Le GPT (transformeur génératif pré-entraîné) est un type de modèle d’IA permettant de comprendre et de générer du texte de type humain. Les GPT utilisent une architecture de transformeur, un modèle d’apprentissage profond qui utilise des mécanismes d’auto-attention pour traiter le langage, ce qui leur permet de créer des textes cohérents et pertinents, basés sur les entrées de l’utilisateur.
L’évolution récente et rapide de l’intelligence artificielle a permis de créer une foule de nouvelles options pour les entreprises, dans pratiquement tous les secteurs. L’amélioration de la puissance de calcul et les algorithmes innovants améliorent considérablement les tâches telles que le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance des images et l’analyse prédictive, ce qui permet aux entreprises du monde entier de mieux comprendre et cibler leurs clients et de générer des contenus pertinents et efficaces, à moindre coût et avec plus de précision. Les transformeurs génératifs pré-entraînés, plus communément appelés GPT, sont à l’avant-garde de ces avancées.
Développés par OpenAI, les modèles GPT représentent une percée majeure dans le domaine de l’IA, grâce à une architecture unique appelée transformeur. Ces modèles sont caractérisés par leur cadre d’apprentissage profond, qui leur permet de générer du texte contextuellement pertinent, souvent impossible à distinguer des contenus générés par des humains. Initialement introduite sous le nom de GPT-1, cette technologie a depuis évolué au travers de plusieurs itérations. Les versions les plus récentes fournissent des capacités encore plus puissantes pour gérer des tâches linguistiques complexes.
La création d’un modèle GPT est un processus sophistiqué qui nécessite des outils et des ressources spécifiques. Ceux-ci doivent être suffisamment puissants pour gérer les complexités de l’entraînement des systèmes d’IA à grande échelle. Voici un aperçu des éléments qui entrent en ligne de compte dans la création d’un transformeur génératif pré-entraîné :
Essentiel au développement de toutes les IA, ce logiciel simplifie la création, l’entraînement et la validation de modèles d’apprentissage profond. Les cadres de travail populaires tels que TensorFlow, PyTorch et Keras offrent une prise en charge solide des architectures de réseau neuronal, y compris les modèles de transformeurs utilisés par les GPT.
Les modèles GPT nécessitent des ensembles de données étendus pour apprendre les subtilités du langage humain. Cela peut inclure un large éventail de textes issus de livres ou d’articles, du contenu de sites Web et autres sources, afin de garantir la bonne compréhension du langage à utiliser.
La formation des modèles GPT nécessite une puissance de calcul importante, généralement fournie par des processeurs graphiques (GPU) ou des unités de traitement de tenseur (TPUS). Ces environnements accélèrent le processus d’entraînement et peuvent gérer la grande quantité de données et les calculs complexes que ce processus implique.
Il est essentiel de comprendre les principes qui régissent les réseaux neuronaux, les algorithmes d’optimisation et les architectures de modèles. Ces connaissances permettent aux développeurs de concevoir, d’entraîner et d’ajuster efficacement les modèles pour obtenir les résultats souhaités.
Avant la phase d’entraînement, les données doivent être nettoyées et prétraitées. Cela inclut des tâches telles que la tokénisation, la suppression des données non pertinentes et la conversion des textes dans des formats adaptés aux réseaux neuronaux. Les outils et bibliothèques qui facilitent ce processus sont essentiels pour préparer les données d’entraînement.
Des outils pour évaluer le modèle
Une fois qu’un modèle est entraîné, il est important d’évaluer ses performances à l’aide de certaines mesures : perplexité, précision et fonctions de perte. Les outils qui facilitent ces évaluations aident les développeurs à affiner le modèle et à évaluer sa préparation au déploiement.
Les bibliothèques telles que NLTK, SpaCy ou les transformeurs Hugging Face fournissent des fonctions et des modèles prédéfinis qui peuvent accélérer le développement de modèles GPT. Ces bibliothèques incluent des fonctionnalités pour les tâches de traitement du langage essentielles à l’entraînement et au déploiement de modèles sophistiqués.
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 pour devenir plus « intelligents » (ou au moins plus performants), chaque itération introduisant des fonctionnalités plus avancées et s’appuyant sur des ensembles de données d’entraînement plus volumineux.
