ChatGPT est un modèle d’intelligence artificielle de pointe développé par OpenAI, conçu pour générer un texte de type humain basé sur l’entrée fournie. Ce modèle est formé sur un ensemble de données massif de données textuelles, ce qui lui confère une connaissance approfondie des modèles et des relations dans le langage. Grâce à sa capacité à comprendre et à générer du texte, ChatGPT peut effectuer un large éventail de tâches de traitement du langage naturel (NLP), telles que la traduction, la réponse aux questions et la génération de texte.
L’un des exemples les plus célèbres des capacités de ChatGPT est son utilisation pour générer des conversations chatbot réalistes. De nombreuses entreprises et organisations ont utilisé des chatbots pour interagir avec les clients, en fournissant des réponses rapides et précises aux questions courantes. Un autre exemple est l’utilisation de ChatGPT dans la traduction linguistique, où il peut traduire automatiquement le texte d’une langue à une autre, rendant la communication plus gérable et plus accessible.
Une autre application passionnante de ChatGPT est dans le domaine de la création de contenu. Grâce à sa capacité à comprendre et à générer du texte, ChatGPT a été utilisé pour créer des articles, des poèmes et même des paroles de chansons. Par exemple, OpenAI a développé un GPT-3 qui peut créer des articles sur divers sujets, du sport à la politique, avec une précision et une attention aux détails étonnantes.
Le succès de ChatGPT peut être attribué à son utilisation d’une architecture de transformateur, un type de modèle d’apprentissage en profondeur bien adapté aux tâches NLP impliquant des données séquentielles comme du texte. De plus, la pré-formation de ChatGPT sur un large corpus de données textuelles lui confère également une base solide de connaissances linguistiques, lui permettant de bien performer sur diverses tâches NLP.
Comprendre le traitement du langage naturel (TAL)
La PNL est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui traite de l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain. C’est un domaine complexe qui implique l’application de l’informatique, de la linguistique computationnelle et de l’apprentissage automatique pour traiter, comprendre et générer le langage humain. La PNL a une longue histoire, remontant aux années 1950 et 1960, lorsque les premiers chercheurs ont commencé à explorer l’utilisation des ordinateurs pour traiter et comprendre le langage naturel.
L’un des pionniers de la PNL était l’informaticien et psychologue cognitif Noam Chomsky. Chomsky est largement considéré comme le père de la linguistique moderne et son travail a jeté les bases du développement de la PNL. De plus, les théories de Chomsky sur la structure du langage et la capacité innée des humains à apprendre les langues ont profondément influencé le domaine de la PNL.
Une autre figure importante de l’histoire de la PNL est John Searle, qui a développé l’argument de la salle chinoise, qui a contesté l’idée qu’une machine puisse vraiment comprendre le langage. Malgré cet argument, le développement de la PNL a continué de progresser et, dans les années 1990, il y a eu une augmentation significative de la recherche dans le domaine, conduisant au développement de nouvelles techniques et outils de PNL.
Malgré ses avancées, la PNL continue de faire face à des défis importants. L’une des principales difficultés de la PNL est la complexité du langage humain, qui peut varier considérablement selon le contexte et le locuteur. Cette variabilité peut compliquer la compréhension et la génération du langage par les ordinateurs, car ils doivent être capables de reconnaître les nuances et les subtilités du langage pour effectuer avec précision les tâches de la PNL.
Un autre défi en PNL est le besoin de données de formation étiquetées, qui sont nécessaires pour former des modèles de PNL. Malheureusement, la création de données étiquetées prend du temps et demande beaucoup de main-d’œuvre, et l’obtention de données étiquetées de haute qualité peut demander du temps et des efforts. Il est donc difficile de former des modèles de PNL qui peuvent bien fonctionner sur diverses tâches de PNL.
Malgré ces défis, le domaine de la PNL continue de progresser et de nouvelles techniques et modèles sont constamment développés. Par exemple, l’essor des mégadonnées et la disponibilité de grandes quantités de données textuelles ont conduit au développement de modèles NLP plus puissants, comme ChatGPT, qui peuvent traiter et générer du texte de type humain.
L’importance de la PNL dans l’IA
La PNL joue un rôle essentiel dans le développement de l’intelligence artificielle. Comme mentionné, la PNL permet aux ordinateurs de traiter, comprendre et générer le langage humain, ce qui est essentiel pour construire des systèmes d’IA capables d’interagir avec les humains de manière naturelle et intuitive.
L’une des principales raisons de l’importance de la PNL dans l’IA est la quantité de données textuelles générées quotidiennement. Ces données comprennent les e-mails, les publications sur les réseaux sociaux, les articles de presse et de nombreuses autres formes d’informations textuelles. La capacité de traiter et d’analyser ces données textuelles est essentielle pour un large éventail d’applications, notamment l’analyse des sentiments, l’extraction d’informations et la traduction automatique, pour n’en nommer que quelques-unes.
La PNL joue également un rôle crucial dans le développement de l’IA conversationnelle, permettant aux ordinateurs d’engager des conversations en langage naturel avec les humains. Il s’agit d’un domaine de l’IA en pleine croissance. Le NLP est essentiel pour créer des chatbots, des assistants virtuels et d’autres systèmes d’IA conversationnelle afin d’aider les entreprises et les organisations à interagir plus efficacement avec leurs clients.
