Le GPT (de l’anglais « generative pre-trained transformer », transformeur génératif préentraîné) est un type de modèle d’IA qui comprend et génère du texte semblable à celui qu’un humain formule. Les GPT utilisent une architecture de transformeur, c’est-à-dire un modèle d’apprentissage profond qui utilise des mécanismes d’autoattention pour traiter le langage, ce qui leur permet de créer un texte cohérent et pertinent en fonction des entrées des utilisateurs.
L’évolution récente et rapide de l’intelligence artificielle a donné lieu à une cascade de nouvelles capacités pour les entreprises dans pratiquement tous les secteurs. L’amélioration de la puissance de calcul et les algorithmes innovants améliorent considérablement des tâches telles que le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance d’images et l’analyse prédictive, ce qui permet aux entreprises du monde entier de comprendre et de cibler leurs clients et de générer du contenu pertinent et percutant avec plus de précision et à moindre coût. À l’avant-garde de ces avancées, on trouve les transformeurs génératifs préentraînés, mieux connus sous le nom de GPT.
Développés par OpenAI, les modèles de GPT constituent une percée dans le domaine de l’IA, grâce à une architecture unique connue sous le nom de transformeur. Ces modèles sont définis par leur infrastructure d’apprentissage profond, qui leur permet de générer un texte pertinent sur le plan contextuel et souvent impossible à distinguer du contenu généré par l’homme. Introduite au départ sous le nom de GPT-1, la technologie a depuis évolué au fil de multiples itérations, les versions les plus récentes présentant des capacités encore plus étendues pour gérer des tâches linguistiques complexes.
L’élaboration d’un modèle de GPT est un processus complexe qui exige des outils et des ressources particulières. Ceux-ci doivent être suffisamment puissants pour gérer les complexités de la formation des systèmes d’IA à grande échelle. Voici un aperçu des composantes qui entrent dans la création d’un transformeur génératif préentraîné :
Essentiel pour tout développement d’IA, ce logiciel simplifie la création, la formation et la validation des modèles d’apprentissage profond. Les infrastructures populaires comme TensorFlow, PyTorch et Keras offrent une prise en charge solide des architectures de réseau neuronal, y compris les modèles de transformeurs utilisés dans les GPT.
Les modèles de GPT nécessitent des ensembles de données étendus pour apprendre les subtilités du langage humain. Il peut s’agir d’un éventail diversifié de textes, allant de livres à des articles, en passant par du contenu de sites Web et d’autres sources, pour assurer une compréhension générale de la langue dans laquelle puiser.
L’entraînement des modèles de GPT exige une puissance de calcul importante, généralement fournie par des unités de traitement graphique ou des unités de traitement de tenseur. Ces environnements accélèrent le processus d’entraînement et peuvent gérer la grande quantité de données et les calculs complexes impliqués.
Il est essentiel de comprendre les principes des réseaux neuronaux, des algorithmes d’optimisation et des architectures de modèles. Ces connaissances permettent aux développeurs de concevoir, d’entraîner et de peaufiner efficacement des modèles pour atteindre les résultats souhaités.
Avant l’entraînement, les données doivent être nettoyées et prétraitées. Cela comprend des tâches comme la segmentation en unités lexicales, la suppression de données non pertinentes et la conversion de texte en formats adaptés aux réseaux neuronaux. Les outils et les bibliothèques qui permettent de faciliter ce processus sont essentiels à la préparation des données d’entraînement.
Outils d’évaluation du modèle
Une fois qu’un modèle est entraîné, il est important d’évaluer sa performance à l’aide de mesures comme la complexité, l’exactitude et les fonctions de perte. Les outils qui facilitent ces évaluations aident les concepteurs à peaufiner le modèle et à évaluer son état de préparation en vue du déploiement.
Les bibliothèques telles que NLTK, SpaCy ou Transformers de Hugging Face offrent des fonctions et des modèles prédéfinis qui permettent d’accélérer le développement de modèles de GPT. Ces bibliothèques incluent des fonctionnalités pour les tâches de traitement du langage essentielles à l’entraînement et au déploiement de modèles complexes.
Le développement de chaque nouvelle version de GPT par OpenAI marque une étape importante dans le domaine de l’intelligence artificielle. Ces modèles ont évolué au fil du temps, chaque itération introduisant des capacités plus avancées et tirant parti d’ensembles de données d’entraînement plus vastes, devenant ainsi « plus intelligents » (ou du moins plus capables) à chaque nouvelle version.
