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 l’avant-garde du contenu généré par l’IA, de la création de prose et de poésie aux chatbots et même au codage.
Mais quelle est la différence entre chaque modèle GPT et quel est leur impact sur le domaine du NLP ?
Que sont les transformateurs génératifs pré-entraînés ?
Les transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT) sont un type de modèle d’apprentissage automatique utilisé pour les tâches de traitement du langage naturel. Ces modèles sont pré-entraînés sur des quantités massives de données, telles que des livres et des pages web, afin de générer un langage contextuellement pertinent et sémantiquement cohérent.
En termes plus simples, les TPG sont des programmes informatiques capables de créer des textes semblables à ceux des humains sans avoir été explicitement programmés pour le faire. Par conséquent, ils peuvent être adaptés à toute une série de tâches de traitement du langage naturel, notamment la réponse à des questions, la traduction et le résumé de textes.
Pourquoi les TPG sont-ils importants ? Les TPG représentent une avancée significative dans le traitement du langage naturel, car ils permettent 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 l’état de l’art précédent.
L’un des points forts 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 entraîné sur une combinaison de deux ensembles de données : le Common Crawl, un ensemble massif de pages web contenant des milliards de mots, et l’ensemble de données BookCorpus, une collection de plus de 11 000 livres de différents genres. L’utilisation de ces divers ensembles de données a permis à GPT-1 de développer de solides capacités de modélisation linguistique.
Bien que le GPT-1 ait constitué une avancée significative dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), il présentait certaines limites. Par exemple, le modèle avait tendance à générer des textes répétitifs, en particulier lorsqu’il recevait des messages en dehors du champ de ses données d’entraînement. Il ne parvenait pas non plus à raisonner sur plusieurs tours de dialogue et ne pouvait pas suivre les dépendances à long terme dans le texte. En outre, 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 limites, le GPT-1 a jeté les bases de modèles plus importants et plus puissants basés sur l’architecture Transformer.
GPT-2
GPT-2 a été publié en 2019 par OpenAI pour succéder à GPT-1. Il contenait un nombre stupéfiant de 1,5 milliard de paramètres, ce qui est considérablement plus important que GPT-1. Le modèle a été entraîné sur un ensemble de données beaucoup plus vaste et diversifié, combinant Common Crawl et WebText.
L’un des points forts de GPT-2 était sa capacité à générer des séquences de texte cohérentes et réalistes. En outre, il pouvait générer des réponses semblables à celles des humains, ce qui en faisait un outil précieux pour diverses tâches de traitement du langage naturel, telles que la création de contenu et la traduction.
Cependant, le GPT-2 n’était pas sans limites. Il s’est heurté à des difficultés dans les tâches nécessitant un raisonnement plus complexe et une meilleure compréhension du contexte. Alors que le GPT-2 excellait dans les paragraphes courts et les bribes de texte, il ne parvenait pas à maintenir le contexte et la cohérence sur des passages plus longs.
Ces limites ont ouvert la voie au développement de l’itération suivante 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 entraîné sur un large éventail de sources de données, dont BookCorpus, Common Crawl et Wikipedia, entre autres. Les ensembles de données comprennent près de mille milliards de mots, ce qui permet à GPT-3 de générer des réponses sophistiquées à un large éventail de tâches NLP, même sans fournir de données d’exemple préalables.
L’une des principales améliorations de GPT-3 par rapport aux modèles précédents est sa capacité à générer des textes cohérents, à écrire des codes informatiques et même à créer des œuvres d’art. Contrairement aux modèles précédents, le GPT-3 comprend le contexte d’un texte donné et peut générer des réponses appropriées. La capacité à produire un texte à consonance naturelle a d’énormes implications pour des applications telles que les chatbots, la création de contenu et la traduction linguistique. L’un de ces exemples est ChatGPT, un robot conversationnel d’IA, qui est passé de l’obscurité à la célébrité presque du jour au lendemain.
Si GPT-3 est capable de réaliser des choses incroyables, il n’en présente pas moins des défauts. Par exemple, le modèle peut renvoyer des réponses biaisées, inexactes ou inappropriées. Ce problème est dû au fait que GPT-3 est entraîné sur des quantités massives de texte qui peuvent contenir des informations biaisées et inexactes. Il arrive également que le modèle génère un texte totalement hors de propos en réponse à une invite, ce qui indique qu’il a encore des difficultés à comprendre le contexte et les connaissances de base.
Les capacités du GPT-3 ont également suscité des inquiétudes quant aux implications éthiques et à l’utilisation abusive potentielle de modèles linguistiques aussi puissants. Les experts s’inquiètent de la possibilité que le modèle soit utilisé à des fins malveillantes, comme la production de fausses nouvelles, de courriels d’hameçonnage et de logiciels malveillants. En effet, nous avons déjà vu des criminels utiliser 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. Il s’agit d’une avancée significative par rapport au modèle précédent, le GPT-3, qui était déjà impressionnant. Bien que les détails des données d’entraînement et de l’architecture du modèle n’aient pas été officiellement annoncés, il est certain qu’il s’appuie sur les points forts du 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 vous inscrivant sur la liste d’attente de l’API GPT-4, ce qui peut prendre un certain temps en raison du grand nombre de demandes. Cependant, le moyen le plus simple de mettre la main sur GPT-4 est d’utiliser Microsoft Bing Chat. C’est entièrement gratuit et il n’est pas nécessaire de s’inscrire sur une liste d’attente.
L’une des principales caractéristiques de GPT-4 est sa capacité multimodale. Cela signifie que le modèle peut désormais accepter une image en entrée et la comprendre comme une invite textuelle. Par exemple, lors de la diffusion en direct du lancement de GPT-4, un ingénieur d’OpenAI a fourni au modèle l’image d’une maquette de site web dessinée à la main, et le modèle a étonnamment fourni un code fonctionnel pour le site web.
Le modèle comprend également mieux les invites complexes et affiche des performances de niveau humain sur plusieurs benchmarks professionnels et traditionnels. En outre, il dispose d’une fenêtre contextuelle et d’une taille de contexte plus grandes, ce qui fait 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 existe des inquiétudes quant à l’utilisation abusive potentielle et aux implications éthiques d’un outil aussi puissant.
Modèle | Date de lancement | Données de formation | Nombre de paramètres | Longueur de séquence max. Longueur de la séquence |
|---|---|---|---|---|
GPT-1 | Juin 2018 | Common Crawl, BookCorpus | 117 millions | 1024 |
GPT-2 | Février 2019 | Common Crawl, BookCorpus, WebText | 1,5 milliard | 2048 |
GPT-3 | Juin 2020 | Common Crawl, BookCorpus, Wikipedia, Livres, Articles, et plus encore | 175 milliards | 4096 |
GPT-4 | Mars 2023 | Inconnu | Estimation en 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. En outre, l’ampleur, 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 des textes et des codes de travail très réalistes suscite des inquiétudes quant à une éventuelle utilisation abusive, notamment 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 important dans l’avenir de l’IA et du NLP.