Le traitement du langage naturel (NLP) a connu un moment décisif avec l’introduction des modèles GPT (Generative Pre-trained Transformer) d’OpenAI, qui ont complètement révolutionné l’intelligence artificielle.
Ces modèles ont subi plusieurs révisions, chacune étant plus avancée que la précédente, et sont connus pour leur incroyable capacité à produire des textes qui ressemblent beaucoup à ceux rédigés par des humains.
Compréhension des modèles GPT
Les modèles GPT sont des modèles de langage large (LLMs) basés sur une approche d’apprentissage profond, utilisant une architecture uniquement de décodeur créée dans des transformateurs. Ils se composent de trois composants principaux:
Ce côté des modèles GPT leur permet de générer des textes en comprenant et en répondant à certains échantillons de texte. Contrairement aux modèles précédents qui réorganisaient ou extrayaient des mots de l’entrée, les modèles GPT peuvent produire un texte plus cohérent et semblable à celui des humains.
Ces modèles sont formés sur de vastes ensembles de données textuelles en utilisant une approche d’apprentissage non supervisé, leur permettant d’apprendre des motifs et des structures linguistiques sans supervision explicite.
Cette formation les aide à accomplir des tâches spécifiques comme répondre à des questions et faire des résumés.
Ils sont un type d’architecture de réseau neuronal conçu pour traiter des séquences de texte. Le mécanisme d’auto-attention des transformateurs aide à comprendre la relation entre les mots dans une phrase.
Évolution des modèles GPT
Étape vers GPT-2
Le GPT-1, le premier modèle de la série, lancé en juin 2018, était un modèle innovant formé en utilisant plus de 40 Go de données textuelles. Ses remarquables pouvoirs de génération de texte et de performance dans des tâches courantes lui ont valu des éloges. Le GPT-1 a été le premier modèle de la série et a préparé le terrain pour les avancées futures.
En s’appuyant sur cette base, le GPT-2 a été lancé le 14 février 2019. Il comportait environ 1,5 milliard de paramètres et a été formé sur un corpus textuel beaucoup plus large.
Ce modèle a marqué un changement important dans la génération de texte, introduisant plusieurs améliorations par rapport à son prédécesseur, telles qu’un objectif de formation mis à jour, une normalisation des couches et des techniques d’échantillonnage améliorées.
Mise à jour du GPT-3 au GPT-3.5
Le 11 juin 2020, le GPT-3 a été considéré comme un grand succès avec ses 175 milliards de paramètres et environ 570 Go de données textuelles pour la formation.
Plusieurs nouvelles fonctionnalités ont été incluses dans cette version, y compris l’apprentissage avec quelques exemples, le support multilingue, GShard pour la gestion des paramètres à grande échelle, des fonctionnalités d’apprentissage sans exemple qui permettent d’accomplir des tâches sans aucune formation spécifique, et des techniques d’échantillonnage considérablement améliorées.
Le GPT-3 a mis davantage l’accent sur l’utilisation morale et responsable de l’IA. Il a utilisé des techniques jamais introduites auparavant, comme l’apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF), pour réduire les problèmes associés aux biais et aux imprécisions dans la génération de contenu, alignant mieux les résultats du modèle avec les intentions de l’utilisateur.
Le GPT-3.5 est une mise à jour intermédiaire entre le GPT-3 et le GPT-4, qui est bien plus avancé. Il est meilleur que sa version précédente, mais inférieur au dernier. Il a de nombreuses applications, telles que la création de contenu, les services de traduction de langue et les paramètres d’apprentissage. Le modèle est un outil gratuit pour les développeurs concevant des applications complexes guidées par l’IA grâce à sa capacité de compréhension semblable à celle des humains.
Comparaison de la capacité analytique du GPT-3.5 et du GPT-4
Le GPT-3.5 surpasse les modèles précédents dans les instructions complexes et l’accomplissement de tâches nécessitant une variété de compétences analytiques. Cependant, sa capacité à effectuer des transitions fluides entre les contextes au sein d’une seule tâche ou à intégrer facilement des perceptions d’autres domaines est limitée.
En revanche, la capacité exceptionnelle du GPT-4 à comprendre et exécuter des instructions compliquées nécessitant l’intégration de connaissances de plusieurs domaines ou impliquant plusieurs processus est l’une de ses caractéristiques les plus remarquables.
Pour cette raison, le GPT-4 excelle dans les tâches multiples et la gestion des tâches analytiques nécessitant la synthèse de données de divers champs.
Par rapport au GPT-3.5, les améliorations du GPT-4 en termes de paramètres, de formation et de capacités entraînent de meilleures compétences analytiques. Ces améliorations élèvent le niveau de ce que l’intelligence artificielle (IA) peut accomplir dans les applications analytiques, permettant au GPT-4 d’offrir des évaluations plus précises, exactes et contextuellement conscientes dans une gamme plus large de tâches et de types de données.
Applications pratiques des modèles GPT
Les modèles GPT ont de nombreuses applications pratiques dans différents domaines. Cette section discutera de deux des principales applications : la génération de texte et la traduction automatique.
Génération de texte
La génération de texte est l’une des principales applications des modèles GPT. Ces modèles peuvent être utilisés pour générer des textes dans différents domaines, comme le journalisme, le marketing et même la littérature.
Ils sont capables de produire des textes qui semblent avoir été écrits par des humains, ce qui peut être très utile pour les entreprises ayant besoin de contenu pour leurs sites web et leurs réseaux sociaux.
Les modèles GPT peuvent également être utilisés pour générer des résumés de textes plus longs, comme des articles scientifiques et des rapports. Cela peut économiser beaucoup de temps et d’efforts pour les chercheurs et les professionnels qui doivent analyser de grandes quantités d’informations.
Conclusion
L’evolution des modèles GPT représente une avancée significative dans le domaine du NLP. En l’espace d’environ cinq ans, ces modèles se sont étendus en taille, en qualité de données et en nombre de paramètres, offrant des performances remarquables dans une variété de tâches.
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