La recherche est effectuée par Dan
Ce qui était autrefois confiné aux pages des romans de science-fiction et aux écrans de cinéma est devenu une réalité quotidienne. Chaque jour qui passe, l'IA continue d'évoluer et de façonner nos vies de manière inédite, et ce grâce à la création de modèles de langage !
En 2020, la Silicon Valley a fait le buzz autour d'une remarquable IA appelée GPT-3. Développée par la célèbre organisation OpenAIBasé à San Francisco, le GPT-3 a rapidement fait parler de lui.
Comment a-t-il réussi cet exploit ? En dévorant un vaste corpus de milliards de mots extraits de livres, d'articles et de sites web, GPT-3 a acquis une compréhension inégalée du langage humain.
Représentant le summum des capacités de l'IA, cet extraordinaire "grand modèle de langage" avait la capacité étonnante de générer des textes cohérents et fluides.
Qu'est-ce qu'un modèle linguistique ?
Un modèle linguistique est un modèle d'apprentissage automatique spécialement conçu pour représenter et comprendre les subtilités du langage humain. Il sert de base à diverses tâches de traitement du langage naturel (NLP).
À la base, un modèle linguistique est formé pour estimer la distribution de probabilité des mots. En termes plus simples, il s'efforce de prédire le mot le plus approprié pour compléter une partie manquante d'une phrase ou d'une expression en se basant sur le contexte environnant du texte donné.
Par exemple :
Phrase : Le chat est ____
Ce modèle déduira que le prochain mot à remplir est "dormir".
Ainsi, un modèle linguistique vise à capturer la façon dont nous utilisons les mots à l'écrit, et pas seulement à respecter les règles de grammaire. De cette manière, le modèle peut générer un langage plus proche de la façon dont les humains parlent et comprennent.
La question suivante est la suivante : qu'est-ce qui place GPT en tête des autres modèles linguistiques avancés ?
Qu'est-ce que le GPT ?
GPT, abréviation de "Generative Pre-trained Transformer" (transformateur génératif préformé), est un modèle linguistique révolutionnaire. Il a révolutionné le domaine du traitement du langage naturel grâce à sa capacité à générer des textes cohérents et pertinents sur le plan contextuel.
Grâce à une combinaison de pré-entraînement et de réglage fin, GPT apprend à partir de grandes quantités de données et acquiert une large base de connaissances. Cela lui permet d'effectuer un large éventail de tâches en langage naturel. La capacité remarquable du GPT à générer des textes semblables à ceux d'un être humain a suscité à la fois l'admiration et l'inquiétude, ce qui a conduit à des efforts continus pour garantir une utilisation responsable et éthique.
9 Traitement du langage naturel que GPT peut effectuer
En tant que modélisation du langage créée par l'OpenAI, GPT est capable d'effectuer diverses tâches de traitement du langage naturel. Voici neuf tâches que GPT peut effectuer :
Traduction linguistique
GPT génère des traductions de haute qualité dans différentes langues, facilitant ainsi la communication multilingue et les efforts de localisation.
Compléments de texte
GPT peut générer du texte en suggérant des suites cohérentes et adaptées au contexte, en fournissant une aide à la rédaction, en générant du contenu et en proposant des fonctions d'autocomplétion.
Résumés de textes
GPT condense les longs documents en résumés concis tout en conservant les informations clés, ce qui est précieux pour l'agrégation de nouvelles et l'analyse de documents.
Réponse aux questions
GPT comprend les questions et y répond, ce qui permet d'apporter des réponses précises et informatives aux assistants virtuels et aux systèmes de recherche d'informations.
Analyse des sentiments
GPT discerne les sentiments positifs ou négatifs dans le texte, ce qui permet de comprendre et d'analyser les émotions dans les commentaires des utilisateurs ou les messages des médias sociaux.
Génération d'un dialogue
GPT génère des séquences de mots qui sont à la fois pertinentes sur le plan contextuel et réalistes, ce qui en fait un outil précieux pour le développement d'agents conversationnels ou de chatbots.
Classification des textes
Le GPT classe les textes dans des classes ou des catégories prédéfinies, ce qui facilite des tâches telles que le filtrage de contenu, la détection de spam ou l'étiquetage de sujets.
Reconnaissance des entités nommées
GPT identifie et extrait des entités nommées (par exemple, des noms de personnes, des lieux) à partir de textes, ce qui est utile pour l'extraction d'informations et l'analyse de données.
Analyse sémantique
GPT est également un modèle de langage conçu pour comprendre la structure et la signification des requêtes en langage naturel, ce qui permet de convertir les requêtes des utilisateurs en représentations lisibles par la machine pour la recherche d'informations ou les requêtes dans les bases de données.
Ces capacités démontrent la polyvalence et la praticité du GPT dans diverses tâches de traitement de la langue, mettant en évidence son potentiel dans l'automatisation et l'amélioration des processus liés à la langue.
Comparaison des modèles linguistiques
Dans ce blog, nous nous concentrerons sur trois modèles linguistiques : OpenAI Embeddings, PrivateGPT et GPT-Neo.
Chacun d'entre eux possède ses propres atouts en tant que modèle linguistique, et nous vous montrerons comment les mettre en œuvre dans vos applications.
