Entreprise : OpenAI

GPT, ou Generative Pre-trained Transformer, est une série de modèles d’intelligence artificielle. GPT a été développé par OpenAI. Ces modèles ont révolutionné le domaine de l’IA générative. En effet, ils ont la capacité de comprendre et de générer du texte de manière cohérente et contextuelle.

Dans cet article, nous analysons les versions de GPT, de GPT-1 à GPT-5. Nous examinons leur progression, leurs usages et les visions d’avenir.

Technologie sous-jacente

Les modèles GPT s’appuient sur une structure de “transformer”, lancée par Google en 2017. Cette structure a changé le traitement du langage naturel (NLP) par sa gestion avancée des mots.

Les transformers emploient un système d’attention, focalisant sur l’importance des mots dans une phrase. Cela améliore la compréhension du contexte et la création de texte.

Technologie sous-jacente

Les modèles GPT reposent sur la structure “transformer”, introduite par Google en 2017. Ainsi, il s’agit une architecture de réseau neuronal. Ces modèles ont révolutionné le traitement du langage naturel (NLP). En effet, elles ont la capacité de traiter des séquences de mots de manière plus efficace que les approches précédentes.

Les transformers utilisent un mécanisme d’attention. Celui-ci permet au modèle de pondérer l’importance de chaque mot dans une phrase, en fonction des autres mots. En conséquence, cela améliore la compréhension du contexte et la génération de texte.

Fonctionnement général

Le fonctionnement de GPT peut être divisé en deux grandes étapes : le pré-entraînemen et l’ajustement fin (fine-tuning).

1. Pré-entraînement : Durant cette phase, le modèle est entraîné sur un vaste corpus de texte. Il apprend à prédire le mot suivant dans une phrase en se basant sur les mots précédents. Cette étape permet au modèle d’acquérir une compréhension générale de la langue. Cela inclus la grammaire, le vocabulaire, et même certains faits du monde réel.
2. Ajustement fin : Après le pré-entraînement, le modèle peut être ajusté (ou affiné) pour des tâches spécifiques. Cela se fait en entraînant le modèle sur un ensemble de données plus petit, spécifique à la tâche en question (par exemple, répondre à des questions, traduire des textes, etc.). L’ajustement fin permet au modèle de spécialiser ses connaissances générales pour des applications particulières.

Les modèles GPT sont capables de générer du texte qui imite le style et le contenu des données sur lesquelles ils ont été entraînés. Ils peuvent produire des réponses contextuellement pertinentes et grammaticalement correctes. Cela se fait à partir d’un “prompt” (une instruction, ou invite) donné par l’utilisateur. Cette capacité est rendue possible grâce à la combinaison de l’architecture des transformers et de la méthode d’entraînement en deux étapes.

Paramètres des modèles

• Réseau de neurones : Les modèles GPT sont basés sur des réseaux de neurones profonds. En d’autres termes, il s’agit de systèmes informatiques inspirés par les réseaux neuronaux biologiques humain.
• Apprentissage : Pendant l’entraînement, le modèle ajuste ses paramètres pour minimiser les erreurs dans ses prédictions. Cela se fait généralement par un processus appelé rétropropagation. Ici, l’erreur de prédiction est utilisée pour mettre à jour les paramètres.
• Paramètres (ou poids) : Chaque paramètre représente le poids d’une connexion synaptique dans le réseau de neurones. Ils sont ajustés pour que le modèle puisse apprendre des motifs complexes dans les données textuelles qu’il traite.
• Nombre de paramètres : Le nombre total de paramètres dans un modèle GPT est souvent utilisé comme une mesure de sa capacité ou de sa “taille”. Plus un modèle a de paramètres, plus il est capable de capturer des informations fines et complexes. En revanche, il nécessitera d’avantage de données et de puissance de calcul pour l’entraînement.
• Importance des paramètres : Un modèle avec plus de paramètres peut théoriquement générer des textes plus cohérents, précis et contextuellement appropriés. En effet, il a une meilleure capacité à modéliser les nuances du langage.

En résumé, les paramètres dans les modèles GPT déterminent comment le modèle réagit aux entrées et génère des sorties. Un plus grand nombre de paramètres signifie généralement une plus grande capacité à apprendre et à générer du texte de manière précise et nuancée.

Les tokens

Les “tokens” (jetons) sont un concept fondamental dans le traitement du langage naturel (TLP). Ils jouent un rôle primordial dans le fonctionnement des modèles GPT (Generative Pre-trained Transformer) d’OpenAI. Un token peut être considéré comme l’unité de base utilisée par un modèle pour comprendre et générer du texte.

