L’architecture de GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Dans le monde fascinant de l’intelligence artificielle (IA), le modèle GPT, ou Generative Pre-trained Transformer (Transformeur génératif pré-entraîné), développé par OpenAI, marque une étape révolutionnaire. Ce modèle, conçu pour des tâches liées au traitement du langage naturel (NLP), s’est rapidement imposé comme une référence dans le domaine. Mais qu’est-ce qui rend GPT si spécial et quelle est son empreinte sur le traitement du langage naturel ? C’est ce que nous allons découvrir dans ce guide.

L’Architecture Transformer : Une Révolution Technique

Le 11 juin 2018, OpenAI a dévoilé une publication nommée “Improving Language Understanding by Generative Pre-Training“, qui introduisait le concept du Generative Pre-trained Transformer (GPT).

Au cœur de GPT se trouve l’architecture Transformer, une innovation qui a bouleversé le traitement du langage naturel. Sa capacité à traiter des séquences de texte importantes et son mécanisme d’attention unique sont les clés de sa performance exceptionnelle.

Un transformeur, également connu sous le nom de modèle auto-attentif, est un type de modèle d’apprentissage profond qui a été introduit en 2017. Ce modèle est principalement utilisé dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL), bien qu’à partir de 2020, il commence également à être appliqué en vision par ordinateur avec la création des Vision Transformers (ViT).

Les transformeurs, tout comme les réseaux de neurones récurrents (RNN), sont conçus pour gérer des données séquentielles, comme le langage naturel. Ils sont utilisés pour des tâches telles que la traduction et la synthèse de texte. Cependant, contrairement aux RNN, les transformeurs n’ont pas besoin de traiter les données séquentielles dans un ordre spécifique. Par exemple, lors du traitement d’une phrase en langage naturel, un transformeur peut analyser la phrase dans son ensemble sans devoir suivre l’ordre des mots de début à fin. Cette capacité leur permet une parallélisation beaucoup plus importante que celle offerte par les RNN, ce qui se traduit par des temps d’entraînement réduits.

Cette caractéristique des transformeurs les a rapidement rendus populaires, les établissant comme le modèle de choix pour les problèmes de TAL. Ils ont remplacé les anciens modèles basés sur les réseaux de neurones récurrents, comme le LSTM (Long Short-Term Memory). En facilitant la parallélisation pendant l’entraînement, les transformeurs peuvent traiter des ensembles de données plus volumineux qu’auparavant. Cela a conduit au développement de systèmes pré-entraînés tels que BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) et GPT (Generative Pre-Trained Transformer). Ces systèmes ont été formés sur d’énormes ensembles de données textuelles, comme le corpus de Wikipedia, et peuvent être affinés pour réaliser des tâches linguistiques spécifiques.

En résumé, un transformeur est un modèle d’apprentissage profond innovant qui offre une flexibilité et une efficacité accrues dans le traitement des données séquentielles, notamment en langage naturel, en permettant une parallélisation importante et des temps d’entraînement réduits.

Transformer et Mécanisme d’Attention

Les modèles de type Transformer sont au cœur des avancées en apprentissage automatique. Leur force réside dans leur capacité à saisir le contexte, rendant les textes générés cohérents et pertinents. Le mécanisme d’attention est particulièrement innovant : il permet au modèle d’évaluer l’importance des mots dans une phrase, en fonction de leur contexte, améliorant ainsi la qualité des prédictions.

Le mécanisme d’attention dans le domaine de l’apprentissage profond, en particulier en traitement automatique du langage naturel (NLP), est un concept clé qui permet aux modèles de déterminer l’importance relative de différents éléments dans des séquences de données.

L’idée centrale derrière le mécanisme d’attention est de mesurer à quel point deux éléments de deux séquences distinctes sont liés ou pertinents l’un à l’autre. Par exemple, dans un contexte de traduction automatique où un modèle tente de traduire une séquence de mots d’une langue (séquence A) vers une autre langue (séquence B), le mécanisme d’attention aide le modèle à comprendre quels mots dans la séquence B sont les plus importants ou pertinents lorsqu’il traite un mot spécifique dans la séquence A.

En d’autres termes, l’attention agit comme un guide pour le modèle, lui indiquant sur quels mots de la séquence cible (B) il doit se concentrer lorsqu’il analyse ou traite un mot de la séquence source (A). Cela permet au modèle de créer des associations plus précises et pertinentes entre les éléments des deux séquences, améliorant ainsi la qualité de la tâche qu’il effectue, que ce soit la traduction, le résumé, la génération de texte, ou toute autre tâche impliquant des séquences de données.

En résumé, le mécanisme d’attention est un outil puissant dans le domaine de l’apprentissage profond et du NLP, permettant aux modèles de se concentrer sur les aspects les plus importants ou pertinents des données lors du traitement des séquences, améliorant ainsi leur performance et leur précision.

GPT : Un Modèle Pré-Entraîné pour Plus d’Efficacité

L’une des particularités de GPT est qu’il est pré-entraîné. Avant même d’être utilisé pour des tâches spécifiques, il a été nourri d’une grande quantité de texte provenant d’Internet. Ce processus lui permet d’apprendre la structure et la syntaxe du langage, ainsi que d’acquérir une connaissance générale sur une multitude de sujets.

La préformation est une technique utilisée dans le domaine de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, particulièrement pour les modèles profonds comme les transformeurs et les modèles de traitement automatique du langage naturel (NLP). Cette technique implique l’entraînement d’un modèle sur de vastes ensembles de données avant de l’utiliser pour une tâche spécifique.

L’idée est que le modèle, en étant exposé à un grand volume de données variées, apprend une grande diversité de caractéristiques et de modèles sous-jacents. Cela lui permet ensuite de mieux performer lorsqu’il est appliqué à des tâches spécifiques, appelées tâches en aval, telles que la génération de texte, la réponse à des questions, ou d’autres applications du NLP.

