Au cours des dernières années, les transformateurs génératifs prétrainés (Generative Pretrained Transformers ou GPT) sont devenus partie intégrante de notre vie quotidienne et sont synonymes de services tels que ChatGPT ou de GPT personnalisés. Ils peuvent désormais être créés par n’importe qui, sans avoir besoin de compétences en codage, pour être vendus sur l’OpenAI GPT Store et réaliser une grande variété d’applications différentes. Mais comment fonctionne un GPT ? Ce guide donnera un aperçu rapide des transformateurs génératifs pré-entraînés et de la manière dont ils sont capables de comprendre et de reproduire le langage humain à partir d’un texte.
Ces réseaux neuronaux sont en train de remodeler nos interactions avec la technologie, offrant un aperçu d’un avenir où l’IA pourra communiquer avec un niveau de sophistication que l’on croyait autrefois exclusivement humain. Au cœur de la technologie GPT se trouve l’architecture du transformateur, une percée dans la conception des réseaux neuronaux qui permet le traitement de divers types de données, tels que le texte, l’audio et les images. Cette flexibilité permet au GPT d’exceller dans des tâches allant de la traduction de langues à la création d’œuvres d’art basées sur des invites textuelles. La capacité de l’architecture du transformateur à traiter des données séquentielles, comme des phrases ou des paragraphes, tout en conservant le contexte et les relations entre les mots, le distingue des conceptions précédentes de réseaux neuronaux.
Les GPT génèrent du texte en prédisant le mot suivant
La fonction première des modèles GPT est de prédire le mot ou la séquence suivante dans un texte donné. Pour ce faire, ils analysent de nombreuses données de préformation et calculent des distributions de probabilité afin d’estimer les mots suivants les plus probables. Cette capacité de prédiction repose sur la compréhension par le modèle des modèles et des structures linguistiques. Pour traiter les subtilités du langage, GPT utilise des matrices d’intégration qui transforment les mots en vecteurs numériques, encapsulant leurs significations sémantiques. Cette conversion est essentielle pour que l’IA puisse reconnaître le contexte, le ton et les subtilités de la langue. En représentant les mots comme des vecteurs denses dans un espace à haute dimension, les modèles GPT peuvent capturer les relations et les similitudes entre les mots, ce qui leur permet de générer des textes contextuellement pertinents et cohérents.
Comment fonctionne un GPT ?
Un transformateur génératif pré-entraîné (GPT) fonctionne sur une base qui combine des capacités génératives, un pré-entraînement sur un vaste corpus de données et une architecture de réseau neuronal connue sous le nom de transformateur. À la base, les modèles GPT sont conçus pour prédire le mot suivant dans une phrase en apprenant des modèles et des relations dans les données sur lesquelles ils ont été formés. Voici une description étape par étape du fonctionnement des modèles GPT :
- Pré-entraînement : Les modèles GPT subissent une phase de formation initiale au cours de laquelle ils apprennent à partir d’un vaste ensemble de données contenant divers éléments de texte. Cette étape permet au modèle de comprendre la structure de la langue, le contexte et une myriade de sujets sans être adapté à une tâche spécifique.
- Transformateurs et mécanisme d’attention : L’architecture des transformateurs, qui est au cœur des modèles GPT, utilise un mécanisme d’attention pour traiter les séquences de données (telles que le texte). Ce mécanisme permet au modèle d’évaluer l’importance des différents mots les uns par rapport aux autres dans une phrase ou un passage, ce qui lui permet de mieux saisir le contexte et les nuances de la langue.
- Tokenisation et vectorisation : Le texte d’entrée est décomposé en jetons (qui peuvent être des mots, des parties de mots ou des signes de ponctuation) et converti en vecteurs numériques. Ces vecteurs subissent diverses transformations lorsqu’ils passent par les couches du modèle.
- Emboîtements : Le modèle utilise des embeddings pour faire correspondre les tokens à des vecteurs de nombres, représentant les tokens dans un espace à haute dimension. Ces encastrements sont ajustés au cours de la formation de manière à ce que les mots sémantiquement similaires soient plus proches les uns des autres dans cet espace.