Embeddings OpenAI
Les embeddings OpenAI sont des modèles de langage pré-entraînés qui peuvent représenter des mots, des phrases ou des documents sous forme de vecteurs numériques, souvent appelés embeddings. Ces embeddings capturent la signification sémantique et les informations contextuelles du texte.
L'OpenAI a publié plusieurs versions de modèles de langage, tels que le GPT-3, qui offrent de puissants enchâssements contextuels. Ces encastrements ont trouvé des applications dans la compréhension du langage naturel, l'analyse des sentiments, la classification des textes et bien d'autres domaines.
Étapes de mise en œuvre :
- Récupérer les données d'un site web pour créer un ensemble de données.
- Sélectionnez un modèle linguistique compatible comme davinci-003 ou davinci-002 d'OpenAI.
- Préparer et envoyer le jeu de données à l'API OpenAI.
- Recevoir la réponse du APIqui contient les résultats analysés.
Exemple de sortie :
PrivateGPT
Ces modèles linguistiques utilisent souvent des données d'entraînement qui ne sont pas accessibles au public. PrivateGPT, par exemple, utilise des données provenant des documents internes de l'entreprise pour affiner le modèle.
Par conséquent, si vous devez donner la priorité à la protection de la vie privée des utilisateurs, PrivateGPT est le modèle linguistique à utiliser.
L'OpenAI reconnaît l'importance de la protection de la vie privée et vise à fournir des options qui permettent aux utilisateurs de tirer parti des avantages des modèles de langage tout en préservant la confidentialité de leurs données. PrivateGPT vise ainsi à trouver un équilibre entre l'utilité du modèle et les problèmes de confidentialité liés au traitement d'informations sensibles.
Étapes de mise en œuvre :
- Récupérer les données d'un site web pour créer un ensemble de données.
- Sélectionnez un modèle linguistique compatible comme ggml-gpt4all-j-v1.3-groovy ou ggml-gpt4all-j-v1.3-jazzy.
- Préparer le jeu de données.
- Traiter l'ensemble des données à l'aide de privateGPT.
Exemple de sortie :
GPT-Neo
Un autre modèle linguistique est GPT-Neo. Il s'agit d'un projet open-source qui vise à reproduire le succès de la série de modèles GPT en utilisant des architectures à plus petite échelle. Il est développé par EleutherAI, un organisme de recherche communautaire.
Les modèles GPT-Neo sont conçus pour être plus accessibles, plus efficaces en termes de calcul et plus faciles à entraîner que leurs homologues plus grands. Les modèles GPT-Neo offrent des capacités similaires à celles des modèles GPT, mais avec des exigences de calcul réduites, ce qui les rend adaptés à un plus large éventail d'utilisateurs et d'applications.
Note : La mise en œuvre n'est pas fournie en raison de l'intensité des ressources nécessaires à la mise au point de ce modèle avec un ensemble de données personnalisé.
Exemple de sortie :
Note : En raison de contraintes de mise en œuvre, cet ensemble de données ne peut pas être créé à partir d'un site web. L'exemple de sortie est basé sur l'ensemble de données du modèle.
Limites et défis des modèles linguistiques
Malgré les capacités remarquables des modèles neuronaux de langage, il est important de reconnaître leurs limites.
Bien que de nombreux modèles de langage aient fait l'objet d'un entraînement intensif sur de grandes quantités de données textuelles, ce qui leur permet de comprendre le langage naturel et de produire des textes semblables à ceux des humains, ils ne sont pas à la hauteur pour les tâches qui exigent du raisonnement et de l'intelligence générale.
Même un bon modèle de langue ne peut pas effectuer des tâches impliquant :
- des connaissances de bon sens,
- comprendre l'essentiel des idées abstraites, et
- faire des suppositions éclairées à partir d'informations incomplètes.
Si vous avez déjà utilisé des LLM, vous verrez des avertissements indiquant que les résultats peuvent ne pas être aussi précis ou que ce mode de langage peut faire des erreurs. Cela s'explique par le fait que les modèles GPT et autres LLM s'appuient uniquement sur des modèles de langage statistiques dans les données sans vraiment comprendre les concepts sous-jacents.
En outre, les grands modèles de langage n'ont pas la capacité d'appréhender le monde comme le font les humains. Seuls, ils ne peuvent donc pas prendre de décisions ou d'actions dans le domaine physique.
Conclusion
En conclusion, OpenAI Embeddings, PrivateGPT et GPT-Neo sont trois modèles de langage remarquables qui contribuent au domaine du traitement du langage naturel de différentes manières.
Chacun de ces modèles de langage contribue à l'avancement de la recherche et des applications en matière de traitement du langage naturel, en répondant à des priorités et à des besoins différents. OpenAI Embeddings excelle dans l'intégration contextuelle, PrivateGPT donne la priorité à la protection de la vie privée des utilisateurs et GPT-Neo offre accessibilité et efficacité.
Les chercheurs et les praticiens peuvent choisir le modèle le plus approprié en fonction de leurs besoins spécifiques, en tenant compte de facteurs tels que les performances, les considérations relatives à la protection de la vie privée, les contraintes en matière de ressources et le niveau souhaité de personnalisation du modèle.
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