Les modèles de type GPT (Generative Pre-trained Transformer) sont des exemples notables qui tirent parti de la préformation. Ils sont d’abord entraînés sur de vastes corpus de texte, leur permettant d’apprendre des modèles linguistiques et des connaissances générales. Lorsqu’ils sont ensuite ajustés ou affinés pour des tâches spécifiques, ils tendent à montrer une performance supérieure par rapport à des modèles qui n’ont pas bénéficié de cette préformation étendue.

Les avantages de la préformation sont multiples :

1. Temps de Formation Plus Courts : La préformation permet de réduire le temps nécessaire pour entraîner un modèle sur une tâche spécifique, car le modèle a déjà appris de nombreuses caractéristiques générales.
2. Plus Grande Précision : Les modèles préformés peuvent capturer des abstractions de haut niveau, ce qui les rend plus précis lorsqu’ils sont appliqués à des tâches spécifiques.
3. Moins de Paramètres Nécessaires : Grâce à l’utilisation de techniques d’apprentissage par transfert, les modèles préformés nécessitent souvent moins de données spécifiques à une tâche pour atteindre une performance satisfaisante.

En résumé, la préformation est une étape cruciale dans le développement de modèles d’apprentissage profond, en particulier dans le domaine du NLP, car elle dote les modèles d’une base de connaissances et de compétences linguistiques étendue, leur permettant de mieux performer sur des tâches spécifiques par la suite.

Version	Architecture	Nombre de Paramètres	Données d’Entraînement
GPT-1	Transformateur avec 12 niveaux de décodeurs et 12 têtes, pas d’encodeur, terminant avec linear-softmax.	0,12 milliards	BookCorpus: Environ 4,5 Go de texte provenant de 7 000 livres inédits de divers genres.
GPT-2	Basé sur GPT-1, avec une normalisation modifiée pour une meilleure performance.	1,5 milliards	WebText: Environ 40 Go de texte issu de 8 millions de documents, extraits de 45 millions de pages Web sélectionnées sur Reddit.
GPT-3	Extension de GPT-2 avec des modifications pour une mise à l’échelle accrue.	175 milliards	Environ 570 Go de texte brut, représentant 0,4 billion de jetons. Sources principales : CommonCrawl, WebText, Wikipédia anglais, et deux corpus de livres (Books1 et Books2).

Applications pratiques des modèles GPT

Lancé par OpenAI en novembre 2022, ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) repose sur le moteur GPT-3.5. Pour optimiser ses performances, il est perfectionné grâce à des méthodes d’apprentissage supervisé et d’apprentissage par renforcement, s’appuyant ainsi sur le principe de l’apprentissage par transfert.

D’un autre côté, BioGPT, une création de Microsoft, est spécialisé dans le domaine biomédical. Sa principale fonction est de répondre à des interrogations liées à la biologie et à la médecine.

Enfin, ProtGPT2 est conçu pour travailler spécifiquement sur la modélisation et la conception de protéines, offrant ainsi des perspectives intéressantes pour la recherche en biotechnologie et en biochimie.

Ces trois exemples démontrent l’évolution et la diversité des applications possibles des modèles GPT, adaptés à des besoins spécifiques pour divers domaines d’expertise.

Polyvalence et Applications de GPT

GPT brille par sa polyvalence. Voici quelques-unes de ses applications les plus impressionnantes :

• Réponses aux Questions : GPT peut fournir des réponses précises et contextuellement appropriées à une grande variété de questions, le rendant utile dans des domaines comme le service client ou l’éducation.
• Création de Contenu : Au-delà de la simple génération de texte, GPT peut aider à la création de contenu pour des articles de blog, des scripts pour des vidéos, et même des paroles de chansons ou des poèmes.
• Détection de Fake News : GPT peut être entraîné pour identifier des informations fausses ou trompeuses, contribuant à la lutte contre la désinformation.
• Jeu de Rôle et Divertissement : GPT peut générer des dialogues et des scénarios pour des jeux de rôle, des jeux vidéo ou des simulations.
• Enseignement et Tutorat : GPT peut être utilisé pour développer des outils éducatifs interactifs, offrant un apprentissage personnalisé et des explications adaptées aux étudiants.
• Analyse Sentimentale : GPT peut évaluer le ton et le sentiment des textes, ce qui est utile pour les analyses de médias sociaux, les études de marché, et la gestion de la réputation.
• Génération de Code : GPT peut assister les développeurs en générant des bouts de code et en proposant des solutions à des problèmes de programmation.
• Rédaction Juridique et Administrative : GPT peut aider à la rédaction de documents juridiques ou administratifs en générant des ébauches basées sur des directives spécifiques.
• Création de Scénarios pour Films ou Séries : GPT peut être utilisé pour générer des idées de scénarios, des dialogues, ou même des histoires complètes pour des productions cinématographiques ou télévisuelles.
• Conception de Jeux : GPT peut aider à la création de mondes, de personnages, et d’intrigues pour des jeux de table ou vidéo.

Limites et Défis de GPT

Malgré ses prouesses, GPT n’est pas sans limites. Il peut parfois produire du texte incohérent ou imprécis et est sensible aux données utilisées pour son entraînement, pouvant ainsi hériter des biais présents dans ces données.

Conclusion : Un Pas de Géant dans le NLP

En somme, GPT, basé sur l’architecture Transformer, est une avancée majeure développée par OpenAI pour relever les défis du traitement du langage naturel. Il a déjà prouvé son efficacité dans diverses applications, bien que des améliorations soient toujours nécessaires pour surmonter certaines de ses limitations.