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OpenAI a fait des progrès significatifs dans le traitement du langage naturel (NLP) grâce à ses modèles GPT. De GPT-1 à GPT-4, ces modèles ont été à la pointe du contenu généré par l'IA, de la création de prose et de poésie aux chatbots et même au codage.
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Mais quelle est la différence entre chaque modèle GPT, et quel est leur impact sur le domaine du TAL ?
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Que sont les transformateurs pré-formés génératifs ?
Les transformateurs pré-formés génératifs (GPT) sont un type de modèle d'apprentissage automatique utilisé pour les tâches de traitement du langage naturel. Ces modèles sont pré-formés sur des quantités massives de données, telles que des livres et des pages Web, pour générer un langage contextuellement pertinent et sémantiquement cohérent.
En termes plus simples, les GPT sont des programmes informatiques qui peuvent créer du texte de type humain sans être explicitement programmés pour le faire. En conséquence, ils peuvent être affinés pour une gamme de tâches de traitement du langage naturel, y compris la réponse aux questions, la traduction linguistique et la synthèse de texte.
Alors, pourquoi les GPT sont-ils importants ? Les GPT représentent une percée significative dans le traitement du langage naturel, permettant aux machines de comprendre et de générer du langage avec une fluidité et une précision sans précédent. Ci-dessous, nous explorons les quatre modèles GPT, de la première version au plus récent GPT-4, et examinons leurs performances et leurs limites.
GPT-1
GPT-1 a été publié en 2018 par OpenAI en tant que première itération d'un modèle de langage utilisant l'architecture Transformer. Il comportait 117 millions de paramètres, améliorant considérablement les modèles de langage de pointe précédents.
L'une des forces de GPT-1 était sa capacité à générer un langage fluide et cohérent lorsqu'on lui donnait une invite ou un contexte. Le modèle a été formé sur une combinaison de deux ensembles de données : Exploration commune , un ensemble de données massif de pages Web avec des milliards de mots, et l'ensemble de données BookCorpus, une collection de plus de 11 000 livres sur une variété de genres. L'utilisation de ces divers ensembles de données a permis à GPT-1 de développer de solides capacités de modélisation du langage.
Bien que GPT-1 ait été une réalisation importante dans traitement du langage naturel (TAL) , il avait certaines limites. Par exemple, le modèle était enclin à générer du texte répétitif, en particulier lorsqu'il recevait des invites en dehors de la portée de ses données de formation. Il n'a pas non plus réussi à raisonner sur plusieurs tours de dialogue et n'a pas pu suivre les dépendances à long terme dans le texte. De plus, sa cohésion et sa fluidité n'étaient limitées qu'à des séquences de texte plus courtes, et les passages plus longs manquaient de cohésion.
Malgré ces limitations, GPT-1 a jeté les bases de modèles plus grands et plus puissants basés sur l'architecture Transformer.
GPT-2
GPT-2 a été publié en 2019 par OpenAI en tant que successeur de GPT-1. Il contenait un nombre stupéfiant de 1,5 milliard de paramètres, considérablement plus grand que GPT-1. Le modèle a été formé sur un ensemble de données beaucoup plus vaste et plus diversifié, combinant Common Crawl et WebText.
L'une des forces de GPT-2 était sa capacité à générer des séquences de texte cohérentes et réalistes. De plus, il pourrait générer des réponses de type humain, ce qui en ferait un outil précieux pour diverses tâches de traitement du langage naturel, telles que la création de contenu et la traduction.
Cependant, GPT-2 n'était pas sans limites. Il a eu du mal avec des tâches qui nécessitaient un raisonnement et une compréhension du contexte plus complexes. Alors que GPT-2 excellait dans les paragraphes courts et les extraits de texte, il n'a pas réussi à maintenir le contexte et la cohérence sur des passages plus longs.
Ces limitations ont ouvert la voie au développement de la prochaine itération des modèles GPT.
GPT-3
Les modèles de traitement du langage naturel ont fait des bonds exponentiels avec la sortie de GPT-3 en 2020. Avec 175 milliards de paramètres, GPT-3 est plus de 100 fois plus grand que GPT-1 et plus de dix fois plus grand que GPT-2.
GPT-3 est formé sur un large éventail de sources de données, notamment BookCorpus, Common Crawl et Wikipedia, entre autres. Les ensembles de données comprennent près d'un billion de mots, permettant à GPT-3 de générer des réponses sophistiquées sur un large éventail de tâches NLP, même sans fournir d'exemple de données préalables.
