Architecture du modèle Transformer

Ce modèle est idéal pour dessiner des diagrammes de structure de réseaux neuronaux de type Transformer, en mettant l'accent sur les composants essentiels de l'encodeur et du décodeur ainsi que sur leurs flux de données. Il présente clairement des modules tels que l'intégration des entrées, l'encodage positionnel, l'auto-attention multi-têtes, le réseau à propagation directe, la normalisation des couches et les connexions résiduelles. Il convient parfaitement comme illustration dans des articles, des présentations techniques, des tutoriels explicatifs de modèles ou des documents de reproduction d'algorithmes, permettant ainsi aux lecteurs de comprendre intuitivement le fonctionnement du Transformer et les chemins de transmission des informations.