Qu’est-ce que le GPT ? Tout ce que vous devez savoir

GPT est la famille de modèles d'IA à l'origine de nombreuses applications d'IA générative populaires, telles que les chatbots et les assistants de codage. Cet article donne un aperçu de cette innovation révolutionnaire.

Table des matières

• Qu’est-ce que le GPT ?
• Comment fonctionnent les modèles GPT ?
• Comment les modèles GPT ont évolué
• Demandes Google Tag
• Avantages des modèles GPT
• Inconvénients des modèles GPT
• Conclusion

Qu’est-ce que le GPT ?

GPT, qui signifie « transformateur pré-entraîné génératif », fait référence à la fois à un modèle spécifique et à une famille de modèles d'intelligence artificielle (IA) de plus en plus sophistiqués. À partir du GPT original, le modèle a évolué à travers plusieurs versions, notamment le GPT-2, le GPT-3 et le GPT-4, chaque itération augmentant en taille et en capacité et possédant une capacité accrue à gérer des tâches linguistiques complexes avec des compétences humaines. La famille de modèles GPT a été développée par OpenAI, une société de recherche en IA fondée en 2015 par un groupe d'experts en IA et soutenue par des fondateurs bien connus tels qu'Elon Musk et Reid Hoffman.

Le modèle GPT constitue la base de nombreuses applications d'IA générative populaires, notamment ChatGPT et DALL-E. Les modèles GPT sont un type de modèle de langage étendu (LLM), conçus pour traiter et analyser de vastes volumes de données textuelles. Les LLM sont formés pour imiter et générer avec compétence un langage humain, leur permettant d'effectuer diverses tâches qui nécessitent la compréhension et la génération du langage naturel.

Que signifie GPT ?

GPT signifie « transformateur pré-entraîné génératif », une description qui résume l'essence de son fonctionnement.

Génératif

Les modèles GPT sont appelés « IA générative » car ils génèrent du nouveau contenu à partir d'invites ou de données d'entrée. Cela les distingue des modèles d’IA conçus pour classer et faire des prédictions sur des entrées de données existantes et prédéfinies. En revanche, les modèles d’IA génératifs comme GPT ne se contentent pas de classer les données. Au lieu de cela, ils produisent des textes, codes, images ou autres supports créatifs entièrement nouveaux en fonction de leur formation.

Pré-formé

Avant d'être adaptés à une application spécifique, les modèles GPT subissent une première phase de pré-formation. La pré-formation établit la capacité fondamentale du modèle à générer des réponses humaines à partir d'invites arbitraires en entraînant le modèle sur un ensemble de données bien organisé. Cela jette les bases des capacités générales de compréhension du langage du modèle.

Une fois la pré-formation de base terminée, les développeurs peuvent affiner le modèle à des fins plus spécialisées grâce à une formation supplémentaire sur les données spécifiques à une tâche. Par exemple, un modèle GPT pré-entraîné peut être affiné sur des ensembles de données conversationnelles pour fonctionner comme un chatbot. Alternativement, il pourrait être affiné sur des bases de code ou une documentation spécifiques pour faciliter les tâches de programmation et de génération de code. La pré-formation fournit les compétences linguistiques générales qui peuvent être affinées pour optimiser le modèle pour des cas d'utilisation ciblés.

Transformateur

Les architectures d'IA bien connues telles que les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) traitent les séquences de texte de manière incrémentale, ce qui rend difficile la capture du contexte complet et des structures de mots complexes. Le transformateur a révolutionné le traitement du langage naturel (NLP) avec des mécanismes d'auto-attention qui analysent tous les mots d'une séquence en parallèle et établissent des connexions basées sur des relations identifiées.

En traitant de manière holistique des séquences entières plutôt que des mots individuels, les transformateurs peuvent bien mieux saisir les structures linguistiques complexes que les autres architectures. Cependant, la « compréhension » d'un transformateur n'est en réalité que des modèles statistiques et n'est pas une compréhension ou un raisonnement humain.

Introduites pour la première fois pour la traduction automatique en 2017, les capacités d'auto-attention du transformateur ont constitué une avancée majeure, permettant la formation sur des ensembles de données volumineux. En tant que telle, l’architecture du transformateur sous-tend désormais la plupart des plates-formes d’IA générative modernes en tant que composant architectural standard.

De l'invite à la réponse : comment fonctionnent les modèles GPT

Les modèles GPT fonctionnent en prévoyant la réponse appropriée à une entrée utilisateur donnée, appelée invite. À l'origine, ces modèles interagissaient principalement via des invites textuelles, mais les progrès ont introduit la possibilité de traiter les documents et les images téléchargés, ainsi que d'accéder aux API et aux outils externes pour les données d'entrée.

Les modèles GPT divisent les invites en segments plus petits appelés jetons, puis analysent ces jetons à l'aide d'algorithmes sophistiqués. Ce processus aide à déchiffrer la signification des jetons dans l'invite. Une fois la signification extraite, les modèles génèrent les réponses qui sont statistiquement les plus susceptibles de correspondre à la réponse attendue.

