Capable de rédiger des emails à votre place, de traduire des textes dans différentes langues, d’écrire du code, de rédiger des poèmes, … Impossible de passer à côté de Chat GPT, l’IA générative d’OpenAI. Mais connaissez-vous la technologie qui se cache derrière ?
Le Generative Pre-trained Transformer est un modèle d’intelligence artificielle réalisant des tâches liées au traitement automatique du langage naturel. Découvrez les transformateurs génératifs pré-entraînés, leur mode de fonctionnement, leur utilité ou encore leur limite.
C’est quoi un transformateur génératif pré-entraîné (GPT) ?
Le transformateur génératif pré-entraîné est une famille de modèles de réseaux neuronaux récurrents utilisant l’architecture des transformers. Cette technologie représente une avancée majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle générative. On l’a vu avec l’adoption massive de ChatGPT. Depuis qu’il a été lancé, toutes les grandes entreprises tech rivalisent pour proposer le modèle de langage le plus performant, ou plutôt, le plus humain.
Pourquoi un tel engouement ? Parce que ce modèle d’apprentissage automatique est capable de réaliser un éventail de tâches liées au traitement du langage naturel. Et sa ressemblance avec les conversations entre deux êtres humains est parfois déconcertante. Depuis la compréhension des requêtes à la génération de différents types de textes cohérents et pertinents, il permet de recréer une conversation comme avec un humain (ou presque).
Ce faisant, les utilisateurs peuvent automatiser de nombreuses tâches : traduction linguistique, synthèse de documents, rédaction d’articles de blog, idées de publications sur les réseaux sociaux, écriture de code, et même écriture de poèmes. Il n’est plus nécessaire de passer des heures à faire des recherches, réfléchir à un plan, rédiger les différentes parties, les transformateurs génératifs pré-entraînés le font pour vous en quelques secondes.
Bon à savoir : L’architecture de réseau neuronal transformers n’est pas si nouvelle. Les recherches ont d’abord commencé avec les différents travaux sur le traitement automatique des langues et le deep learning. Puis le terme a ensuite été introduit pour la première fois en 2017 dans l’article “Attention is All You Need”.
Comment fonctionnent les modèles pré-entraînés ?
Pour être capable de réaliser des prouesses rédactionnelles proches (voire meilleures) que celles d’un être humain, le transformateur génératif pré-entraîné se base sur l’architecture de réseau neuronal « transformer ».
Celle-ci utilise l’attention auto-régressive (ou mécanisme d’auto attention). Le modèle d’IA ne prend pas seulement en compte le dernier mot pour générer du texte, mais plutôt le contexte. Il peut assigner un poids différent aux mots, afin de mieux comprendre les relations entre les mots et les phrases.
Finalement, c’est l’ensemble des mots et des phrases qui, mis bout à bout, permettent au GPT de comprendre la requête de l’utilisateur et de lui fournir une réponse cohérente à la fois sur le fond et sur la forme.
Pour cela, le modèle GPT a d’abord été pré-entraîné avec d’énormes quantités de données textuelles. L’idée était alors de comprendre la structure, la syntaxe et les subtilités du langage. Ce n’est que lorsqu’il a bien compris le langage humain que le modèle a été entraîné à réaliser certaines tâches spécifiques.
Bon à savoir : Même si les transformateurs génératifs pré-entraînés produisent des résultats proches de ceux des êtres humains, ils restent des machines. En effet, ils analysent les requêtes des utilisateurs avant de prédire la meilleure réponse possible en fonction de leur compréhension du contexte.
À quoi servent les GPT ?
De plus en plus sophistiqués, les transformateurs génératifs pré-entraînés sont capables de réaliser une grande diversité de tâches. Voici les plus courantes :
- La génération de texte : il est possible de rédiger des articles de blogs, des posts pour les réseaux sociaux, des scripts vidéos, des emails, du code informatique, … Et ce, dans différents styles. Il suffit de lui préciser avec exactitude le résultat souhaité.
- La traduction automatique : les GPT ayant été entraînés sur des milliards de données textuelles, vous pouvez leur demander une traduction dans n’importe quelle langue.
- La création de chatbots sophistiqués : ils se présentent comme des assistants virtuels capables de répondre à la moindre question de leur utilisateur.
- L’extraction de résumés : vous pouvez présenter des textes avec plusieurs milliers de lignes et demander un résumé concis d’une centaine de mots.
- L’analyse de données : ils peuvent analyser de gros volumes de données et les retranscrire sous forme de tableaux ou de feuilles de calcul. Certaines applications peuvent même vous fournir des graphiques.
Pour les utilisateurs, la véritable force des transformateurs génératifs pré-entrainés, c’est la vitesse d’exécution. Ils réalisent en quelques secondes ce qu’un être humain réalise en une heure ou plus. Ce faisant, ces outils permettent de gagner en productivité de manière exponentielle.
Quelles sont les limites des transformateurs génératif pré-entraîné ?
Bien que très utiles et incroyablement performants, les transformateurs génératifs pré-entraînés ne sont pas sans faille. Notamment à cause des ensembles de données d’entraînement. Celles-ci peuvent contenir des biais sexistes, racistes, homophobes, … Si le modèle les a intégrés, il va les retranscrire dans ses résultats.
Il convient donc de prendre ses réponses avec des pincettes. Idéalement, vérifiez les sources de ces informations (si le modèle vous les transmet).
Pour éviter ces biais, il est primordial d’améliorer sans cesse les modèles en lui proposant des données sans biais. C’est justement le travail des data scientistes. Vous souhaitez entraîner le prochain GPT à fournir de meilleurs résultats ? Formez-vous à la science des données.
