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GPT-3

Table of Contents

Introduction au GPT-3

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) est un modèle linguistique avancé développé par OpenAI. Construit sur l’architecture Transformer, le GPT-3 est la troisième itération de la série GPT et a été lancé en 2020. Le terme « génératif » indique que ces modèles sont capables de générer du texte, et le terme « pré-entraîné » suggère qu’ils sont entraînés sur de grandes quantités de données avant d’être affinés pour des tâches spécifiques. Grâce à sa capacité impressionnante à comprendre et à générer des textes de type humain, GPT-3 s’est imposé comme l’un des générateurs de langage d’intelligence artificielle les plus puissants à ce jour.

GPT-3 est doté d’un modèle de réseau neuronal étendu comprenant 175 milliards de paramètres, ce qui représente une augmentation substantielle par rapport à son prédécesseur, GPT-2. Le vaste espace de paramètres permet au modèle de discerner des modèles complexes dans des ensembles de données étendus et de mieux saisir les structures sous-jacentes des textes.

Spécifications techniques du GPT-3

Paramètres

L’architecture

Paramètres

Données de pré-entraînement

Affinage des données

Longueur maximale de la séquence

Vitesse d’inférence

Année de sortie

Valeur

Transformateur

175 milliards d’euros

Divers corpus de textes

Personnalisable en fonction des tâches

2048 jetons

Varie selon le matériel

2020

Développement du GPT-3

GPT fait référence à une famille de modèles linguistiques d’intelligence artificielle développés par OpenAI. L’architecture Transformer, présentée dans l’article « Attention Is All You Need » de Vaswani et al. en 2017, constitue la base des modèles GPT. Les transformateurs utilisent un mécanisme d’auto-attention pour traiter les données d’entrée en parallèle, ce qui les rend très efficaces pour les tâches impliquant des données séquentielles, telles que le traitement du langage naturel.

La technologie GPT a évolué au fil du temps et, depuis la dernière mise à jour en mars 2023, il existe quatre itérations majeures : GPT, GPT-2, GPT-3 et GPT-4.

  • GPT: Le modèle GPT original, publié en 2018, a constitué une percée dans le domaine du traitement du langage naturel. Il se compose de 117 millions de paramètres et a été entraîné sur un large éventail de données textuelles de l’internet.
  • GPT-2: publié en 2019, le GPT-2 est une version plus grande et plus puissante du GPT original. Il compte 1,5 milliard de paramètres, ce qui le rend plus apte à générer des textes cohérents et pertinents sur le plan contextuel. En raison des inquiétudes suscitées par une éventuelle utilisation abusive pour la production de fausses nouvelles, l’OpenAI a d’abord limité l’accès au modèle complet, avant de le mettre à la disposition du public.
  • GPT-3: Introduit en 2020, le GPT-3 a porté les capacités de ses prédécesseurs à un tout autre niveau. Avec 175 milliards de paramètres, il est devenu l’un des plus grands modèles linguistiques jamais créés. Le GPT-3 a fait preuve d’une compréhension linguistique sans précédent, générant des réponses très réalistes et adaptées au contexte à diverses invites.
  • GPT-4 : GPT-4 est le dernier modèle de langage développé par OpenAI, publié le 14 mars 2023. Quatrième version de la série GPT, il s’agit d’un grand modèle linguistique multimodal capable de comprendre à la fois du texte et des images. GPT-4 est formé par « pré-entraînement », en prédisant le mot suivant dans des phrases provenant de sources de données vastes et diverses. En outre, il utilise l’apprentissage par renforcement, c’est-à-dire l’apprentissage à partir des commentaires des humains et de l’IA afin d’aligner ses réponses sur les attentes et les directives des humains. Bien qu’il soit accessible au public par l’intermédiaire de ChatGPT Plus, l’accès complet à GPT-4 via l’API d’OpenAI est actuellement limité et proposé sur une liste d’attente. Bien qu’il représente une amélioration par rapport au GPT-3.5 dans l’application ChatGPT, le GPT-4 est toujours confronté à des problèmes similaires, et les détails techniques spécifiques concernant la taille de son modèle ne sont toujours pas divulgués.