Comment les modèles GPT sont formés

Bien que les processus de formation pour chaque modèle GPT varient, vous pouvez généralement les classer en deux phases : non supervisée et supervisée.

Formation non supervisée

Au cours de la phase initiale de pré-formation, les modèles GPT ingèrent des quantités massives de données non étiquetées provenant de sources variées telles que des articles Wikipédia, des livres numériques et des discussions en ligne. Par exemple, GPT-2 a été formé sur 8 millions de pages Web, tandis que le dernier GPT-4 aurait utilisé un pétaoctet de données textuelles, soit l'équivalent de 500 milliards de pages de livre. L'objectif de cette pré-formation auto-supervisée, appelée phase non supervisée, est de permettre au modèle de comprendre les invites en langage naturel et de générer des réponses de type humain de manière cohérente. Dans cette phase, le modèle ne sait pas explicitement ce que représentent les données. Au lieu de cela, le modèle utilise son architecture de transformateur pour identifier les modèles et les relations dans les données.

Formation supervisée

Une fois la phase non supervisée terminée, les modèles GPT sont affinés à l'aide d'une formation supervisée. Dans la formation supervisée, les humains entraînent le modèle à l’aide d’invites et de réponses personnalisées et étiquetées dans le but d’enseigner au modèle quelles réponses les humains souhaiteront probablement et lesquelles sont nuisibles ou inexactes.

La formation supervisée comprend également un processus appelé apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine (RLHF). Dans le processus RLHF, les humains évaluent les réponses pour que le modèle génère des réponses de meilleure qualité au fil du temps.

Lors du réglage fin, les modèles GPT peuvent également recevoir des types de données spécifiques liés à la fonction qu'ils rempliront. Par exemple, ChatGPT a été affiné sur les dialogues conversationnels et le code informatique accessible au public pour prendre en charge sa capacité générale à générer du texte conversationnel et un code informatique précis.

Comment les modèles GPT ont évolué

Depuis 2018, OpenAI a publié plusieurs versions du modèle GPT, notamment GPT-2, GPT-3 et la plus récente GPT-4, chaque version s'appuyant sur la dernière pour atteindre une plus grande complexité et capacité dans les tâches de traitement du langage.

GPT-1

Introduit en 2018, GPT-1 a démontré le potentiel de l'architecture et de l'approche de formation GPT. Il était capable d’effectuer des tâches linguistiques de base comme répondre à des questions simples et reformuler des phrases. Cependant, GPT-1 était mieux adapté aux invites et réponses plus courtes en raison de son ensemble de données de formation à plus petite échelle et plus simple. Ces limitations l'ont amené à avoir du mal à maintenir le contexte dans des conversations plus longues, conduisant souvent à des résultats moins cohérents à mesure que la longueur du texte augmentait.

GPT-2

Lancé en février 2019, GPT-2 représentait une mise à niveau significative, car il était formé sur un ensemble de données dix fois plus volumineux que celui de GPT-1. Cette base de formation élargie a permis à GPT-2 de générer un texte plus long et plus cohérent et de gérer des tâches telles que le résumé de texte, la réponse aux questions et la traduction linguistique sans formation spécifique à la tâche. Malgré ces progrès, GPT-2 était toujours confronté à des défis liés à une compréhension nuancée du contexte et produisait parfois des réponses manquant de pertinence ou s'éloignant des intentions des utilisateurs.

GPT-3 et GPT-3.5

Lancé en juin 2020, GPT-3 a marqué une avancée significative par rapport aux modèles précédents, offrant des capacités améliorées en matière de traitement du langage naturel, de génération de code et de tâches de raisonnement de base telles que le déchiffrement de phrases. Avec son échelle massive de 175 milliards de paramètres, GPT-3 a considérablement amélioré la rétention du contexte et la cohérence sur des textes plus longs. Cependant, sa plus grande taille a également introduit des défis en matière de demandes de calcul et de réglage fin, conduisant parfois à des résultats imprévisibles ou biaisés.

En 2022, OpenAI a déployé GPT-3.5, une version raffinée de GPT-3. Grâce à une formation sur un ensemble de données plus récent et à des ajustements supplémentaires, cette version a été conçue pour réduire la probabilité de générer des réponses nuisibles ou inappropriées. Bien que GPT-3.5 continue de progresser en termes de précision et de sécurité, le maintien de l'exactitude contextuelle dans des contextes complexes ou de niche reste un défi.

GPT-4

En mars 2023, OpenAI a publié GPT-4, fournissant des détails limités sur sa formation. Avec sa capacité à traiter des invites plus longues et plus complexes et une rétention de contexte considérablement améliorée, GPT-4 marque une progression considérable dans l'architecture GPT. GPT-4 est également un modèle multimodal, ce qui signifie qu'il peut interpréter des invites comprenant à la fois du texte et des images. Bien que GPT-4 offre une précision et des fonctionnalités améliorées, il reste confronté à des défis pour garantir une fiabilité constante dans des tâches diverses et nuancées.

