Quel plaisir de revoir une vidéo de ta part sur KZfaq !

merci. J'attendais une vidéo sur le sujet en français depuis longtemps et je suis d'autant plus heureux que ce soit toi qui la traite, car tu es un excellent pédagogue.

Excellent Thibault !

Cette vidéo et le live coding que tu as fais sont de grande qualité et m'ont permis de comprendre cette architecture et la façon dont on peut coder ce genre de choses ! Merci beaucoup :)

You deserve more views and more subscribers, I am in love with your channel !!

Bon retour Thibault.

Content de revoir des vidéos ... et le son est super bon.

Merci pour cette vidéo 🙏. C’est super bien expliqué.

c'est si clair, bien dans les détails en expliquant bien des notions complexes, gg

Merci Monsieur pour tout ce que vous rendez accessible

Content de te revoir !!

I'm learning french and deep learning at the same time with you :D Thank you very much, well explained.

Super vidéo et bien expliquée , merci pour ce tuto , on attend le TP

13:17 : ASMR pour penser à nous hydrater ; merci 🥰

Merci pour cette vidéo

Ce que tu fais est supe, continue c'est tres bien detaillé

Très bien expliqué !

Amazing video, thanks for the explanation

Sujet très intéressant , super vidéo

Merci pour ces explications

Merci beaucoup pour ces explications claires 👏 Les propositions d’une séance de live coding ou une autre vidéo qui rentrerait dans les détails d’autres applications sont aussi intéressantes l’une que l’autre donc l’idéal serait de faire les 2 😬😇😷

BRAVO ! Vidéo TOP !

Heureux de te revoir TN 😏

Très bon travail !! Effectivement un TP pratique serait le bienvenu =)

Super vidéo, sujet très intéressant !

Hello, merci pour cette video. Un exemple avec keras (ou Pytorch) serait top :-)

Merci ..

Oui l'application des transformers serait très intéressant

merci beaucoup vraiment 🤍🤍🤍

Superbe vidéo d'introduction aux transfomers. Je suis très intéressé pas le live coding d'un transfomers en keras. Et aussi très intéressé par l'explication d'application de transformer a d'autres domaines

merci pour cette videos tres instructive bro !

Parfait 😍😍 merci bq

Merci

Bonjour, Merci pour la qualité de la présentation et de clarté dans vos explications. Est -ce que le transformer peut être utilisé pour enregistrer et distribuer des données (codes imei et imsi)? Pourrai-je si possible avoir ce papier?

Merci infiniment😍😍😍

Je ne comprends pas un truc. A quoi sert réellement le FFN dans l'encoder et le decoder ? Chaque token va passer dans un réseau de neurones mais je ne vois pas ce que ça apporte au modèle. Quel impact ces réseaux ont sur l'information?

salut Thibault , est-ce que tu aurais un schéma où on retrouve en terme simplifié cette suite d'opérations : prompt - token - vecteur - tête d'attention - décodeur ?

J'adore le premier Transformers. Michael Bay is all you need.

excellent

Salut ! Tes vidéos sont super ! Merci beaucoup Dis moi est ce que le mécanisme d’attention peut être utilisé non pas pour le traitement de language mais pour prédire des variables numériques continue comme par exemple pour prédire le kwh d’un compteur électrique qui change toutes les 10s

une question qui me hante : la masked self attention ne devrait intervenir UNIQUEMENT que lors de l'entrainement, car on place en input de decoder une séquence contenant la réponse (les tokens futurs). donc, en quoi la masked self attention intervient durant un processus de génération (une fois le modèle entrainé), puisque les tokens encore non générés n'existent tout simplement pas ? Merci de tout éclairage !

Je comprends pas pourquoi on a 8 têtes d'attention à 32:35 ? Merci pour la vidéo

nice

Et aussi il faut L'implémentation svp

rien compris

Affreux melange du français et de l'anglais !

Merci