Ces modèles GPT sont des exemples d’apprentissage non supervisé, où les modèles apprennent à partir de grandes quantités de données textuelles sans étiquettes ou annotations explicites. Au cours de la phase de pré-entraînement, les modèles développent une compréhension de la langue et du contexte, et au cours de la phase d’ajustement, ils sont adaptés à des tâches spécifiques telles que la traduction, le résumé, la réponse à des questions, etc.

Comment fonctionne le GPT-3

Illustration : Architecture du modèle GPT-3 | Auteur : neuroflash

S’appuyant sur l’architecture Transformer, GPT-3 excelle dans la reconnaissance des dépendances à longue portée entre les mots et les phrases d’un texte. Cette meilleure compréhension du contexte permet au modèle de générer des réponses sémantiquement cohérentes. En outre, l’intelligence artificielle adopte une approche d' »apprentissage non supervisé », ce qui élimine la nécessité d’un préapprentissage spécifique à une tâche. Voici comment tout cela fonctionne en détail :

  1. Architecture : GPT-3 est basé sur l’architecture Transformer, qui a été présentée dans l’article « Attention Is All You Need » par Vaswani et al. en 2017. L’architecture Transformer utilise un nouveau mécanisme d’auto-attention qui permet au modèle de traiter les données d’entrée en parallèle, ce qui le rend très efficace pour traiter des séquences telles que le langage naturel.
  2. Pré-entraînement : Le GPT-3 est « pré-entraîné » sur un vaste ensemble de données comprenant divers textes provenant de différentes sources, telles que des livres, des articles et des sites web. Lors de la préformation, le modèle apprend à prédire le mot suivant d’une séquence en fonction des mots précédents. Ce processus expose le modèle à une compréhension approfondie de la grammaire, du contexte et des relations entre les mots.
  3. Paramètres : GPT-3 est un modèle massif avec 175 milliards de paramètres. Les paramètres sont les poids que le modèle peut apprendre et qu’il utilise pour faire des prédictions pendant l’apprentissage et l’inférence. Le grand nombre de paramètres permet au GPT-3 de saisir des modèles complexes et des nuances dans les données.
  4. Mise au point : Après un pré-entraînement sur le grand corpus de textes, le GPT-3 est affiné pour des tâches spécifiques. L’affinage consiste à entraîner le modèle sur des ensembles de données plus spécialisés pour des tâches telles que la traduction, le résumé, la réponse à des questions, etc. Ce processus permet d’adapter les capacités du modèle afin qu’il soit plus pertinent et plus précis pour des applications spécifiques.
  5. Apprentissage à zéro et à quelques coups : L’un des aspects remarquables du GPT-3 est sa capacité à réaliser un apprentissage « à zéro coup » et « à quelques coups ». L’apprentissage à partir de zéro permet au modèle de générer des réponses plausibles pour des tâches pour lesquelles il n’a pas été explicitement affiné, sur la base d’une description de la tâche. L’apprentissage en quelques étapes permet au modèle de s’adapter à de nouvelles tâches avec seulement quelques exemples ou démonstrations, sans avoir besoin d’un réapprentissage approfondi.
  6. Génération de textes et complétions : À partir d’une invite ou d’un contexte, le GPT-3 peut produire un texte cohérent et adapté au contexte, qu’il s’agisse de compléter une phrase, d’écrire des paragraphes ou même de composer des histoires ou des poèmes créatifs.
  7. Compréhension du langage naturel : Le GPT-3 peut comprendre et traiter le langage naturel, ce qui lui permet de répondre à des questions, de fournir des explications et d’engager des conversations avec les utilisateurs.
  8. Limites : Bien que le GPT-3 soit un modèle linguistique très avancé, il n’est pas sans limites. Il peut parfois générer des réponses qui peuvent sembler plausibles mais qui manquent d’exactitude factuelle ou qui présentent des biais présents dans les données d’apprentissage. En outre, le contrôle de la production pour s’assurer qu’elle respecte les exigences spécifiques peut s’avérer difficile.

