Qu'est-ce que le modèle GPT ?
Les transformeurs génératifs préentraînés, communément appelés GPT (Generative Pre-trained Transformers), sont une famille de modèles de réseaux neuronaux qui utilisent l'architecture des transformeurs. Ils constituent une avancée majeure en matière d'intelligence artificielle (IA) alimentant des applications d'IA générative, telles que ChatGPT. Les modèles GPT permettent aux applications de créer du texte et du contenu de type humain (images, musique, etc.) et de répondre à des questions de manière conversationnelle. Les entreprises de tous les secteurs utilisent des modèles GPT et l’IA générative pour les robots de questions-réponses, la synthèse de textes, la génération de contenu et la recherche.
Pourquoi les modèles GPT sont-ils importants ?
Les modèles GPT, et en particulier l'architecture de transformeur qu'ils utilisent, constituent une avancée majeure dans la recherche sur l'IA. L'essor des modèles GPT marque un point d'inflexion dans l'adoption généralisée du ML, car cette technologie peut désormais être utilisée pour automatiser et améliorer un large éventail de tâches : traduction linguistique, synthèse de documents, rédaction d'articles de blog, création de sites Web, conception de graphismes, création d'animations, rédaction de code, recherche sur des sujets complexes et même écriture de poèmes. La valeur de ces modèles réside dans leur rapidité et dans l'échelle à laquelle ils peuvent fonctionner. Par exemple, alors que vous avez besoin de plusieurs heures pour rechercher, rédiger et modifier un article sur la physique nucléaire, un modèle GPT peut en produire un en quelques secondes. Les modèles GPT ont stimulé la recherche sur l'IA en vue de parvenir à une intelligence artificielle générale, ce qui signifie que les machines peuvent aider les entreprises à atteindre de nouveaux niveaux de productivité et à réinventer leurs applications et leurs expériences client.
Quels sont les cas d'utilisation des modèles GPT ?
Les modèles GPT sont des modèles de langage à usage général qui peuvent effectuer un large éventail de tâches, allant de la création de contenu original à l'écriture de code, à la synthèse de texte et à l'extraction de données à partir de documents.
Voici des exemples d'utilisation des modèles GPT :
Création de contenu pour les réseaux sociaux
Les spécialistes du marketing numérique peuvent créer du contenu pour leurs campagnes sur les réseaux sociaux à l’aide de l’intelligence artificielle (IA). Par exemple, ils peuvent demander à un modèle GPT de produire un script vidéo explicatif. Les logiciels de traitement d'image alimentés par GPT peuvent créer des mèmes, des vidéos, des textes marketing et d'autres contenus à partir d'instructions textuelles.
Conversion de texte en différents styles
Les modèles GPT génèrent du texte dans des styles décontractés, humoristiques, professionnels, etc. Ils permettent aux professionnels de réécrire un texte particulier sous une forme différente. Par exemple, les avocats peuvent utiliser un modèle GPT pour transformer des copies légales en de simples notes explicatives.
Rédaction et apprentissage de code
En tant que modèles de langage, les modèles GPT peuvent comprendre et rédiger du code informatique dans différents langages de programmation. Les modèles peuvent aider les apprenants en leur décrivant les programmes informatiques dans un langage courant. Les développeurs expérimentés peuvent également utiliser les outils GPT pour suggérer automatiquement des extraits de code pertinents.
Analyse de données
Le modèle GPT peut aider les analystes métier à compiler efficacement de gros volumes de données. Les modèles de langage recherchent les données requises, calculent et affichent les résultats dans un tableau de données ou une feuille de calcul. Certaines applications peuvent reporter les résultats dans un graphique ou créer des rapports complets.
Création de supports d'apprentissage
Les enseignants peuvent utiliser des logiciels basés sur GPT pour générer des supports d'apprentissage tels que des quiz et des didacticiels. De même, ils peuvent utiliser des modèles GPT pour évaluer les réponses.