Les principales itérations de GPT comprennent :
Lancé en 2018, GPT-1 est la première version; elle présente l’architecture de base pour les modèles suivants. Elle intègre 117 millions de paramètres et peut accomplir une variété de tâches linguistiques avec un succès modéré. Ce modèle ouvre la voie au développement de transformeurs plus sophistiqués à venir.
GPT-2 est lancé en 2019; ce modèle est une version haut de gamme de son prédécesseur et est équipé d’environ 1,5 milliard de paramètres. Il n’est pas lancé immédiatement dans son intégralité en raison de préoccupations liées à une utilisation potentiellement mauvaise (comme la production d’articles de presse trompeurs ou l’usurpation d’identité en ligne). GPT-2 fait un bond important dans les capacités de compréhension et de production de langage.
Introduit en 2020, GPT-3 est l’un des modèles de langage les plus importants et les plus puissants jamais créés, utilisant un nombre impressionnant de 175 milliards de paramètres. Cette itération marque une percée majeure dans la capacité de l’IA à générer des textes ressemblant à des textes humains, capables d’écrire des essais, des poèmes et même des codes informatiques difficiles à distinguer de ceux écrits par des humains.
En 2022 est sortie la version 3.5, une version améliorée du GPT-3. Cette version permet d’améliorer plusieurs des problèmes relevés dans le modèle précédent, comme la qualité des réponses et l’efficacité de l’entraînement. GPT-3.5 offre une performance accrue, notamment pour ce qui est des conversations plus nuancées et des tâches spécialisées.
GPT-3.5 Turbo constitue une autre itération de la version GPT-3 et est introduite pour simplifier davantage les performances et optimiser la vitesse de traitement. Cette version maintient la profondeur des connaissances du modèle tout en accélérant les délais de réponse et en réduisant les coûts de calcul.
Lancé en 2023, GPT-4 repousse davantage les limites en intégrant un plus grand nombre de données, des techniques d’entraînement affinées et des capacités multimodales, ce qui signifie que cette version peut désormais comprendre et générer du contenu en fonction du texte et des images entrés. Cette version est reconnue pour sa précision considérablement accrue, sa compréhension améliorée et ses capacités de production créative.
Au moment de la rédaction du présent document, GPT-4 Turbo constitue la plus récente avancée. Cette version accroît les capacités de GPT-4 en améliorant davantage l’efficacité et les vitesses de traitement et en continuant d’établir de nouvelles normes en matière d’objectifs de modèles langagiers d’IA générative.
L’efficacité de la technologie de GPT peut être attribuée à trois composantes de base : les modèles génératifs, les modèles préentraînés et les modèles de transformeurs. Chacun de ces éléments joue un rôle fondamental dans la façon dont les GPT comprennent et produisent le langage.
Les modèles génératifs sont une catégorie d’algorithmes d’intelligence artificielle conçus pour générer de nouvelles instances de données semblables (mais distinctes) aux données d’origine. Dans le contexte des GPT, ces modèles sont souvent entraînés pour produire du texte qui imite les styles d’écriture humaine. En apprenant grâce à un vaste corpus de données textuelles, les modèles génératifs peuvent composer un contenu cohérent et pertinent sur le plan contextuel en fonction des modèles et des structures qu’ils ont absorbés. Cette capacité ne se limite pas à la reproduction de textes; il s’agit de comprendre et de générer des réponses nuancées qui répondent à des invites ou à des questions précises. Cela les rend inestimables dans des tâches allant du service à la clientèle automatisé à la création de contenu.
La force des modèles génératifs réside dans leur capacité à apprendre des données sans programmation explicite pour chaque tâche. Ils utilisent plutôt des méthodes statistiques pour déduire les tendances sous-jacentes des données, ce qui leur permet de produire une grande variété d’extrants à partir d’un seul modèle.
Par préentraînement, on entend la méthode d’entraînement d’un modèle d’apprentissage machine sur un grand ensemble de données avant qu’il ne soit mis au point pour des tâches précises. Pour les GPT, cela implique un entraînement sur un large éventail de textes Internet. Le processus de préentraînement fournit au modèle une compréhension générale du langage (y compris la grammaire, le contexte et même une certaine connaissance du monde) avant qu’il ne soit optimisé en peaufinant les données propres à la tâche. C’est ce vaste préentraînement qui donne au GPT ses puissantes capacités à générer des réponses de haute qualité qui paraissent naturelles, éclairées et applicables aux invites qui lui sont fournies.