L'une des principales améliorations de GPT-3 par rapport à ses modèles précédents est sa capacité à générer du texte cohérent, à écrire du code informatique et même à créer de l'art. Contrairement aux modèles précédents, GPT-3 comprend le contexte d'un texte donné et peut générer des réponses appropriées. La capacité à produire un texte au son naturel a d'énormes implications pour des applications telles que les chatbots, la création de contenu et la traduction linguistique. Un tel exemple est ChatGPT, un bot d'IA conversationnel, qui est passé de l'obscurité à la célébrité presque du jour au lendemain .
Alors que GPT-3 peut faire des choses incroyables, il a encore des défauts. Par exemple, le modèle peut renvoyer des réponses biaisées, inexactes ou inappropriées. Ce problème survient parce que GPT-3 est formé sur d'énormes quantités de texte pouvant contenir des informations biaisées et inexactes. Il existe également des cas où le modèle génère un texte totalement non pertinent à une invite, ce qui indique que le modèle a encore des difficultés à comprendre le contexte et les connaissances de base.
Les capacités du GPT-3 ont également soulevé des inquiétudes quant aux implications éthiques et utilisation abusive potentielle de modèles de langage aussi puissants . Les experts s'inquiètent de la possibilité que le modèle soit utilisé à des fins malveillantes, comme la génération de fausses nouvelles, d'e-mails de phishing et de logiciels malveillants. En effet, nous avons déjà vu les criminels utilisent ChatGPT pour créer des logiciels malveillants .
OpenAI a également publié une version améliorée de GPT-3, GPT-3.5, avant de lancer officiellement GPT-4.
GPT-4
Le GPT-4 est le dernier modèle de la série GPT, lancé le 14 mars 2023. C'est une avancée significative par rapport à son modèle précédent, le GPT-3, qui était déjà impressionnant. Bien que les spécificités des données de formation et de l'architecture du modèle ne soient pas officiellement annoncées, il s'appuie certainement sur les points forts de GPT-3 et surmonte certaines de ses limites.
GPT-4 est exclusif aux utilisateurs de ChatGPT Plus, mais la limite d'utilisation est plafonnée. Vous pouvez également y accéder en rejoignant la liste d'attente de l'API GPT-4, ce qui peut prendre un certain temps en raison du volume élevé de candidatures. Cependant, le moyen le plus simple de mettre la main sur GPT-4 est en utilisant Microsoft Bing Chat . C'est entièrement gratuit et il n'est pas nécessaire de s'inscrire sur une liste d'attente.
Une caractéristique remarquable de GPT-4 est ses capacités multimodales. Cela signifie que le modèle peut désormais accepter une image en entrée et la comprendre comme une invite de texte. Par exemple, lors de la diffusion en direct du lancement de GPT-4, un ingénieur OpenAI a alimenté le modèle avec une image d'une maquette de site Web dessinée à la main, et le modèle a étonnamment fourni un code de travail pour le site Web.
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Le modèle comprend également mieux les invites complexes et présente des performances de niveau humain sur plusieurs références professionnelles et traditionnelles. De plus, il a une fenêtre de contexte et une taille de contexte plus grandes, qui font référence aux données que le modèle peut conserver dans sa mémoire pendant une session de chat.
GPT-4 repousse les limites de ce qui est actuellement possible avec les outils d'IA, et il aura probablement des applications dans un large éventail d'industries. Cependant, comme pour toute technologie puissante, il y a des inquiétudes quant à l'utilisation abusive potentielle et implications éthiques d'un outil aussi puissant .
GPT-1 | Juin 2018 | Common Crawl, BookCorpus | 117 millions | 1024 |
|---|---|---|---|---|
GPT-2 | Février 2019 | Common Crawl, BookCorpus, WebText | 1,5 milliard | 2048 lecteur multimédia de fenêtre 12 pour fenêtre 10 |
GPT-3 | juin 2020 | Common Crawl, BookCorpus, Wikipédia, livres, articles, etc. | 175 milliards | 4096 |
GPT-4 | Mars 2023 | Inconnu | Estimé à des milliers de milliards | Inconnu |
Un voyage à travers les modèles de langage GPT
Les modèles GPT ont révolutionné le domaine de l'IA et ouvert un nouveau monde de possibilités. De plus, l'échelle, la capacité et la complexité de ces modèles les ont rendus incroyablement utiles pour un large éventail d'applications.
Cependant, comme pour toute technologie, il existe des risques potentiels et des limites à prendre en compte. La capacité de ces modèles à générer du texte et du code de travail très réalistes soulève des inquiétudes quant à une utilisation abusive potentielle, en particulier dans des domaines tels que la création de logiciels malveillants et la désinformation.
Néanmoins, à mesure que les modèles GPT évoluent et deviennent plus accessibles, ils joueront un rôle notable dans l'élaboration de l'avenir de l'IA et de la PNL.