Les itérations GPT majeures incluent :
Lancé en 2018, GPT-1 était la première version et a introduit l’architecture de base pour les modèles suivants. Il intégrait 117 millions de paramètres et pouvait effectuer diverses tâches basées sur le langage, avec un succès modéré. Ce modèle a préparé le terrain pour le développement de transformeurs plus sophistiqués à venir.
GPT-2 a été lancé en 2019 et constituait une montée en gamme par rapport à son prédécesseur, avec environ 1,5 milliard de paramètres. Il n’a pas été publié dans son intégralité immédiatement en raison de préoccupations concernant une utilisation abusive potentielle (par exemple, la génération d’articles d’actualité trompeurs ou l’emprunt d’identités en ligne). GPT-2 a permis de faire un pas de géant en matière de compréhension du langage et de capacités de génération.
Lancé en 2020, GPT-3 est l’un des modèles de langage les plus puissants et les plus vastes jamais créés, regroupant un volume phénoménal de 175 milliards de paramètres. Cette itération a marqué une avancée majeure dans la capacité de l’IA à générer du texte de type humain, écrivant des rédactions, des poèmes et même des codes informatiques difficiles à distinguer de ceux écrits par des humains.
En 2022, la version 3.5, affinée à partir de GPT-3, a été lancée. Elle a permis de résoudre plusieurs des problèmes rencontrés dans le modèle précédent, tels que la qualité des réponses et l’efficacité de l’entraînement. GPT-3.5 offrait des performances améliorées, en particulier pour les conversations plus nuancées et les tâches spécialisées.
Itération suivante de GPT-3, GPT-3.5 Turbo a été introduit pour rationaliser davantage les performances et optimiser la vitesse de traitement. Cette version permet de conserver les connaissances approfondies du modèle tout en accélérant le délai de réponse et en réduisant les coûts de calcul.
Lancé en 2023, GPT-4 a encore repoussé les limites, en intégrant davantage de données, des techniques d’entraînement affinées et des fonctionnalités multimodales. Il peut désormais comprendre et générer du contenu basé sur des entrées de texte et d’image. Cette version est connue pour son niveau considérablement amélioré de précision et de compréhension et sa capacité à générer des sorties créatives.
Au moment où nous écrivons cet article, la version la plus récente de GPT est GPT-4 Turbo. Cette version augmente les capacités de GPT-4 en améliorant encore davantage son efficacité et sa vitesse de traitement et en ouvrant la voie à de nouvelles possibilités concernant les résultats des modèles de langage d’IA générative (GenAI).
L’efficacité du GPT peut être attribuée à trois composants principaux : les modèles génératifs, les modèles pré-entraînés 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 classe d’algorithmes d’intelligence artificielle conçus pour générer de nouvelles instances de données qui ressemblent (mais ne sont pas identiques) 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. Grâce à un apprentissage basé sur un vaste corpus de données textuelles, les modèles génératifs peuvent composer un contenu cohérent et contextuellement pertinent en fonction des schémas et structures qu’ils ont absorbés. Cette capacité ne se limite pas à la reproduction de texte, elle consiste à comprendre et générer des réponses nuancées qui répondent à des invites ou des questions spécifiques. Elle est donc très utile pour certaines tâches, allant du service client automatisé à la création de contenu.
La force des modèles génératifs réside dans leur capacité à apprendre en se basant sur des données, sans programmation explicite pour chaque tâche. Ils utilisent des méthodes statistiques pour déduire les schémas sous-jacents dans les données, ce qui leur permet de produire une grande variété de sorties à partir d’un seul modèle.
Le pré-entraînement fait référence à la méthode d’entraînement d’un modèle d’apprentissage machine (ML) sur un ensemble de données volumineux, avant qu’il soit adapté à des tâches spécifiques. Pour GPT, cela implique un entraînement sur une variété de textes provenant d’Internet. Le processus de pré-entraînement permet au modèle de comprendre parfaitement le langage (y compris la grammaire, le contexte et même certaines connaissances de culture générale), avant d’être optimisé grâce à l’ajustement précis des données spécifiques aux tâches. Ce pré-entraînement étendu permet à GPT de générer des réponses de grande qualité, qui paraissent naturelles, judicieuses et adaptées aux invites qui lui ont été fournies.