Applications de la GPT-3

Le GPT-3 trouve des applications dans divers domaines, ce qui en fait un modèle linguistique polyvalent :

Illustration : Applications GPT-3 pour les startups | Auteur : hubspot.com
  • Programmation: GPT-3 peut générer des extraits de code et aider à comprendre et à améliorer le code dans plusieurs langages de programmation.
  • Applications créatives: Le GPT-3 peut générer des textes créatifs tels que des poèmes, des histoires et des paroles de chansons, inspirant ainsi les artistes dans leurs efforts créatifs.
  • Recherche et analyse: Sa capacité à traiter de grandes quantités de données textuelles facilite la recherche et l’analyse de corpus de textes et de littérature.
  • Génération de langage: Le GPT-3 peut produire des textes de haute qualité, allant de simples phrases à des articles et des récits entiers.
  • Chatbots et assistants virtuels: Ses capacités servent de base au développement de chatbots et d’assistants virtuels avancés qui facilitent les interactions de type humain.
  • Automatisation des tâches textuelles: Le modèle peut automatiser les tâches répétitives, notamment le résumé de texte, la traduction et les réponses aux courriels.

Utilisation de GPT-3 avec le système de jetons OpenAI

Le système de jetons est un concept fondamental du GPT-3 et d’autres modèles linguistiques basés sur l’architecture Transformer. Les jetons sont les unités individuelles de texte que le modèle traite. Dans le contexte du langage naturel, les jetons peuvent être aussi courts qu’un caractère ou aussi longs qu’un mot.

Dans GPT-3, le texte d’entrée est décomposé en jetons avant d’être introduit dans le modèle pour traitement. De même, le résultat du modèle est produit sous forme de jetons, qui sont ensuite reconvertis en texte lisible.

Illustration : Coût du jeton | Auteur : openai.com

Voici quelques points essentiels à comprendre sur le système de jetons qui sous-tend le GPT-3 :

  • La tokenisation : La tokenisation est le processus de décomposition d’un texte continu en jetons individuels. Par exemple, la phrase « Hello, how are you ? » peut être transformée en [« Hello », « , », « how », « are », « you »,  » ? »].
  • Taille des jetons : La taille des tokens dans le GPT-3 peut varier, mais il utilise généralement une méthode de tokénisation par sous-mots. Au lieu de représenter chaque mot comme un seul jeton, la GPT-3 peut diviser les mots en unités plus petites, appelées sous-mots. Par exemple, le mot « incroyable » peut être transformé en [« un », « ##believable »]. Cette tokenisation des sous-mots permet au modèle de traiter efficacement les mots rares et les variations morphologiques.
  • Limitation des jetons : Le GPT-3 a une limite maximale de jetons, ce qui signifie qu’il ne peut traiter qu’un nombre fixe de jetons en un seul appel API. Lors de ma dernière mise à jour, la limite maximale de jetons était de 4096 jetons pour GPT-3.
  • Les jetons comptent dans le coût : les jetons d’entrée et de sortie comptent dans le coût lors de l’utilisation de GPT-3 par l’intermédiaire de l’API OpenAI. Cela signifie que vous payez en fonction du nombre total de jetons utilisés dans votre requête API et de la réponse générée par le modèle.
  • Contraintes de jetons : Pour s’assurer qu’un texte donné entre dans la limite du nombre de mots du modèle, il peut être nécessaire de tronquer ou d’omettre certaines parties du texte, en fonction de sa longueur.
  • Économie de jetons : Étant donné que le coût d’utilisation du GPT-3 est basé sur le nombre de jetons, les développeurs essaient souvent d’optimiser leurs appels d’API afin de minimiser l’utilisation des jetons tout en obtenant les résultats souhaités.

Il est essentiel de comprendre le système de jetons pour utiliser efficacement le GPT-3, car il influence non seulement la capacité de traitement du modèle, mais aussi le coût associé à son utilisation. Les développeurs doivent être attentifs à l’utilisation des jetons et adapter leurs entrées de texte afin de respecter les limites des jetons et d’exploiter au mieux les capacités du GPT-3.