Qu’est-ce qu’un token?

Un token est généralement une portion de texte qui peut être un mot, une partie d’un mot (comme des préfixes, des suffixes), ou même un caractère unique comme une ponctuation. Dans le contexte des modèles GPT, les tokens sont les éléments individuels sur lesquels le modèle est entraîné pour prédire le texte suivant. La manière dont le texte est divisé en tokens peut avoir un impact significatif sur la performance du modèle.

Tokenisation

Le processus de division du texte en tokens s’appelle la “tokenisation”. Il existe différentes méthodes de tokenisation, allant de la simple division du texte en mots ou en caractères à des approches plus complexes. Celles-ci utilisent des algorithmes pour identifier des tokens significatifs. Les modèles GPT utilisent souvent des méthodes de tokenisation avancées, comme Byte Pair Encoding (BPE) ou des variantes. Ainsi, ils permettent de gérer efficacement un large vocabulaire tout en restant efficaces en termes de mémoire et de calcul.

Pourquoi les tokens sont-ils importants?

• Compréhension du langage : Les tokens sont les briques élémentaires que le modèle utilise pour comprendre le langage. En analysant les relations entre les tokens, le modèle apprend la grammaire, le vocabulaire, et même certains aspects du contexte culturel et émotionnel du texte.
• Génération de texte : Lors de la génération de texte, le modèle prédit le token suivant le plus probable en se basant sur les tokens précédents. Cette prédiction se fait à travers des milliards de paramètres qui ont capturé des motifs linguistiques lors de l’entraînement.
• Performance du modèle : Le choix de la méthode de tokenisation et la gestion des tokens ont un impact direct sur la performance du modèle. Une bonne tokenisation peut améliorer la capacité du modèle à comprendre et à générer du texte.

Limites liées aux tokens

• Longueur du texte : Les modèles GPT ont une limite sur le nombre de tokens qu’ils peuvent traiter en une seule fois. Par conséquence, cela peut restreindre la longueur des textes générés ou d’analysés.
• Coût de traitement : Plus il y a de tokens à traiter, plus le coût en termes de calcul et de temps est élevé. Cela peut devenir un facteur limitant pour des applications nécessitant une réponse en temps réel ou traitant de grands volumes de texte.

En résumé, les tokens sont essentiels au fonctionnement des modèles GPT. Ils servent de fondement à la compréhension et à la génération du langage naturel.

Évolution et Mises à jour

GPT-1 (2018)

• Paramètres : 117 millions.
• Caractéristiques : Introduction de l’architecture des transformateurs pour la génération de texte.

GPT-2 (2019)

• Paramètres : 1,5 milliard.
• Caractéristiques : Amélioration de la compréhension du contexte et de la qualité des réponses générées.

GPT-3 (2020)

• Paramètres : 175 milliards.
• Caractéristiques : Capacité à réaliser une large gamme de tâches de traitement du langage naturel avec peu ou pas d’exemples d’entraînement. GPT-3 a été intégré dans ChatGPT, rendant cette technologie accessible au grand public.

GPT-4 (2023)

• Paramètres : Non officiellement divulgué, mais estimé à environ 100 000 milliards.
• Caractéristiques : Introduction d’une capacité multimodale, capable de traiter du texte, des images, et des documents dans différents formats. GPT-4 est couplé avec DALL-E 3 pour la génération d’images, offrant une meilleure prise en compte des prompts et la création d’images plus précises et qualitatives.

Annonces sur GPT-5

GPT-5 a été annoncé par les fondateurs d’OpenAI. Cette version est attendue comme une avancée majeure par rapport à GPT-4. Voici ce que l’on sait :

• Estimation du nombre de paramètres : GPT-5 pourrait avoir 100 fois plus de paramètres que GPT-3, ce qui signifie qu’il pourrait avoir environ 17,5 trillions de paramètres.
• Projet Sora : Sora est un nouvel outil d’intelligence artificielle présenté par OpenAI. Il est capable de générer des vidéos ultra-réalistes à partir de descriptions textuelles. Il peut créer des scènes complexes avec plusieurs personnages, des types de mouvements spécifiques et des détails précis sur le sujet et l’arrière-plan. Cette IAG de vidéo sera intégrée dans GPT-5. Avant de rendre Sora disponible dans ses produits, OpenAI prévoit de prendre plusieurs mesures de sécurité importantes. En effet, des tests avec des experts en désinformation, contenu haineux et biais sont en cours.

