C’est avec fascination que nous discutons aujourd’hui avec un invité qui n’est ni un scientifique, ni un artiste, ni même un être humain. Il s’agit d’un modèle linguistique à la pointe de la technologie, connu sous le nom de GPT-4, créé par OpenAI. Son domaine d’expertise ? Les mots, les phrases et les idées – générées avec une précision, une pertinence et une créativité qui, souvent, égalent celles des êtres humains. Mais comment fonctionne exactement cette merveille technologique? Plongeons dans les coulisses de GPT-4.

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Les Bases de l’IA et du Deep Learning

Avant de comprendre GPT-4, il est essentiel de comprendre les bases de l’intelligence artificielle (IA) et du deep learning. L’IA est un domaine de recherche qui vise à créer des machines capables de penser et d’apprendre comme des humains. Le deep learning, une sous-catégorie de l’IA, utilise des réseaux de neurones artificiels pour imiter le fonctionnement du cerveau humain et apprendre à partir de grandes quantités de données.

Comprendre le Transformer

Le cœur du GPT-4 est basé sur une architecture appelée ‘Transformer’. Cette structure utilise ce que l’on appelle l’attention, qui permet au modèle de déterminer l’importance relative des mots dans une phrase. Cela permet de créer des liens contextuels entre les mots, ce qui donne au modèle une compréhension plus profonde du texte.

Le Transformer est une architecture de réseau de neurones introduite dans un article intitulé « Attention is All You Need » par Vaswani et al., en 2017. Le Transformer est basé sur l’idée de l’attention en réseau neuronal, en particulier la notion d’attention multi-têtes.

1. Attention: L’attention est un mécanisme qui pèse l’importance relative de différents éléments dans une séquence d’entrée. Par exemple, lors de la traduction d’une phrase d’une langue à une autre, certains mots dans la langue d’origine sont plus pertinents pour prédire un mot spécifique dans la langue cible.
2. Attention multi-têtes: L’attention multi-têtes est une extension de l’idée d’attention qui permet au réseau de se concentrer sur différentes parties de la phrase pour chaque mot qu’il génère. Cela permet au réseau de capturer plusieurs types de relations entre les mots, tels que leur rôle grammatical, leur signification ou leur position dans la phrase.
3. Empilement de couches d’attention: Le Transformer empile plusieurs couches d’attention multi-têtes (habituellement 12 ou plus) pour former le réseau complet. Chaque couche apprend à se concentrer sur différents aspects des données d’entrée, permettant au réseau de comprendre des structures complexes et des relations entre les mots.
4. Codage de la position: Comme le Transformer traite tous les mots de la phrase en parallèle plutôt que séquentiellement, il utilise un mécanisme appelé codage de position pour prendre en compte l’ordre des mots dans la phrase.
5. Décodeur: Dans les tâches de génération de texte, le Transformer utilise un décodeur qui génère la sortie un mot à la fois, en utilisant tous les mots précédemment générés comme contexte pour le mot suivant.

L’architecture du Transformer a été extrêmement influente dans le domaine du traitement du langage naturel, et c’est cette architecture qui sous-tend les modèles GPT (y compris GPT-4) et BERT, entre autres.

Entraînement du GPT-4

GPT-4 a été entraîné sur une vaste quantité de textes disponibles sur internet. Ce processus d’entraînement permet à GPT-4 de générer des réponses en se basant sur les motifs, les structures et les informations qu’il a appris lors de cet entraînement. Cependant, il est important de noter que GPT-4 ne comprend pas le sens des mots de la même manière que les humains. Il s’agit plutôt d’un outil de prédiction statistique extrêmement avancé.

Les Applications du GPT-4

GPT-4 a de nombreuses applications, allant de la génération de textes à la traduction automatique, en passant par la création de dialogues pour des jeux vidéo. Ses capacités peuvent être utilisées dans divers domaines comme l’éducation, la recherche, le divertissement et bien plus encore.

Chat-GPT en 2 mots

En dépit de son impressionnante sophistication, GPT-4 a ses limites. Il ne peut pas comprendre ou ressentir des émotions, et sa connaissance est limitée à ce qu’il a appris lors de son entraînement. Cependant, il représente une avancée significative dans le domaine de l’IA et du traitement du langage naturel, et promet de révolutionner la façon dont nous interagissons avec la technologie.