ChatGPT a pris d’assaut le monde avec ses réponses éloquentes de type humain, alimentées en coulisse par une IA avancée. Plus précisément, il doit ses capacités en langage naturel à une famille de modèles appelés Generative Pretrained Transformers (TPG) développé par une société de recherche OpenAI.
Dans cet article, nous démystifierons le fonctionnement de ces modèles de transformateurs et comment ils permettent ChatGPTla performance impressionnante.
GPT – Modèles de base pour la PNL
À un niveau élevé, les modèles GPT sont de puissants « modèles de base » destinés aux tâches en langage naturel telles que la génération de texte.
Ils sont les premiers pré-entraîné sur des corpus de textes massifs – ingérant jusqu'à des centaines de milliards de mots provenant de sources telles que des sites Web, des livres et Wikipédia. Cela permet aux GPT d’analyser en profondeur les modèles du langage humain.
Après la pré-formation, les modèles peuvent être affiné sur des ensembles de données plus spécifiques pour personnaliser leurs capacités. Par exemple, un objectif clé de réglage fin pour ChatGPT était la capacité de conversation – permettant un dialogue aller-retour fondé sur des faits.
Au fil des versions successives, OpenAILes modèles GPT de sont devenus considérablement plus avancés à mesure que des ensembles de données plus volumineux et une puissance de calcul élargissaient ce qui était possible.
À l'intérieur de GPT : l'architecture du transformateur
Sous le capot, les modèles GPT exploitent une architecture d'apprentissage profond basée sur l'attention, connue sous le nom de transformateur.
Les transformateurs ont constitué une avancée majeure dans le traitement du langage naturel, surpassant les anciennes méthodes dans des tâches telles que la traduction nécessitant une compréhension du contexte des mots. Leurs innovations clés :
- Couches d’auto-attention analyser la relation entre chaque mot et les autres dans une phrase
- Cela permet aux modèles de transformateur tels que GPT de comprendre en profondeur les relations complexes dans le texte plutôt que de les traiter de manière séquentielle.
Pendant la pré-formation, l'architecture du transformateur de GPT lui permet de découvrir les modèles contextuels très complexes présents dans le langage humain à partir de ses énormes ensembles de données.
Ensuite, lors du réglage fin d'applications telles que ChatGPT, le modèle de base peut générer de nouvelles phrases cohérentes et significatives adaptées à ces structures apprises.
GPT-3.5 : l'initiale ChatGPT Fondation
La première version utilisée pour alimenter ChatGPT était GPT-3.5, une variante augmentée de GPT-3.
GPT-3 lui-même a étonné le monde lors de son lancement en 2020 en raison de la qualité, de la cohérence et de la créativité de ses résultats.
En s'appuyant sur les capacités de GPT-3 et en ajustant avec précision les capacités conversationnelles, GPT-3.5 a permis ChatGPTla fonctionnalité de dialogue incroyablement fluide de.
GPT-4 : 2 à 5 fois plus de capacités, 98 % de calcul en moins
Cependant, à la manière d’une véritable IA de pointe, les itérations GPT avancent rapidement. Récemment, OpenAI a dévoilé le dernier GPT-4 qui serait 2 à 5 fois plus performant sur la plupart des tâches linguistiques tout en nécessitant 98 % de puissance de calcul en moins.
Tirer parti de GPT-4 pourrait permettre ChatGPT pour atteindre de nouveaux sommets en matière de mesures telles que la qualité des résultats, l'exactitude factuelle, la profondeur des dialogues, etc.
Et le train modèle de fondation de transformateur va probablement continuer à accélérer à partir de là. Avec la mise à l’échelle continue des données et des calculs attendue dans les futures versions de GPT, l’enthousiasme est grand pour ce qui pourrait bientôt être possible.
Cependant, mises à part les nouvelles capacités, il reste important d’interpréter ces modèles avec prudence : ils présentent des limites notables malgré le battage médiatique autour de leurs résultats. Mais un développement responsable pourrait permettre des applications extrêmement bénéfiques.
Alors surveillez cet espace ! Nous n’avons probablement encore qu’effleuré la surface de ce que l’IA puissante mais sûre peut finalement réaliser.