Pour illustrer l’importance de la PNL dans l’IA, considérons l’exemple de l’analyse des sentiments. L’analyse des sentiments est le processus de détermination de l’émotion ou de l’attitude exprimée dans un texte. Il s’agit d’une tâche essentielle dans l’analyse des médias sociaux, où elle est utilisée pour évaluer l’opinion publique sur une question particulière. La PNL analyse les données textuelles, identifie le sentiment et le classe comme positif, négatif ou neutre.
Un autre exemple de l’importance de la PNL dans l’IA est l’extraction d’informations, qui est le processus d’extraction automatique d’informations structurées à partir de données textuelles non structurées. Il s’agit d’une tâche essentielle dans l’analyse des actualités et l’informatique décisionnelle, où de grandes quantités de données textuelles non structurées doivent être traitées et analysées pour mieux comprendre les tendances et les modèles. La PNL est utilisée pour analyser les données textuelles, identifier les informations pertinentes et les extraire dans un format structuré qui peut être facilement recherché.
La PNL est un élément essentiel de l’IA. Son importance ne fera que croître à mesure que de plus en plus de données textuelles sont générées et que le besoin de systèmes d’IA capables de traiter et de comprendre le langage humain augmente. Le développement de la PNL a conduit à des avancées significatives dans l’IA, et il continuera à jouer un rôle crucial dans l’élaboration de l’avenir de l’IA et de la manière dont les ordinateurs et les humains interagissent.
Comment fonctionne ChatGPT
ChatGPT est basé sur l’architecture GPT (Generative Pre-trained Transformer), introduite en 2018 par des chercheurs d’OpenAI, dont Ilya Sutskever, co-fondateur d’OpenAI et père du deep learning, et Sam Altman, président d’OpenAI.
L’innovation clé de l’architecture GPT était son utilisation du réseau Transformer, introduit en 2017 par Vaswani et al. dans un article intitulé « L’attention est tout ce dont vous avez besoin ». Le réseau Transformer a été conçu pour être plus efficace sur le plan informatique et plus facile à former que les architectures de réseau de neurones précédentes, et il est rapidement devenu l’architecture dominante du NLP.
ChatGPT est pré-formé sur un vaste corpus de données textuelles, qui comprend des livres, des sites Web et d’autres formes d’informations textuelles. Cette pré-formation permet à ChatGPT d’apprendre des modèles et des structures linguistiques, générant un texte cohérent et naturel basé sur l’entrée de l’utilisateur.
Le processus de pré-formation est suivi d’un ajustement, où le modèle est davantage formé sur des tâches spécifiques, telles que la réponse aux questions, la génération de texte et la conversation. Pendant le réglage fin, le modèle est formé sur un ensemble de données plus petit spécifique à la tâche. Ce réglage fin permet au modèle de se spécialiser dans une tâche particulière et de générer un texte plus précis et pertinent.
Une fois le modèle formé, il peut générer du texte en lui fournissant une invite de saisie. L’invite de saisie peut être une question, une déclaration ou toute autre forme de texte, et le modèle générera une réponse basée sur les informations qu’il a apprises pendant la formation. La réponse générée sera un texte cohérent et en langage naturel, qui est généré en fonction des modèles et des structures linguistiques que le modèle a appris lors de la pré-formation.
Par exemple, si un utilisateur fournit l’invite de saisie « Quelle est la capitale de la France ? », ChatGPT générera la réponse « La capitale de la France est Paris ». Cette réponse est générée sur la base des informations que ChatGPT a apprises sur les relations entre les emplacements géographiques et leurs capitales, qu’il a apprises lors de la pré-formation et de la mise au point.
L’architecture du transformateur : un aperçu technique
L’architecture Transformer est l’épine dorsale du modèle ChatGPT et permet au modèle de générer du texte de type humain.
L’architecture Transformer est appelée « Transformer » car elle utilise des mécanismes d’auto-attention pour « transformer » les données d’entrée en une représentation adaptée à la génération de texte. Le mécanisme d’auto-attention permet au modèle de peser l’importance des différentes parties de données d’entrée, ce qui lui permet de générer un texte plus précis et pertinent.
Dans l’architecture Transformer, les données d’entrée sont traitées par plusieurs couches du réseau neuronal, chacune utilisant des mécanismes d’auto-attention pour transformer les données d’entrée en une nouvelle représentation. La sortie de chaque calque est ensuite transmise au calque suivant, qui est répété jusqu’à ce que le dernier calque génère le texte de sortie.
Chaque couche de l’architecture Transformer comprend deux sous-couches : le mécanisme d’auto-attention multi-têtes et le réseau d’alimentation en aval en fonction de la position. Le mécanisme d’auto-attention multi-têtes est utilisé pour peser l’importance des différentes parties des données d’entrée. Le réseau Feed-Forward en fonction de la position est utilisé pour traiter les données d’entrée pondérées et générer une nouvelle représentation.
Le mécanisme d’auto-attention multi-têtes est implémenté sous la forme d’une série de têtes d’attention, chacune d’entre elles exécutant un mécanisme d’attention distinct sur les données d’entrée. Les têtes d’attention sont combinées pour produire la sortie finale, qui est ensuite transmise au réseau Feed-Forward par position.
Le réseau Feed-Forward Position-wise est un réseau de neurones entièrement connecté qui prend la sortie du mécanisme d’auto-attention multi-têtes comme …