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En bref1Les modèles Transformer prédisent le prochain token à partir des précédents, illustrant leur capacité à générer du texte.
2La génération autoregressive permet aux Transformers de produire des séquences en prédisant chaque token successif.
3L'utilisation d'un cache KV optimise la mémoire et accélère le processus de décodage des modèles Transformer.
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L'analyse en françaisLes modèles Transformer prédisent le prochain token à partir des tokens précédents. Cette capacité est essentielle pour générer du texte de manière fluide.
La génération autoregressive permet aux modèles de produire des séquences en prédisant chaque token successif.
L'utilisation d'un cache KV optimise la mémoire et accélère le processus de décodage.