Les modèles pré-entraînés sont extrêmement avantageux pour réduire le temps et les ressources nécessaires au développement de modèles efficaces pour des tâches spécifiques. Au lieu de partir de zéro, les développeurs et les chercheurs peuvent tirer parti des capacités générales du modèle pré-entraîné, puis l’affiner avec des ensembles de données plus petits et spécifiques aux tâches.
Les transformeurs, l’architecture qui sous-tend le GPT, diffèrent des modèles précédents, tels que les réseaux neuronaux récurrents (RNN), en employant des mécanismes d’attention. Ces mécanismes pondèrent l’importance des différents mots dans une phrase, quelle que soit leur relation de position, ce qui permet au modèle de traiter simultanément toutes les parties des données d’entrée. Résultat : le GPT comprend mieux le contexte sur des portions de texte plus longues.
La caractéristique clé des modèles de transformeurs est leur capacité à gérer des entrées et des sorties à grande échelle, qui fait qu’ils sont parfaitement adaptés aux tâches nécessitant de comprendre et générer de longs textes. De même, leur architecture facilite la gestion dynamique des données, ce qui permet d’obtenir des sorties nuancées et sensibles au contexte, généralement bien meilleures qu’avec les autres modèles.
Tout au long de l’histoire de l’humanité, les outils ont eu la même fonction de base : réduire le temps ou les efforts qu’un humain doit investir dans l’exécution d’une tâche. Que cette tâche implique de planter un clou dans une planche en bois, de déplacer une lourde charge ou de programmer une application logicielle, l’efficacité de l’outil est toujours corrélée à la quantité de travail qu’il peut effectuer pour l’humain. C’est également le cas des GPT, mais ils diffèrent des autres outils en ce qu’ils sont capables d’effectuer beaucoup plus de tâches, avec des directives ou une implication manuelle des opérateurs humains beaucoup moins importantes.
Grâce à l’architecture de transformeur présentée ci-dessus, les modèles GPT rationalisent les processus tels que la traduction, la création de contenu et même le développement de logiciels, réduisant ainsi considérablement le temps et les effectifs nécessaires. Ces fonctionnalités font des modèles GPT des outils précieux pour booster la productivité et l’innovation dans divers secteurs. Parallèlement, le bond en avant en matière de vitesse de traitement et d’évolutivité représenté par cette technologie ouvre de nouvelles possibilités pour les entreprises, les chercheurs et même les utilisateurs lambda, en repoussant les limites de l’automatisation.
Les modèles GPT sont capables de produire des résultats ressemblant à ceux de l’humain, avec le même niveau d’efficacité et de précision qu’un ordinateur. Il est donc facile de comprendre pourquoi ils sont considérés comme une avancée si importante dans le domaine de l’IA. Voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus remarquables :
Génération de code
Le GPT peut automatiser le codage et aide les développeurs en suggérant des solutions et en déboguant le code existant.Compréhension du langage humain avec le NLP
La technologie GPT améliore la capacité des machines à comprendre les nuances de tons et les connotations du langage humain, ce qui permet une meilleure interaction avec les utilisateurs et une automatisation plus efficace des services.Génération de contenu
De la création d’articles et de rapports à la génération de contenus plus créatifs, les modèles GPT peuvent produire différentes formes de texte de manière claire et rapide.Traduction
Les modèles GPT permettent de fournir une traduction quasi instantanée entre différentes langues, rendant la communication internationale plus accessible.Analyse de données
Ces modèles peuvent analyser de grands ensembles de données pour en extraire des informations et des schémas, ce qui facilite les processus de prise de décision.Conversion de texte
Le GPT peut convertir du texte entre différents formats, notamment en données structurées.Production de supports d’apprentissage
Les GPT peuvent générer du contenu pédagogique sur mesure, pour s’adapter à différents styles et besoins d’apprentissage.Création d’assistants vocaux interactifs
Les GPT alimentent l’IA à commande vocale, ce qui permet des interactions plus naturelles avec les appareils comme les smartphones et les assistants à domicile.Reconnaissance d’images
Bien qu’ils soient principalement connus pour leur utilisation dans les travaux écrits, les modèles GPT sont de plus en plus utilisés pour les tâches de reconnaissance d’images, d’identification et de catégorisation des données visuelles.