Défis et considérations éthiques du GPT-3

Malgré les réalisations impressionnantes de GPT-3, il est confronté à des défis et à des préoccupations éthiques typiques des technologies avancées d’intelligence artificielle :

  • Biais et équité: Le GPT-3 est susceptible d’être biaisé, car il apprend à partir de vastes ensembles de données qui peuvent ne pas être parfaitement équilibrés, ce qui entraîne des réponses injustes ou discriminatoires.
  • Mauvais usage: La technologie peut être utilisée à des fins frauduleuses ou manipulatrices, comme la diffusion d’informations erronées ou la production de faux contenus.
  • Contrôle des sorties: Il peut être difficile de contrôler les résultats du GPT-3, ce qui peut entraîner des réponses non désirées ou inappropriées.
  • Sûreté et sécurité : GPT-3, qui est une puissante technologie d’intelligence artificielle, est susceptible de générer des contenus préjudiciables, tels que des discours haineux, du harcèlement ou des propos violents. La mise en place de mesures de sécurité pour éviter que le modèle ne génère des résultats nuisibles est une préoccupation importante.
  • Surajustement et mémorisation : GPT-3 peut parfois mémoriser des modèles de données spécifiques lors de la préformation, ce qui entraîne un surajustement sur certains ensembles de données. Le modèle peut ainsi fournir des informations qui semblent exactes mais qui sont fausses ou peu fiables.
  • Explicabilité et interprétabilité : Le processus décisionnel du GPT-3 est souvent considéré comme une « boîte noire » en raison de l’architecture complexe de son réseau neuronal. Ce manque de transparence peut susciter des inquiétudes quant à la prise de décision du modèle et au risque de réponses biaisées ou inexplicables.
  • Impact sur l’environnement : La formation de grands modèles linguistiques comme le GPT-3 nécessite une puissance de calcul et une consommation d’énergie considérables. L’impact environnemental de la formation et de l’exploitation de ces modèles à grande échelle doit être pris en compte.
  • Droits d’auteur et propriété intellectuelle : Les données utilisées pour la préformation du GPT-3 comprennent souvent du contenu protégé par des droits d’auteur provenant de diverses sources. L’utilisation de matériel protégé par des droits d’auteur dans le processus de formation peut avoir des implications juridiques et éthiques.
  • Inclusion et accessibilité : Les modèles linguistiques tels que le GPT-3 peuvent ne pas répondre entièrement aux besoins des utilisateurs issus de milieux linguistiques différents ou des personnes handicapées. Il est essentiel de garantir l’inclusivité et l’accessibilité lors du déploiement de modèles d’IA en vue d’une utilisation plus large.
  • Conséquences imprévues : Le déploiement du GPT-3 et de technologies d’IA similaires peut avoir des conséquences imprévues sur la société, notamment des perturbations économiques, des changements dans les schémas d’emploi et une dépendance de la société à l’égard de l’IA pour la prise de décision.
  • Dépendance à l’égard de l’IA : à mesure que les technologies d’IA telles que le GPT-3 se répandent, il existe un risque de dépendance excessive à leur égard, entraînant une perte potentielle de compétences humaines et de capacités de réflexion critique.
  • Confidentialité et propriété des données : L’utilisation du GPT-3 peut impliquer le partage de données sensibles de l’utilisateur avec le fournisseur d’IA, ce qui soulève des inquiétudes quant à la confidentialité et à la propriété des données, ainsi qu’au risque d’exploitation des données.
  • Défis réglementaires et juridiques : Le déploiement de puissants modèles d’IA comme le GPT-3 peut soulever des défis réglementaires et juridiques liés à la responsabilité, à l’obligation de rendre des comptes et au respect des lois et réglementations en vigueur.

Il est essentiel de relever ces défis et de répondre à ces préoccupations éthiques pour garantir une utilisation responsable et bénéfique du GPT-3 et d’autres technologies d’IA avancées, en favorisant la confiance et la transparence dans les applications de l’IA.

Liens connexes

Veuillez noter que les données contenues dans cet article sont susceptibles d’être modifiées, car de nouvelles versions ou des améliorations du GPT-3 peuvent être publiées à l’avenir.

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