Création d'assistants vocaux interactifs
Les modèles GPT vous permettent de créer des assistants vocaux interactifs intelligents. Alors que de nombreux chatbots ne répondent qu’à des instructions verbales de base, les modèles GPT peuvent créer des chatbots dotés de capacités d’IA conversationnelle. De plus, ces chatbots peuvent discuter verbalement comme les humains lorsqu'ils sont associés à d'autres technologies d'IA.
Comment fonctionne le modèle GPT ?
Bien qu'il soit exact de décrire les modèles GPT comme de l'intelligence artificielle (IA), il s'agit d'une description très large. De manière plus précise, les modèles GPT sont des modèles de prédiction du langage basés sur des réseaux neuronaux et sur l'architecture de transformeur. Ils analysent les requêtes en langage naturel, appelées invites, et prédisent la meilleure réponse possible en fonction de leur compréhension du langage.
Pour ce faire, les modèles GPT s'appuient sur les connaissances acquises après avoir été entraînés avec des centaines de milliards de paramètres sur d'énormes jeux de données linguistiques. Ils peuvent prendre en compte le contexte de saisie et traiter de manière dynamique différentes parties de la saisie, ce qui les rend capables de générer des réponses longues, et pas seulement le mot suivant d'une séquence. Par exemple, lorsqu'on lui demande de générer un contenu inspiré de Shakespeare, un modèle GPT procède en mémorisant et en reconstruisant de nouvelles phrases et des phrases entières dans un style littéraire similaire.
Il existe différents types de réseaux neuronaux, tels que les réseaux récurrents et convolutifs. Les modèles GPT sont des réseaux neuronaux transformeurs. L'architecture du réseau neuronal transformeur utilise des mécanismes d'auto-attention pour se concentrer sur différentes parties du texte d'entrée au cours de chaque étape du traitement. Un modèle transformeur capture davantage de contexte et améliore les performances des tâches de traitement du langage naturel (NLP). Il comporte deux modules principaux, que nous décrivons ci-dessous.
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Encodeur
Les transformeurs prétraitent les entrées de texte sous forme de plongements lexicaux, qui sont des représentations mathématiques d'un mot. Lorsqu'ils sont encodés dans un espace vectoriel, les mots les plus proches les uns des autres devraient avoir une signification plus proche. Ces plongements lexicaux sont traités par un composant encodeur qui capture des informations contextuelles à partir d'une séquence d'entrée. Lorsqu'il reçoit une entrée, le bloc encodeur du réseau transformeur sépare les mots en plongements lexicaux et leur attribue un poids. Les poids sont des paramètres qui indiquent la pertinence des mots dans une phrase.
De plus, les encodeurs de position permettent aux modèles GPT d'éviter les significations ambiguës lorsqu'un mot est utilisé dans d'autres parties d'une phrase. Par exemple, l'encodage de position permet au modèle transformeur de déterminer les différences sémantiques entre les phrases suivantes :
- Un chien poursuit un chat.
- Un chat poursuit un chien.
Ainsi, l'encodeur traite la phrase d'entrée et génère une représentation vectorielle de longueur fixe, appelée plongement lexical. Cette représentation est utilisée par le module décodeur.
Décodeur
Le décodeur utilise la représentation vectorielle pour prédire la sortie demandée. Il est doté de mécanismes d'auto-attention intégrés qui permettent de se concentrer sur différentes parties de l'entrée et de deviner la sortie correspondante. Des techniques mathématiques complexes aident le décodeur à évaluer plusieurs sorties différentes et à prédire la plus correcte.
Par rapport à leurs prédécesseurs, tels que les réseaux neuronaux récurrents, les transformeurs sont plus parallélisables, car ils ne traitent pas les mots de manière séquentielle, un par un, mais traitent l'ensemble des entrées en une seule fois au cours du cycle d'apprentissage. Grâce à cela et aux milliers d'heures que les ingénieurs ont passées à peaufiner et à entraîner les modèles GPT, ils sont en mesure de fournir des réponses fluides à presque toutes les entrées que vous fournissez.
