralement choisie comme réponse finale.

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Références

• Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... et Polosukhin, I. (2017). L'attention est tout ce dont vous avez besoin. Progrès dans les systèmes de traitement de l’information neuronale.