Comment fonctionnent les LLM : guide complet des transformers
Original : How LLMs work
Pourquoi c'est important
Guide technique essentiel pour comprendre l'architecture des LLM modernes
Article détaillé expliquant le fonctionnement des modèles de langage modernes basés sur l'architecture transformer, couvrant la tokenisation, les embeddings, l'attention et les mécanismes de prédiction.
L'article de 0xkato.xyz offre une explication complète du fonctionnement des LLM modernes, principalement construits en empilant des blocs transformer. Il couvre huit concepts clés : la tokenisation qui convertit le texte en séquences d'entiers, les embeddings qui donnent du sens à ces entiers via une matrice géante, l'encodage positionnel pour l'ordre des tokens, les mécanismes d'attention pour le partage d'informations entre tokens, l'attention multi-têtes pour suivre plusieurs types de relations, les réseaux feed-forward où se trouve la structure stockée du modèle, le flux résiduel et la normalisation des couches qui rendent possible l'entraînement de piles profondes, et enfin la prédiction du token suivant. L'auteur explique que les différences entre modèles viennent des données d'entraînement, de l'échelle et du post-traitement plutôt que de l'architecture de base.