L’utilisation de modèles préentraînés constitue un avantage notable pour réduire le temps et les ressources nécessaires à l’élaboration de modèles efficaces pour des tâches particulières. Au lieu de partir de zéro, les développeurs et les chercheurs peuvent tirer parti des capacités générales du modèle préentraîné et ensuite l’affiner avec des ensembles de données plus petits et propres à la tâche.
Les transformeurs, l’architecture qui sous-tend le GPT, diffèrent des modèles précédents tels que les réseaux neuronaux récurrents (RNR) en utilisant des mécanismes d’attention. Ces mécanismes évaluent l’importance de différents mots dans une phrase, peu importe leur relation de position, ce qui permet au modèle de traiter simultanément toutes les parties des données d’entrée. Le résultat est que le GPT gagne en efficacité pour comprendre le contexte sur de longues étendues de texte.
La principale caractéristique des modèles de transformeurs est leur capacité à gérer des entrants et des extrants à grande échelle, ce qui les rend idéaux pour les tâches qui impliquent la compréhension et la production de textes longs. De même, leur architecture facilite le traitement dynamique des données, ce qui permet des extrants nuancés et adaptés au contexte qui dépassent généralement les capacités des autres modèles.
Tout au long de l’histoire de l’humanité, tous les outils présentent la même fonction de base : réduire le temps ou les efforts qu’un humain doit investir dans l’exécution d’une tâche. Qu’il s’agisse d’enfoncer un clou dans une planche en bois, de déplacer une charge lourde ou de programmer une application logicielle, tout dépend de la quantité de travail que l’outil peut accomplir pour l’être humain. La technologie de GPT n’est pas différente à cet égard; là où elle devient importante, c’est dans sa capacité à accomplir une plus grande partie du travail avec une participation de ses opérateurs humains ou un nombre de directives manuelles considérablement réduits.
À l’aide de l’architecture de transformeurs mentionnée précédemment, les modèles de GPT simplifient les processus tels que la traduction linguistique, la création de contenu et même le développement de logiciels, ce qui réduit considérablement le temps et la main-d’œuvre nécessaires. Ces capacités font des modèles de GPT des outils précieux pour améliorer la productivité et l’innovation dans divers secteurs. Dans le même temps, le bond en matière de vitesse de traitement et de mise à l’échelle que représente cette technologie ouvre de nouvelles possibilités pour les entreprises, les chercheurs et même les utilisateurs quotidiens, repoussant les limites de ce qui peut être automatisé.
Parce qu’ils peuvent produire des résultats semblables à ceux des humains avec une efficacité et une précision de niveau informatique, il est facile de comprendre pourquoi les modèles de GPT sont considérés comme une si grande avancée dans le domaine de l’IA. Voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus importants :
Génération de code
La technologie de GPT peut automatiser la rédaction du code, en aidant les développeurs en suggérant des solutions et en déboguant les codes existants.Compréhension du langage humain à l’aide du traitement du langage naturel
La technologie de GPT améliore la capacité des machines à comprendre les nuances et les connotations du langage humain, ce qui permet une meilleure interaction entre les utilisateurs et l’automatisation des services.Génération de contenu
De la création d’articles et de rapports à la production de contenu plus créatif, les modèles de GPT peuvent produire diverses formes de texte avec clarté et rapidité.Traduction
Les modèles de GPT offrent une traduction des langues presque instantanée, ce qui rend la communication mondiale plus accessible.Analyse des données
Ces modèles peuvent analyser de grands ensembles de données pour en extraire des aperçus et des tendances, ce qui facilite les processus décisionnels.Conversion de texte
La technologie de GPT peut convertir du texte entre différents formats, comme la prose en divers formats de données structurés.Production de supports pédagogiques
La technologie de GPT peut générer du contenu éducatif adapté aux différents styles et besoins d’apprentissage.Création d’assistants vocaux interactifs
La technologie de GPT alimente l’IA à commande vocale, permettant des interactions plus naturelles avec des appareils comme les téléphones intelligents et les assistants à domicile.Reconnaissance d’images
Bien que les modèles de GPT soient principalement connus pour leur application aux textes écrits, ils sont de plus en plus utilisés pour les tâches de reconnaissance d’images et d’identification et catégorisation de données visuelles.
Compte tenu de la vaste publicité entourant ChatGPT, il n’est pas étonnant que de nombreuses personnes perçoivent cet outil comme étant synonyme du concept plus général des transformeurs génératifs préentraînés. Mais le GPT et ChatGPT ne sont pas la même chose. L’une est une application, et l’autre est la technologie de base qui la soutient.