GPT-5 promet d’apporter des nouveautés majeures par rapport aux versions précédentes. La prise en charge vidéo, la réduction des hallucinations ainsi que la personnalisation et la modularité en font partie. Sam Altman, cofondateur d’OpenAI, a insisté sur le fait que cette cinquième version serait beaucoup plus puissante que les précédente. Cela aura un impact majeur sur l’expérience globale d’utilisation.

Ces évolutions montrent l’engagement continu d’OpenAI dans l’avancement des capacités des modèles de langage.

Domaines d’application

Les modèles GPT ont trouvé des applications dans une multitude de domaines, à savoir :

Génération textuelle

• Génération de texte : Rédaction automatique d’articles, de résumés et de contenus pour les réseaux sociaux.
• Assistance à la rédaction : Correction grammaticale et stylistique.
• Développement de logiciels : Génération de code à partir de descriptions en langage naturel.
• Service client : Automatisation des réponses aux clients.
• Éducation : Création de matériel pédagogique personnalisé.

Gestion d’images

GPT-4 : Introduit une capacité multimodale, permettant au modèle de traiter non seulement du texte mais aussi des images. Cette fonctionnalité ouvre la voie à des applications telles que :

• la génération de descriptions d’images
• l’analyse de contenu visuel
• la création de contenu multimédia enrichi.

Traitement de documents

GPT-4 : Avec l’amélioration de la compréhension des documents dans différents formats, GPT-4 peut analyser, résumer et générer du contenu basé sur des documents (PDF, feuilles de calcul …). Cette capacité est particulièrement utile pour l’automatisation des tâches administratives et la gestion de l’information.

Personnalisation – GPT-3.5 Turbo – Fine-Tuning

OpenAI permet de personnaliser GPT-3.5 Turbo via le fine-tuning. En effet, cette fonctionnalité offre de nombreux avantages aux développeurs. Elle leur permet notamment d’adapter le modèle à des tâches spécialisées. Les premiers tests montrent des résultats impressionnants. Ainsi, une version fine-tunée de GPT-3.5 Turbo peut égaler ou surpasser GPT-4. Cela concerne certaines tâches spécifiques. De plus, le fine-tuning apporte une flexibilité accrue. Il permet une meilleure adhérence aux instructions. Il améliore également la cohérence des formats de sortie. Enfin, il personnalise le ton pour correspondre à une marque. Par ailleurs, les développeurs peuvent intégrer des instructions directement dans le modèle. Cela réduit ainsi la taille des prompts jusqu’à 90%. Les appels API sont alors accélérés et les coûts réduits.

Personnalisation – GPT-4 – Modèles GPT personnalisés pour une adaptation profonde

Avec GPT-4, OpenAI va plus loin dans la personnalisation. En effet, les organisations peuvent travailler avec une équipe dédiée de chercheurs. Ensemble, ils entraînent des modèles GPT-4 personnalisés à leur domaine.Cette approche offre une personnalisation à un niveau profond. Elle inclut notamment un pré-entraînement spécifique au domaine. Ainsi, les organisations peuvent effectuer un pré-entraînement supplémentaire. Elles utilisent pour cela des ensembles de données propriétaires volumineux. Cela adapte alors les capacités du modèle à leur domaine. De plus, le processus de post-entraînement RL est personnalisable. Il affine davantage le modèle en fonction des besoins spécifiques.Par ailleurs, les organisations bénéficient d’un accès exclusif à leurs modèles personnalisés. Elles peuvent ainsi créer des expériences utilisateur uniques et différenciées.

Personnalisation – GPT-4 Turbo – Personnalisation simplifiée et capacités étendues

GPT-4 Turbo, une version améliorée de GPT-4, est disponible. Elle offre une capacité de traitement de texte accrue. Elle peut notamment traiter jusqu’à 128 000 tokens. De plus, elle intègre des capacités de vision, de texte en parole, et DALL-E 3. Tout cela en étant plus économique que GPT-4.Ainsi, cette version facilite la création de GPTs personnalisés sans codage. Une interface simplifiée et intuitive est proposée.

Perspectives futures

OpenAI continue d’innover avec le développement de GPT-5 et au-delà. En effet, l’entreprise cherche à améliorer la précision, la pertinence et l’efficacité des modèles. Ainsi, les avancées futures pourraient inclure une meilleure compréhension du contexte. Elles pourraient également réduire les erreurs factuelles. Enfin, elles pourraient accroître la capacité à générer des contenus multimédias.

En conclusion, les modèles GPT d’OpenAI représentent une avancée majeure. Ils touchent presque tous les aspects de la société moderne. En effet, l’évolution continue de cette technologie promet de transformer notre interaction avec les machines. Elle rendra ainsi les interfaces homme-machine plus naturelles et intuitives.