Demandes Google Tag

Les modèles GPT offrent des fonctionnalités qui permettent aux utilisateurs non techniques et aux développeurs d'effectuer un large éventail de tâches, notamment la génération de contenu créatif, l'analyse de documents complexes et la rationalisation du service client.

Chatbots

Les chatbots font partie des applications les plus populaires des modèles GPT. Grâce à des réglages précis, les développeurs peuvent personnaliser davantage les modèles GPT pour créer des chatbots spécialisés à des fins spécifiques, comme fournir un service client aux entreprises ou enseigner des jeux de cartes comme le poker. Cette personnalisation prend en charge des interactions engageantes et contextuellement pertinentes, créant une expérience utilisateur plus personnalisée et plus utile.

Tâches créatives

Les modèles GPT peuvent prendre en charge diverses tâches créatives, telles que le brainstorming ou la fourniture d'idées pour améliorer le contenu existant. Voici quelques façons dont les modèles GPT peuvent vous aider dans vos tâches créatives :

• Rédaction de brouillons de contenu original, tel que de la fiction, de la poésie ou de la publicité
• Générer des idées pour des efforts créatifs comme des esquisses de scénario de film ou des thèmes pour une peinture murale
• Suggérer des moyens de rendre le contenu existant plus facile à lire ou plus attrayant pour différents publics

De nombreux outils d'IA générative vous permettent de générer du contenu créatif, notamment Grammarly. Grammarly apprend votre style d'écriture et s'intègre facilement à des outils familiers, tels que Gmail et Microsoft Word.

Soutien académique

Les modèles GPT peuvent être appliqués dans des contextes universitaires pour aider à expliquer des concepts mathématiques complexes, créer un contenu pédagogique attrayant, servir d'assistants de recherche et développer des quiz et des questions d'examen.

Analyse des données

Alors que tous les modèles GPT peuvent faciliter les tâches d'analyse des données, GPT-4, en particulier, excelle dans l'analyse de documents complexes, la synthèse des tendances des données et la génération de rapports sur les métriques à partir de sources de données structurées telles que les documents Microsoft Excel. Il peut également analyser le sentiment des clients à partir des commentaires, des avis et des enquêtes sur les réseaux sociaux.

Analyse d'images

Avec GPT-4, les utilisateurs peuvent télécharger des images pour analyse ainsi que des invites textuelles. Cette fonctionnalité est utile pour une grande variété de tâches, telles que la conversion d'images de texte en formats modifiables, la création de légendes pour les publications sur les réseaux sociaux, la rédaction de descriptions de produits et la création de descriptions d'images à utiliser avec des technologies d'assistance pour les utilisateurs malvoyants.

Aide au codage

Les modèles GPT peuvent aider les développeurs en expliquant un programme informatique, en optimisant le code pour en améliorer l'efficacité et la maintenabilité, en créant des cas de test et en convertissant le code entre les langages de programmation. Ces fonctionnalités aident à rationaliser le processus de développement.

Quels sont les avantages des modèles GPT ?

Les modèles GPT offrent des moyens flexibles et efficaces d'automatiser les tâches, avec une prise en charge d'une personnalisation importante. Ils permettent aux utilisateurs de créer des applications adaptées à des besoins variés, tels que l'analyse des contrats, l'analyse prédictive et la détection des menaces de cybersécurité. Cette adaptabilité a facilité l’adoption plus large de l’IA dans divers secteurs.

Quels sont les inconvénients des modèles GPT ?

Malgré leur sophistication, les modèles GPT présentent des limites. Parce qu'ils sont formés sur des ensembles de données fixes, généralement avec une date limite, ils ne peuvent pas intégrer de mises à jour ou de données en temps réel après leur dernière date limite de formation. De plus, alors que GPT-4 peut analyser des images, les modèles GPT sont basés sur du texte, donc GPT-4 utilise en fait un autre modèle d'IA génératif, DALL-E, pour analyser et générer des images. Bien que cela ne concerne peut-être pas l’utilisateur moyen, les développeurs peuvent constater que les modèles nativement multimodaux répondent mieux à leurs cas d’utilisation. Enfin, des préoccupations éthiques persistent concernant les préjugés potentiels, les problèmes de confidentialité et la possibilité d'utilisation abusive, par exemple en diffusant des informations erronées, en violant la protection des droits d'auteur ou en générant des contenus dangereux.

GPT : un outil qui change la donne en matière d'IA

La série GPT de modèles d’IA a considérablement amélioré les capacités des machines à imiter les interactions humaines et à faciliter des tâches complexes dans plusieurs secteurs. Avec leur évolution continue, ces modèles promettent d’améliorer les efforts créatifs et analytiques. Néanmoins, ils soulèvent d’importantes préoccupations en matière d’éthique et de confidentialité qui nécessitent une étude et une action diligentes. À l’avenir, le développement de la technologie GPT continuera probablement d’être un thème central de la recherche sur l’IA, façonnant l’avenir de l’adoption technologique dans le monde.