Comment fonctionne le GPT-3 ?

Les étapes ci-dessous expliquent comment le GPT-3 fonctionne pour générer des réponses :

1. Pré-entraînement génératif : GPT-3 est d’abord pré-entraîné sur une quantité massive de données textuelles provenant d’Internet, notamment des livres, des articles et des sites Web. Au cours de ce processus, le modèle utilise un réseau neuronal transformateur pour analyser le contexte de chaque mot ou phrase et en générer une représentation qui prédit le mot suivant dans une phrase. GPT-3 calcule la probabilité d’apparition d’un mot dans le texte en fonction de l’autre mot dans ce texte. Elle est connue sous le nom de probabilité conditionnelle des mots.
2. Le réglage fin : Une fois le préapprentissage terminé, il est affiné pour des tâches spécifiques en l’exposant à des données moins spécifiques. Ce processus de réglage fin permet au modèle d’apprendre à effectuer une tâche particulière, telle que la traduction d’une langue ou la génération d’un code comme celui de Python, en ajustant ses algorithmes pour qu’ils s’adaptent mieux aux nouvelles données.
3. Analyse contextuelle : Lorsqu’il reçoit une invite ou un texte en entrée, GPT-3 utilise des cas et son réseau de transformateurs pour analyser le contexte de chaque mot ou phrase et en générer une représentation. Cela aide le modèle à comprendre le sens et les relations entre les mots du texte d’entrée.
4. Génération de langage : Sur la base de son analyse contextuelle du texte d’entrée, il génère un texte de type humain en réponse à l’invite. Le modèle utilise sa compréhension des tâches linguistiques et des relations entre les mots et les phrases pour prédire le mot ou la phrase le plus susceptible de venir ensuite.
5. Raffinement itératif : GPT-3 peut générer plusieurs sorties sur la base du même texte d’entrée, permettant à l’utilisateur de choisir la meilleure. Le modèle peut également être entraîné sur la base des commentaires des utilisateurs afin d’améliorer ses résultats au fil du temps et d’affiner sa capacité à générer du texte de type humain.

Pourquoi le GPT-3 est-il utile ?

Voici une liste de raisons pour lesquelles le GPT-3 est utile :

• En comprenant et en générant des textes semblables à ceux des humains, le modèle GPT-3 contribue à combler le fossé entre les humains et les machines. Il sera donc plus facile pour les gens d’interagir avec les ordinateurs et autres dispositifs intelligents.
• Le modèle linguistique GPT-3 permet de créer des chatbots et des assistants virtuels plus attrayants et plus efficaces. Cela permet d’améliorer le service à la clientèle et l’assistance.
• GPT-3 crée des supports pédagogiques personnalisés pour les élèves. Il propose également un tutorat virtuel et un soutien aux personnes qui apprennent une nouvelle langue.
• Le GPT-3 a le potentiel d’automatiser un large éventail de tâches qui nécessitent des compétences linguistiques de type humain. Il s’agit notamment de la traduction automatique, du résumé et même de la recherche juridique et médicale.
• Le développement du TPG-3 a fait progresser de manière significative le domaine des tâches de traitement du langage naturel. Son succès a inspiré d’autres recherches et développements dans ce domaine.

Quelle est l’histoire du GPT-3 ?

Le développement du GPT-3 est un processus itératif. Voici les développements de l’histoire du GPT-3 :

• 2015 : L’OpenAI est fondée dans le but de développer l’ intelligence artificielle en toute sécurité.
• 2018 : OpenAI publie la première version du modèle de langage Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). Les grands modèles de langage antérieurs, tels que BERT et Turing NLG, ont démontré la viabilité de la méthode du générateur de texte. Ces outils ont généré de longues chaînes de texte qui semblaient inaccessibles auparavant.
• 2019 : OpenAI publie GPT-2, une version améliorée du modèle génératif GPT avec plus de paramètres. Le GPT-2 génère des textes d’une qualité sans précédent, mais n’est pas diffusé dans son intégralité en raison des préoccupations liées à son utilisation abusive potentielle.
• 2020 : OpenAI publie GPT-3, la dernière et la plus puissante version du modèle de langage GPT. GPT-3 contient 175 milliards de paramètres, ce qui en fait le modèle de langage le plus grand et le plus complexe jamais créé. il génère des textes avec encore plus de précision et de fluidité que GPT-2. Il est capable d’effectuer un large éventail de tâches de traitement du langage naturel avec un apprentissage à quelques coups, à zéro coup et à un coup.

Le GPT-3 est compétent dans de nombreux domaines :

1. Génération de langage : Le GPT-3 génère des textes semblables à ceux d’un être humain en réponse à des invites, ce qui le rend utile pour des applications telles que les chatbots, la génération de contenu et l’écriture créative.
2. Traduction linguistique : Il a la capacité de traduire un texte d’une langue à une autre, ce qui le rend utile pour la communication internationale et la localisation.
3. Complétion linguistique : Le GPT-3 complète des phrases ou des paragraphes sur la base d’une invite donnée, ce qui le rend utile pour l’autocomplétion et le résumé.
4. Q&R : le GPT-3 répond aux questions en langage naturel, ce qui le rend utile pour les assistants virtuels et les applications de service à la clientèle.
5. Dialogue : Il s’engage dans des conversations avec les utilisateurs, ce qui le rend utile pour les chatbots et autres agents conversationnels.
6. Génération de code : GPT-3 génère des extraits de code basés sur des descriptions en langage naturel, ce qui le rend utile pour les développeurs et les programmeurs.
7. L’analyse des sentiments : Elle analyse le sentiment d’un texte donné, ce qui la rend utile pour des applications telles que la surveillance des médias sociaux et l’analyse des réactions des clients.
8. Génération de texte : Il génère du texte dans différentes catégories en fonction du contenu, ce qui le rend utile pour des applications telles que la modération de contenu et le filtrage de spam.
9. Résumés : Il résume les textes longs en textes plus courts tout en préservant les idées principales, ce qui le rend utile pour des applications telles que l’agrégation de nouvelles et la recherche universitaire.