Comment fonctionne le Gpt-3 ?

Qu’est-ce que le GPT-3 ?

GPT-3, ou Generative Pre-trained Transformer 3, est un modèle d’apprentissage automatique à base de réseaux neuronaux formé pour générer tout type de texte. Le SEO d’OpenAI, Sam Altman, a décrit le développement de GPT-3, un « modèle de langage de pointe » de troisième génération. De plus, le GPT-3 est, selon certaines personnes, la première étape dans la quête de l’intelligence générale artificielle.

GPT-3 compte plus de 175 milliards de paramètres d’apprentissage automatique, alors que GPT-2 n’en comptait que 1,5 million. Avant GPT-3, le plus grand modèle de langage entraîné était le modèle Turing Natural Language Generation (NLG) de Microsoft, qui comptait 10 milliards de paramètres. GPT-3 a été entraîné sur plusieurs ensembles de données, chacun avec des pondérations différentes, notamment Common Crawl, WebText2 et Wikipedia.

Pourquoi le GPT-3 est-il utile ?

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

• GPT-3 représente une avancée majeure dans l’IA linguistique.
• En comprenant et en générant des textes de type humain, le modèle GPT-3 peut contribuer 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 peut améliorer le service et le soutien aux clients.
• GPT-3 crée des supports pédagogiques personnalisés pour les élèves. Il peut également fournir un tutorat et un soutien virtuels aux personnes apprenant 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 ?

• 2015 : OpenAI est fondée dans le but de développer l’intelligence artificielle de manière sûre.
• 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.

Que peut faire le GPT-3 ?

1. Génération de langage : Le GPT-3 peut générer du texte de type humain en réponse à des invites, ce qui le rend utile pour des applications telles que les chatbots, la génération de contenu et même 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 de la langue : GPT-3 peut compléter des phrases ou des paragraphes à partir d’une invite donnée, ce qui le rend utile pour l’autocomplétion et le résumé.
4. Questions et réponses : le GPT-3 peut répondre à des questions en langage naturel, ce qui le rend utile pour les assistants virtuels et les applications de service à la clientèle.
5. Dialogue : Il peut engager des conversations en va-et-vient avec les utilisateurs, ce qui le rend utile pour les robots de conversation et autres agents conversationnels.
6. Génération de code : GPT-3 peut générer des extraits de code à partir de descriptions en langage naturel, ce qui le rend utile pour les développeurs et les programmeurs.
7. Analyse des sentiments : GPT-3 peut analyser le sentiment d’un texte donné, ce qui le rend utile pour des applications telles que la surveillance des médias sociaux et l’analyse des commentaires des clients.
8. Génération de texte : Il peut générer du texte dans différentes catégories en fonction de son contenu, ce qui le rend utile pour des applications telles que la modération du contenu et le filtrage du spam.
9. Résumés : GPT-3 peut résumer des 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.

Comment fonctionne le GPT-3 ?

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. Ajustement fin : Une fois le pré-entraînement terminé, il est affiné pour des tâches spécifiques en l’exposant à une plus petite quantité de données spécifiques à la tâche. Ce processus de réglage fin permet au modèle d’apprendre à effectuer une tâche particulière, comme la traduction d’une langue ou la génération d’un code comme le python, en ajustant ses algorithmes pour mieux s’adapter 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.