- Blocs d’attention et MLP : Les vecteurs passent par plusieurs couches du réseau, notamment des blocs d’attention et des perceptrons multicouches (MLP). Les blocs d’attention permettent au modèle de se concentrer sur différentes parties de la séquence d’entrée, en ajustant les vecteurs en fonction du contexte fourni par d’autres mots. Les MLP transforment ces vecteurs en parallèle, enrichissant la représentation de chaque mot avec des caractéristiques plus abstraites.
- Sortie et prédiction : Après avoir traité les couches, le modèle utilise les vecteurs transformés pour prédire le prochain mot de la séquence. Pour ce faire, il génère une distribution de probabilité sur tous les éléments suivants possibles et sélectionne l’élément le plus probable en fonction du contexte.
- Échantillonnage itératif : Pour les tâches génératives, les modèles GPT peuvent produire des séquences de texte plus longues en prédisant de manière itérative l’élément suivant, en l’ajoutant à la séquence et en répétant le processus. Cela permet de générer des passages de texte cohérents et pertinents sur le plan contextuel.
Les modèles GPT peuvent être affinés après le pré-entraînement pour exceller dans des tâches spécifiques, telles que la traduction, la réponse aux questions ou la création de contenu, en ajustant davantage les paramètres du modèle à l’aide d’un ensemble de données plus petit et spécifique à la tâche. Cette polyvalence, combinée à la capacité du modèle à comprendre et à générer des textes semblables à ceux d’un être humain, est à l’origine de son utilisation répandue dans diverses applications du traitement du langage naturel et au-delà.
Les mécanismes d’attention au sein des GPT sont essentiels à la génération de texte. Ils permettent au modèle d’évaluer les différentes parties du texte d’entrée, en ajustant la signification de chaque mot en fonction du contexte général. Ce processus est essentiel pour produire un texte qui soit non seulement cohérent, mais aussi pertinent d’un point de vue contextuel. En se concentrant sur les parties les plus pertinentes de l’entrée, les mécanismes d’attention aident les modèles GPT à générer des réponses plus précises et plus significatives.
La fonction softmax est ensuite utilisée pour normaliser les résultats du modèle en une distribution de probabilité, guidant la prédiction du segment de texte suivant. La température de la fonction peut être ajustée pour introduire de la variabilité dans la génération de texte, en équilibrant la prévisibilité et la créativité. Une température plus élevée permet d’obtenir des résultats plus diversifiés et imprévisibles, tandis qu’une température plus basse permet de générer des textes plus conservateurs et déterministes.
Entraînement d’un GPT
L’entraînement d’un TPG consiste à affiner ses paramètres, qui sont dérivés des données de pré-entraînement, afin d’améliorer les performances prédictives du modèle. Ces paramètres déterminent la capacité du modèle à générer des textes qui ne se distinguent pas de ceux écrits par des humains. Le processus de formation consiste à exposer le modèle à de grandes quantités de données textuelles diverses, ce qui lui permet d’apprendre et d’intérioriser les nuances et les modèles du langage humain. Au fur et à mesure que le modèle rencontre de nouveaux exemples, il met continuellement à jour ses paramètres afin de minimiser la différence entre ses prédictions et le texte réel, améliorant ainsi sa précision et sa fluidité au fil du temps.
La taille du contexte, comme les 2048 tokens de GPT-3, définit l’étendue du texte que l’IA peut prendre en compte simultanément. Cette limite est essentielle pour la concentration du modèle et la pertinence du contenu généré. Une taille de contexte plus importante permet à GPT de maintenir la cohérence et la pertinence sur des passages plus longs, ce qui lui permet de générer des réponses plus adaptées au contexte. Cependant, l’augmentation de la taille du contexte s’accompagne également de coûts de calcul, car elle nécessite davantage de mémoire et de puissance de traitement pour traiter les informations supplémentaires.
Au fur et à mesure de leur évolution, les modèles GPT repoussent les limites de la compréhension et de la production du langage par les machines. À chaque itération, ces modèles deviennent plus aptes à saisir les subtilités de la communication humaine, ouvrant la voie à des interactions plus naturelles et plus engageantes entre les humains et l’IA. Les applications potentielles de la technologie GPT sont vastes, allant de la création de contenu personnalisé aux assistants virtuels intelligents et au-delà. En explorant les capacités de ces puissants modèles linguistiques, nous ne faisons pas seulement progresser le domaine de l’intelligence artificielle, mais nous redéfinissons également la manière dont nous percevons la technologie et interagissons avec elle.
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