Compte tenu de la large publicité qui entoure ChatGPT, il n’y a rien d’étonnant à ce que de nombreuses personnes le considèrent comme le synonyme du concept plus général de transformeurs génératifs pré-entraînés. Toutefois, les GPT et ChatGPT sont deux choses différentes. L’un est une application, tandis que l’autre fait référence à la technologie de base qui prend en charge l’application.
Le GPT fait référence à une série de modèles d’IA de plus en plus sophistiqués. Ces modèles sont extrêmement polyvalents et prennent en charge une large gamme d’applications allant bien au-delà de la simple conversation. L’assistance à l’écriture automatisée, le codage et la création de contenu visuel sont améliorés grâce aux solutions GPT.
ChatGPT, quant à lui, est une application spécifique du modèle GPT, adaptée aux utilisations conversationnelles. Il se base sur un GPT pour engager des conversations et fournir des réponses pertinentes et humaines aux demandes des utilisateurs. Cette spécialisation permet à ChatGPT de simuler un partenaire conversationnel de type humain, capable de répondre à des 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 chatbot optimisé par l’IA, doté de capacités avancées.
Transformer des données textuelles et visuelles non structurées en quelque chose qu’un système informatique peut comprendre et émuler n’est pas un processus simple. Les détails techniques qui entrent dans la mise en œuvre de la fonction GPT ne sont pas abordés dans cet article. Toutefois, les processus de base qui alimentent les modèles GPT sont les suivants :
Entraînement sur des ensembles de données volumineux
Les modèles GPT sont initialement entraînés sur de grandes quantités de données provenant d’Internet. Cela implique des techniques d’apprentissage profond, qui font partie du domaine plus large de l’apprentissage machine. GPT-3, par exemple, a été entraîné sur environ 500 milliards de jetons, essentiellement des éléments de texte. Cet entraînement étendu permet au modèle d’apprendre une grande variété de schémas linguistiques.
Compréhension basée sur les jetons
Contrairement aux humains, les modèles GPT ne comprennent pas directement le texte. Ils décomposent le texte en jetons. Ces jetons peuvent être des mots ou des portions de mots. Ils aident le modèle à comprendre la structure et la variété du langage humain. La capacité de GPT-3 à gérer ces jetons grâce à ses milliards de paramètres lui permet de comprendre et de répliquer le texte de façon détaillée.
Fonctionnement basé sur l’architecture de transformeur
Le GPT repose sur l’utilisation d’une architecture de transformeur, spécialement conçue pour le traitement de séquences de données (notamment textuelles). Cette méthode est plus efficace que les solutions RNN précédentes et s’adapte mieux aux séquences de texte plus longues.
Utilisation du mécanisme d’auto-attention
Au sein de l’architecture de transformeur, le mécanisme d’auto-attention permet au GPT de peser l’importance de chaque jeton par rapport aux autres dans une phrase. Ce processus permet au modèle de se concentrer sur les jetons pertinents lors de la génération de réponses, garantissant ainsi que la sortie est adaptée au contexte.
Application de l’entraînement en réseau
Le modèle de transformeur du GPT se compose de plusieurs couches de réseaux neuronaux qui calculent les probabilités et les relations entre les jetons. En ajustant les pondérations au sein de ces réseaux, les modèles GPT peuvent générer de meilleures réponses.
Utilisation de processus de codage et de décodage
Dans les modèles de transformeur plus détaillés, un encodeur traite le texte d’entrée pour générer un ensemble de vecteurs mathématiques qui capturent l’essence des mots et leurs relations. Chaque vecteur représente un mot ou un jeton et conserve l’identité du mot ainsi que les informations sur sa position dans la phrase. Le décodeur prend ensuite ces vecteurs et génère le texte de sortie. Il prévoit le mot suivant dans une séquence, en tenant compte des informations codées et des mots qu’il a générés jusqu’à présent, retraduisant efficacement la représentation interne en texte lisible par l’utilisateur.