Comment a été entraîné GPT-3 ?
Dans un rapport de recherche publié, des chercheurs ont défini le préentraînement génératif comme la capacité d'entraîner des modèles de langage à l'aide de données non étiquetées et d'obtenir des prédictions précises. Le premier modèle GPT, GPT-1, a été développé en 2018. GPT-4 a été introduit en mars 2023 en tant que successeur de GPT-3.
GPT-3 a été entraîné avec plus de 175 milliards de paramètres ou de poids. Les ingénieurs l'ont entraîné sur plus de 45 téraoctets de données provenant de sources telles que des textes Web, Common Crawl, des livres et Wikipédia. Avant l'entraînement, la qualité moyenne des jeux de données s'est améliorée à mesure que le modèle est passé de la version 1 à la version 3.
GPT-3 a été entraîné en mode semi-supervisé. Tout d’abord, les ingénieurs en machine learning ont alimenté le modèle de deep learning avec les données d’entraînement non étiquetées. GPT-3 comprenait les phrases, les décomposait et reconstruisait de nouvelles phrases. En mode d'entraînement non supervisé, GPT-3 tentait de produire lui-même des résultats précis et réalistes. Ensuite, les ingénieurs en machine learning affinaient les résultats dans le cadre d'un entraînement supervisé, un processus connu sous le nom d'apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF, reinforcement learning with human feedback).
Vous pouvez utiliser les modèles GPT sans entraînement supplémentaire ou les personnaliser à l'aide de quelques exemples en vue d'une tâche particulière.
Quels sont des exemples d'applications qui utilisent le modèle GPT ?
Depuis leur lancement, les modèles GPT ont appliqué l'intelligence artificielle (IA) de diverses manières dans plusieurs secteurs. Voici quelques exemples :
- Les modèles GPT peuvent être utilisés pour analyser les commentaires des clients et les résumer dans un texte facilement compréhensible. Tout d'abord, vous pouvez collecter des données sur le ressenti des clients à partir de sources telles que des enquêtes, des avis et des chats en direct, puis vous pouvez demander à un modèle GPT de synthétiser ces données.
- Les modèles GPT peuvent être utilisés pour permettre à des personnages virtuels de discuter naturellement avec des joueurs humains en réalité virtuelle.
- Ils peuvent aussi être utilisés pour fournir une meilleure expérience de recherche au personnel du service d'assistance. Ils peuvent interroger la base de connaissances du produit à l'aide d'un langage conversationnel pour récupérer des informations pertinentes sur le produit.
Comment AWS peut-il vous aider à exécuter de grands modèles de langage tels que GPT-3 ?
Amazon Bedrock constitue le moyen le plus simple de créer et de mettre à l’échelle des applications d’IA générative à l’aide de grands modèles de langage (LLM), également appelés modèles de fondation (FM), similaires à GPT-3. Amazon Bedrock vous permet d'accéder, via une API, aux modèles de fondation des principales start-ups du domaine de l'IA, notamment AI21 Labs, Anthropic et Stability AI, ainsi qu'à la toute nouvelle famille de modèles de fondation d'Amazon, les FM Amazon Titan. Grâce à l'expérience sans serveur de Bedrock, vous pouvez démarrer rapidement, personnaliser les FM en toute confidentialité avec vos propres données, puis les intégrer et les déployer facilement dans vos applications à l'aide des outils et fonctionnalités AWS que vous connaissez sans avoir à gérer aucune infrastructure. Cela comprend l'intégration aux fonctionnalités de ML Amazon SageMaker telles qu'Experiments pour tester différents modèles et Pipelines pour gérer vos FM à grande échelle. En savoir plus sur la construction à l'aide de modèles de fondation sur Amazon Bedrock.