L’acronyme GPT fait référence à une série de modèles d’IA de plus en plus sophistiqués. Extrêmement polyvalents, ces modèles prennent en charge un large éventail d’applications allant au-delà de la conversation : l’aide à la rédaction automatisée, le codage et la création de contenu visuel sont améliorés grâce aux solutions de GPT.
En revanche, ChatGPT est une application particulière du modèle de GPT, adaptée aux utilisations conversationnelles. Cet outil repose sur un GPT pour entamer des dialogues et fournir des réponses intelligentes semblables à ce que répondrait un être humain à des demandes d’utilisateurs. Cette spécialisation permet à ChatGPT de simuler un partenaire conversationnel semblable à un humain, capable de répondre aux questions, de fournir des explications, d’aider à la création de contenu écrit et même de participer à des discussions informelles. En d’autres termes, ChatGPT est un robot conversationnel alimenté par l’IA, qui affiche des capacités avancées.
Transformer des données textuelles et visuelles non structurées en quelque chose qu’un système informatique peut comprendre et imiter n’est pas un processus simple. Les détails techniques qui entrent en ligne de compte dans la mise en œuvre de la fonction de GPT dépassent la portée du présent article, mais en surface, les processus de base qui alimentent les modèles de GPT incluent ce qui suit :
Entraînement grâce à des ensembles de données volumineux
Les modèles de GPT sont initialement entraînés au moyen de quantités de données considérables provenant d’Internet. Cet entraînement implique des techniques d’apprentissage profond, qui font partie du domaine plus vaste de l’apprentissage machine. L’entraînement de GPT-3, par exemple, a porté sur environ 500 milliards de segments, qui sont essentiellement des morceaux de texte. Cet entraînement approfondi permet au modèle d’apprendre une grande variété de modèles linguistiques.
Comprendre grâce aux segments
Contrairement aux humains, les modèles de GPT ne comprennent pas directement le texte. Ils décomposent plutôt le texte en segments, mentionnés ci-dessus. Ces segments peuvent être des mots ou des parties de mots; ils aident le modèle à saisir la structure et la variété du langage humain. La capacité de GPT-3 à traiter ces segments au moyen de ses milliards de paramètres permet une compréhension approfondie et une reproduction du texte.
Travailler dans l’architecture du transformeur
Fondamentalement, la technologie de GPT repose sur l’utilisation de l’architecture de transformeur, spécialement conçue pour traiter des séquences de données (comme le texte). Cette méthode est plus efficace que les solutions RNR antérieures et s’adapte mieux aux séquences de texte plus longues.
Utiliser le mécanisme d’autoattention
Dans l’architecture du transformeur, le mécanisme d’autoattention permet au GPT d’évaluer l’importance de chaque segment par rapport aux autres dans une phrase. Ce processus permet au modèle de se concentrer sur les segments pertinents lorsqu’il génère des réponses, en veillant à ce que les résultats soient adaptés au contexte.
Appliquer l’entraînement réseau
Le modèle de transformeur dans le cadre de la technologie de GPT se compose de plusieurs couches de réseaux neuronaux qui calculent les probabilités et les relations entre les segments. En ajustant les pondérations au sein de ces réseaux, les modèles de GPT peuvent générer de meilleures réponses.
Utiliser des processus de codage et de décodage
Dans les modèles de transformeurs plus détaillés, un codeur traite le texte d’entrée en un ensemble de vecteurs mathématiques qui capturent l’essence des mots et leurs relations. Chaque vecteur représente un mot ou un segment, et préserve l’identité du mot et son information de position dans la phrase. Le décodeur prend ensuite ces vecteurs et génère un texte extrant. Il prédit le prochain mot dans une séquence en tenant compte de l’information codée et des mots qu’il a générés jusqu’à présent, traduisant efficacement la représentation interne en texte lisible par l’humain.