La création d’un modèle GPT implique une série d’étapes qui nécessitent une planification minutieuse, des ressources importantes et une expertise technique approfondie. Il est conseillé aux entreprises souhaitant développer leurs propres modèles GPT de suivre cette approche :
Définissez la portée et les objectifs
Définissez clairement ce que le modèle GPT est censé réaliser. Cela peut aller de l’amélioration du service client avec un chatbot à l’automatisation de types spécifiques de génération de contenu.Constituez une équipe qualifiée
Rassemblez une équipe expérimentée dans l’apprentissage machine, la science des données et l’ingénierie logicielle. Cette équipe dirigera le développement et l’entraînement du modèle GPT.Acquérez et préparez les données
Collectez un ensemble de données volumineux pertinent pour les tâches que le modèle devra effectuer. Ces données doivent ensuite être nettoyées et prétraitées pour s’assurer qu’elles sont adaptées à l’entraînement du modèle.Choisissez les outils et la technologie appropriés
Déterminez le matériel et les cadres de travail d’apprentissage profond qui prendront en charge l’entraînement du GPT.Donnez la priorité à l’entraînement et à l’affinement du modèle
Entraînez le modèle à l’aide des ensembles de données préparés. Ce processus implique de définir des paramètres, d’entraîner le modèle de manière itérative et d’affiner les résultats pour améliorer la précision et les performances.Évaluez et itérez
Évaluez en permanence les performances du modèle à l’aide de mesures appropriées. Effectuez des ajustements en fonction des commentaires pour affiner les sorties du modèle.Déployez et intégrez
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.
Pour réussir la mise en œuvre des modèles GPT, vous ne devez pas vous limiter à l’expertise et aux ressources techniques. Vous devez également tenir compte de certains aspects éthiques et fonctionnels pour garantir que les modèles sont à la fois efficaces et responsables. Lors de la création d’un GPT personnalisé, tenez compte des points suivants :
Éliminez les biais et autres éléments nuisibles
Il est essentiel d’entraîner les modèles sur divers ensembles de données pour réduire les biais. Des pratiques d’IA éthiques exigent de tester et de mettre à jour régulièrement le modèle afin d’identifier et d’éliminer tout langage discriminatoire ou nuisible.Réduisez les inexactitudes
Les modèles GPT peuvent parfois générer des informations incorrectes ou trompeuses, appelées « hallucinations ». L’amélioration des méthodes d’entraînement et l’affinement des architectures de modèles peuvent contribuer à réduire ces inexactitudes, garantissant ainsi la fiabilité du contenu généré. De même, l’évaluation humaine peut constituer une « dernière ligne de défense » efficace pour détecter les sorties inexactes.Préservez la sécurité des données
Il est essentiel de s’assurer que les données d’entraînement ne s’infiltrent pas dans les sorties, afin de préserver l’intégrité et la confidentialité des informations. À ce titre, des techniques telles que la confidentialité différentielle, la gestion et la surveillance rigoureuses des données, et l’établissement de politiques transparentes d’utilisation des données pour les développeurs revêtent une importance cruciale.
Créer un modèle GPT en interne peut s’avérer complexe et chronophage. Par conséquent, de nombreuses entreprises choisissent plutôt de travailler avec des fournisseurs tiers spécialisés dans l’IA et les solutions d’apprentissage machine. Ces fournisseurs peuvent offrir l’expertise et les ressources nécessaires pour développer ou utiliser des modèles efficaces plus rapidement et avec un investissement initial réduit.
Grâce à leur capacité à produire des textes cohérents et pertinents, les modèles GPT promettent de générer une valeur significative sur le marché actuel, en constante évolution technologique. Dans cet environnement, les entreprises désireuses de rester à la pointe de l’innovation ont tout intérêt à utiliser une plateforme adaptée pour exploiter le potentiel de l’IA générative et de l’automatisation intelligente.
Basée sur le cloud, la Now Platform® primée de ServiceNow prend en charge une large gamme de produits et services ServiceNow, et fournit des solutions d’IA complètes conçues pour s’intégrer de manière transparente aux modèles GPT. La Now Platform booste la productivité en automatisant les tâches routinières et en fournissant des analyses avancées. C’est un outil essentiel pour les entreprises souhaitant mettre en œuvre un GPT. Les fonctionnalités d’IA de ServiceNow incluent absolument tout, de la compréhension du langage naturel (NLU) à la recherche intelligente, en passant par l’analyse prédictive et l’exploration de processus. Toutes visent un objectif : simplifier et améliorer les processus de travail. Elles sont conçues pour permettre aux entreprises d’utiliser efficacement l’IA pour une large gamme d’applications, de l’automatisation du service client à l’analyse des données d’entreprise en passant par la prise de décision.
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