GPT (Transformateur génératif pré-entraîné)

Comment fonctionne le GPT

Le nom "GPT" lui-même décompose ses principaux composants :

• Génératif : Les modèles GPT créent de nouvelles sorties de texte originales qui sont cohérentes et contextuellement pertinentes par rapport à l'invite d'entrée. Contrairement aux modèles discriminants qui classent les données, les modèles génératifs produisent un contenu inédit. Cela peut aller de la poursuite d'une histoire à la rédaction d'un courriel ou à la génération d'un code.
• Pré-entraînés : Avant d'être utilisés pour des tâches spécifiques, les modèles GPT subissent une phase d'entraînement approfondie sur des ensembles de données textuelles massives provenant d'Internet et d'autres documents sous licence. Ce pré-entraînement permet au modèle d'acquérir des connaissances générales sur le langage, les faits et le raisonnement. Cette capacité générale peut ensuite être adaptée à des applications spécifiques par le biais d'un processus appelé réglage fin ou d'une ingénierie rapide.
• Transformateur : L'architecture sous-jacente est le Transformateur, présenté dans l'article influent"Attention Is All You Need". Les transformateurs utilisent un mécanisme d'auto-attention qui permet au modèle d'évaluer l'importance des différents mots dans la séquence d'entrée, quelle que soit leur position. Cela permet de surmonter les limites des anciennes architectures telles que les réseaux neuronaux récurrents (RNN) en ce qui concerne la gestion des dépendances à long terme et permet un traitement plus parallèle sur du matériel tel que les GPU.

Caractéristiques principales et évolution

La série GPT a connu une évolution significative, chaque itération offrant des capacités améliorées :

• GPT-2 : a démontré des capacités impressionnantes de génération de texte, mais a été initialement publié avec prudence en raison de préoccupations concernant une utilisation abusive.
• GPT-3: a représenté un saut majeur en termes d'échelle et de performance, capable d'effectuer un large éventail de tâches avec un minimum de données d'entraînement spécifiques à la tâche, excellant souvent dans l'apprentissage en quelques coups de feu.
• GPT-4: Amélioration du raisonnement, de la créativité et des capacités de résolution de problèmes. Notamment, le GPT-4 est un modèle multimodal, capable de traiter à la fois des textes et des images, ce qui élargit considérablement son champ d'application. Lis le rapport technique GPT-4 pour plus de détails.

Ces modèles excellent dans des tâches telles que la génération de texte, le résumé de texte, la traduction automatique, la réponse aux questions et la génération de codes. De nombreux modèles GPT sont accessibles via des plateformes telles que Hugging Face et peuvent être mis en œuvre à l'aide d'outils tels que PyTorch ou TensorFlow.

Applications dans le monde réel

Les modèles GPT alimentent de nombreuses applications dans divers domaines :

1. Création de contenu et assistance : Des outils comme Jasper ou Writesonic utilisent des modèles GPT pour aider les utilisateurs à générer des articles de blog, des textes marketing, des courriels et d'autres contenus écrits, ce qui accélère considérablement les flux de travail créatifs. Les développeurs utilisent également des variantes comme GitHub Copilot (alimenté par OpenAI Codex, un descendant de GPT) pour compléter et générer du code.
2. Chatbots avancés et assistants virtuels : Le TPG permet une IA conversationnelle plus sophistiquée et plus naturelle. Les chatbots du service client peuvent traiter des requêtes complexes, mieux comprendre le contexte et fournir des réponses plus humaines, améliorant ainsi l'expérience des utilisateurs. Les exemples incluent des intégrations au sein de plateformes telles qu'Intercom ou des solutions personnalisées construites à l'aide des API OpenAI.

GPT vs. autres modèles

Il est important de distinguer le GPT des autres types de modèles d'IA :

• vs. BERT : Bien que les deux soient des LLM basés sur des transformateurs, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est avant tout un modèle d'encodage conçu pour comprendre le contexte de manière bidirectionnelle. Il excelle dans des tâches telles que l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées (NER) et la classification des textes. GPT, axé sur le décodage, est optimisé pour générer du texte.
• vs. les modèles de vision par ordinateur : Les modèles GPT traitent et génèrent du texte (et parfois des images, comme le GPT-4). Ils diffèrent fondamentalement des modèles de vision par ordinateur (VA) tels que Ultralytics YOLO (par ex, YOLOv8, YOLO11). Les modèles YOLO analysent les données visuelles (images, vidéos) pour effectuer des tâches telles que la détection d'objets, la classification d'images ou la segmentation d'instances, en identifiant les objets présents et leur emplacement à l'aide de boîtes de délimitation ou de masques. Alors que GPT-4 peut décrire une image, YOLO excelle dans la localisation et la classification précises au sein des images à grande vitesse, ce qui convient à l'inférence en temps réel. Des systèmes complexes peuvent combiner les deux, potentiellement gérés par des plateformes comme Ultralytics HUB.

Les modèles GPT sont considérés comme des modèles de base en raison de leurs vastes capacités et de leur adaptabilité, représentant une pierre angulaire de l'apprentissage automatique moderne.