Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 31 : Architecture Complète du Transformer

Dans ce trente-et-unième épisode, nous abordons l’un des éléments uniques des Transformers : les positional embeddings, indispensables pour donner aux modèles une notion d’ordre dans les séquences. Nous mettons ensuite en place l’architecture complète du Transformer avec encodeur et décodeur.

Au programme :
✅ Comprendre le besoin des positional embeddings
✅ Implémentation des embeddings positionnels en PyTorch
✅ Assemblage des différentes briques : attention, add & norm, feed-forward
✅ Architecture complète : Transformer Encoder + Decoder
✅ Exemple pratique de construction d’un Transformer fonctionnel

Cet épisode marque l’aboutissement de la construction d’un Transformer, la base des modèles modernes comme BERT, GPT et T5.

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