DECOUVERTE - Introduction à ChatGPT et aux IA génératives

Présentation de l'intervenant

• Nhat David Dao, Cloud Data Engineer & Data Scientist

Introduction

Ce nouveau format d'atelier "découverte" permet d'aborder sous un angle moins technique que d'habitude des technologies en lien avec l'IA. A travers cet atelier, découvrez l'histoire de ChatGPT, son fonctionnement et ses différentes applications dans notre quotidien pour comprendre l'impact que cette technologie s'apprête à avoir sur notre société.

Synthèse du fonctionnement de ChatGPT

Le modèle disponible actuellement et accessible gratuitement à tous est basé sur l'architecture GPT-3.5, qui représente une version évoluée de la famille des modèles GPT (Generative Pre-trained Transformers) développée par OpenAI. L'architecture de ce modèle repose sur des réseaux de neurones transformateurs, qui sont des structures de pointe dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP).

Les principaux éléments de son fonctionnement sont les suivants :

• Pré-entraînement : Le processus de création de ce modèle débute par un pré-entraînement massif sur un large éventail de données textuelles collectées sur Internet. Pendant cette phase, le modèle acquiert des connaissances sur la structure de la langue, la grammaire, les relations sémantiques, ainsi que l'association de mots et de phrases.
• Réseau de neurones transformateur : L'architecture de ce modèle repose sur un réseau de neurones transformateur, une architecture de modèle séquentiel composée de plusieurs couches. Ces couches incluent des mécanismes d'attention multi-têtes, des couches feedforward et des fonctions d'activation ReLU. Elles permettent au modèle d'apprendre des représentations hiérarchiques des données d'entrée.
• Fine-tuning : Après le pré-entraînement, le modèle est affiné pour des tâches spécifiques. Ce processus implique l'enseignement au modèle de compétences particulières telles que la réponse à des questions, la génération de texte, etc. Le fine-tuning permet au modèle de s'adapter à des domaines et à des applications spécifiques.
• Inférence : Une fois qu'il est pré-entraîné et affiné, le modèle est capable de répondre à diverses requêtes en utilisant une approche de "génération de texte autonome". Cela signifie qu'il peut générer des réponses en langage naturel en se basant sur les informations apprises pendant l'entraînement et le fine-tuning.
• Assistant conversationnel : Le modèle peut être utilisé comme un assistant conversationnel capable de dialoguer avec les utilisateurs en comprenant leurs questions et en fournissant des réponses pertinentes. C'est cette interface conversationnelle que l'on nomme ChatGPT.

Limitations

Il est crucial de noter que, malgré sa capacité impressionnante à générer du texte, ce modèle peut parfois produire des informations incorrectes ou biaisées, en raison de l'influence des données d'entraînement. Par conséquent, il est nécessaire d'exercer un jugement critique lors de l'utilisation de ses réponses.

Conclusion

En résumé, ce modèle est un modèle de traitement du langage naturel basé sur une architecture de réseau de neurones transformateur. Il est pré-entraîné sur de vastes ensembles de données textuelles, affiné pour des tâches spécifiques, et capable de générer du texte en réponse à diverses requêtes. Son utilisation peut être adaptée à de nombreuses applications différentes, mais il est important de prendre en compte ses limites et de valider ses réponses dans un contexte spécifique.

Pour plus de détails n'hésitez pas à visualiser la vidéo de l'atelier sur notre chaine youtube, et retrouvez les slides de présentation de cet atelier sur notre drive.

A bientôt !