La création d’un modèle de GPT comporte une série d’étapes qui exigent une planification minutieuse, des ressources importantes et une expertise technique approfondie. Les entreprises qui souhaitent développer leurs propres modèles de GPT doivent suivre cette méthode :
Définir le champ d’application et les objectifs
Définissez clairement ce que le modèle de GPT est censé accomplir. Le champ d’application peut aller de l’amélioration du service à la clientèle au moyen d’un robot conversationnel à l’automatisation de types précis de production de contenu.Former une équipe compétente
Formez une équipe possédant une expertise en apprentissage machine, en science des données et en génie logiciel. Cette équipe dirigera l’élaboration et l’entraînement du modèle de GPT.Acquérir et préparer les données
Recueillez un ensemble de données volumineux qui est pertinent aux tâches que le modèle devra effectuer. Ces données doivent ensuite être nettoyées et prétraitées pour s’assurer qu’elles conviennent à l’entraînement du modèle.Choisir les bons outils et la bonne technologie
Décidez des infrastructures et du matériel d’apprentissage profond qui appuieront l’entraînement du modèle de GPT.Accorder la priorité à l’entraînement et au réglage du modèle
Entraînez le modèle à l’aide des ensembles de données préparés. Ce processus consiste à établir les paramètres, à entraîner le modèle de façon itérative et à peaufiner les résultats afin d’améliorer l’exactitude et la performance.Évaluer et itérer
Évaluez en permanence la performance du modèle à l’aide de mesures adéquates. Effectuez des ajustements en fonction de la rétroaction afin de peaufiner les extrants du modèle.Déployer et intégrer
Une fois que le modèle répond aux normes souhaitées, déployez-le dans l’environnement de production où il peut commencer à exécuter les tâches désignées. Assurez-vous qu’il s’intègre parfaitement aux systèmes existants.
Réussir la mise en œuvre des modèles de GPT ne repose pas seulement sur l’expertise et les ressources techniques. Les entreprises doivent également tenir compte de certains aspects éthiques et fonctionnels pour s’assurer que leurs modèles sont à la fois efficaces et responsables. Lorsque vous créez un modèle de GPT personnalisé, tenez compte des points qui suivent :
Éliminer les préjugés et autres éléments nuisibles
Il est essentiel d’entraîner les modèles sur divers ensembles de données pour réduire au minimum les préjugés. Il est essentiel de mettre à l’essai et de mettre à jour régulièrement le modèle afin de repérer et d’éliminer tout langage discriminatoire ou nuisible dans le cadre de pratiques éthiques en matière d’IA.Réduire les inexactitudes
Les modèles de GPT peuvent parfois générer des renseignements inexacts ou trompeurs, appelés « hallucinations ». L’amélioration des méthodes d’entraînement et le peaufinage des architectures des modèles peuvent contribuer à réduire ces inexactitudes, afin d’assurer la fiabilité du contenu généré. De même, l’évaluation humaine peut constituer une « dernière défense » efficace pour déceler les résultats inexacts.Préserver la sécurité des données
Il est essentiel de veiller à ce que les données d’entraînement ne s’infiltrent pas dans les extrants pour maintenir l’intégrité et la confidentialité de l’information. Des techniques telles que la confidentialité différentielle, la gestion et la surveillance minutieuses des données, et l’établissement de politiques transparentes d’utilisation des données chez les développeurs sont essentielles.
La création d’un modèle de GPT à l’interne peut s’avérer complexe et chronophage. Par conséquent, de nombreuses entreprises choisissent plutôt de travailler avec des fournisseurs tiers qui se spécialisent dans les solutions d’IA et d’apprentissage machine. Ces fournisseurs peuvent fournir l’expertise et les ressources nécessaires à l’élaboration ou à l’utilisation de modèles efficaces plus rapidement et avec un investissement initial moindre.
Les modèles de GPT, grâce à leur capacité à générer un texte cohérent et pertinent, promettent une valeur importante sur le marché actuel en constante évolution sur le plan technologique. Dans cet environnement, il est essentiel d’utiliser la bonne plateforme pour exploiter le potentiel de l’IA générative et de l’automatisation intelligente pour les entreprises qui souhaitent rester à la pointe de l’innovation.
Now PlatformMD, la base infonuagique de ServiceNow primée qui soutient la gamme diversifiée de produits et de services de ServiceNow, offre des solutions d’IA complètes conçues pour s’intégrer harmonieusement aux modèles de GPT. Now Platform améliore la productivité en automatisant les tâches courantes et en fournissant des analyses avancées, ce qui en fait un outil essentiel pour les entreprises qui souhaitent mettre en œuvre la technologie de GPT. Les capacités de ServiceNow en matière d’IA vont de la compréhension du langage naturel à la recherche intelligente, en passant par l’analyse prédictive et l’exploration des processus, le tout dans le but de simplifier et d’améliorer les processus de travail. Ces outils sont conçus pour veiller à ce que les entreprises puissent appliquer efficacement l’IA à un large éventail d’applications, de l’automatisation du service à la clientèle à l’analyse des données d’entreprise et à la prise de décisions.
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