Qu'est-ce que GPT ?

Les modèles GPT fonctionnent comme un réseau complexe de neurones artificiels, organisés en couches pour traiter les informations en profondeur, à l'image du cerveau humain. Son architecture est appelée transformer, un type de réseau de neurones inventé et rendu Open Source par des chercheurs de Google en 2017. L'architecture transformer lui permet d'analyser des phrases entières simultanément, plutôt que de façon séquentielle, et de saisir les relations entre les mots, quelle que soit leur distance.

Cette capacité provient de l'"auto-attention", un mécanisme qui permet au modèle de déterminer l'importance de chaque mot par rapport à tous les autres, imitant ainsi la façon dont les humains se concentrent sur différentes parties d'une phrase pour en comprendre le contexte.  

Pour entraîner ce modèle, nous lui fournissons d'énormes quantités de données textuelles (livres, articles, code, conversations en ligne, etc.) afin de lui faire découvrir la diversité et les nuances du langage humain. Grâce à une exposition répétée et à un processus appelé "rétropropagation", qui lui permet d'apprendre de ses erreurs de prédiction, le modèle affine sa représentation interne du langage, devenant ainsi remarquablement efficace pour comprendre et générer du texte de qualité humaine.

Les modèles GPT peuvent être utilisés de différentes manières, comme dans les exemples suivants :

Les modèles GPT peuvent aider à créer des contenus de haute qualité pour des sites Web, des blogs, des réseaux sociaux et plus encore. Cet outil peut s'avérer utile pour les entreprises et les particuliers qui doivent créer régulièrement des contenus engageants et informatifs.

Par exemple, vous pouvez utiliser des modèles GPT pour rédiger des posts personnalisés sur les réseaux sociaux ou des descriptions de produits, en fonction des requêtes et des informations spécifiques fournies au modèle. Cela permet de gagner du temps pour d'autres tâches.

Ces modèles peuvent être utilisés pour alimenter des chatbots et des assistants virtuels capables de fournir une assistance client, de répondre aux questions et de résoudre des problèmes. Cela peut aider les entreprises à améliorer la satisfaction client et à réduire les coûts d'assistance.

Imaginez pouvoir obtenir une assistance instantanée du service client à tout moment du jour ou de la nuit, sans avoir à patienter en ligne ou à naviguer dans des menus téléphoniques complexes. C'est là tout le potentiel du service client optimisé par l'IA.

En dehors du service client, les chatbots peuvent aussi être utilisés par un public plus large pour répondre à des questions, voire pour engager une conversation informelle. À mesure que la technologie GPT continue de se développer, attendez-vous à voir apparaître des chatbots encore plus sophistiqués et plus humains à l'avenir.

La technologie GPT a le potentiel de révolutionner la façon dont les développeurs travaillent. Elle peut être utilisée pour générer du code informatique, ce qui peut s'avérer utile pour les développeurs qui souhaitent automatiser des tâches ou accélérer le processus de développement.

Les développeurs peuvent ainsi se concentrer sur des tâches plus complexes et créatives. Imaginez un futur où même les personnes ayant peu d'expérience en programmation pourraient donner vie à leurs idées grâce à des outils de génération de code optimisés par l'IA.

Le GPT peut transformer l'enseignement en proposant des expériences d'apprentissage personnalisées en fonction des besoins de chaque élève. Il peut fournir des commentaires personnalisés, des exercices, des modules interactifs, des plans d'étude, des tuteurs virtuels et une assistance linguistique. Cette intégration de l'IA peut créer un environnement d'apprentissage inclusif, stimulant et efficace pour tous les élèves.

L'importance de GPT réside dans sa capacité à combler l'écart entre les humains et les machines par le biais du langage. Sa capacité à comprendre et à générer du texte naturel ouvre de nouvelles perspectives en termes de communication, d'automatisation et d'expression créative.

De plus, la capacité d'adaptation de GPT à différents domaines et tâches en fait une technologie transformatrice qui peut révolutionner de nombreux secteurs.

L'entraînement d'un modèle GPT est un processus qui nécessite beaucoup de ressources de calcul. Il consiste à lui fournir d'énormes quantités de données textuelles et à utiliser une approche d'apprentissage auto-supervisé. Le modèle ne s'appuie pas sur des données explicitement étiquetées. Il apprend en identifiant des modèles et des relations dans les données elles-mêmes.

Le processus d'entraînement comprend généralement les étapes suivantes :

1. Préparation des données : la première étape consiste à rassembler et préparer un vaste ensemble de données de texte et de code. Cet ensemble de données est soigneusement sélectionné pour être aussi diversifié et représentatif que possible, couvrant un large éventail de sujets, de styles d'écriture et de langues.
2. Tokenisation : les données textuelles sont ensuite divisées en unités plus petites appelées "jetons". Il peut s'agir de mots individuels, de parties de mots ou même de caractères, en fonction du modèle GPT spécifique et du niveau de granularité souhaité.
3. Initialisation du modèle : le modèle GPT est initialisé avec des paramètres aléatoires. Ces paramètres seront ajustés pendant le processus d'entraînement, à mesure que le modèle apprend à partir des données.
4. Apprentissage auto-supervisé : le modèle est ensuite alimenté avec les données de texte tokenisé et chargé de prédire le prochain jeton d'une séquence. Par exemple, si l'entrée est "The cat sat on the", le modèle peut prédire "mat".
5. Backpropagation et optimisation : les prédictions du modèle sont comparées aux jetons suivants réels dans les données d'entraînement, et la différence entre les deux est utilisée pour calculer une valeur de "perte". Cette perte représente l'écart entre les prédictions du modèle et la vérité. Le modèle utilise ensuite la rétropropagation pour ajuster ses paramètres internes afin de minimiser cette perte. Ce processus itératif de prédiction, de calcul de la perte et d'ajustement des paramètres se poursuit sur de nombreuses époques, le modèle améliorant progressivement sa capacité à prédire avec précision le prochain jeton d'une séquence.

La taille de l'ensemble de données d'entraînement, la complexité du modèle GPT et les ressources de calcul disponibles jouent tous un rôle crucial dans la détermination du temps et des ressources nécessaires à l'entraînement. L'entraînement d'un grand modèle GPT peut prendre beaucoup de temps, nécessiter du matériel spécialisé et une consommation d'énergie importante.