GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT (Generative Pre-trained Transformer) est une famille de puissants grands modèles linguistiques (LLM) développés par OpenAI. Ces modèles sont conçus pour comprendre et générer du texte de type humain, ce qui en fait la pierre angulaire de l'IA générative moderne. Le nom lui-même décrit ses composantes essentielles : il est « Génératif » parce qu'il crée du nouveau contenu, « Pré-entraîné » sur de vastes quantités de données textuelles, et construit sur l'architecture Transformer, une approche révolutionnaire dans le traitement du langage naturel (NLP).

La puissance des modèles GPT réside dans leur processus en deux étapes. Tout d'abord, pendant le pré-entraînement, le modèle apprend la grammaire, les faits, les capacités de raisonnement et les modèles de langage à partir d'un énorme corpus de texte et de code grâce à l'apprentissage non supervisé. Cette phase utilise l'architecture Transformer, qui exploite un mécanisme d'attention pour pondérer la signification des différents mots dans une séquence, ce qui lui permet de saisir un contexte complexe. Ces connaissances fondamentales rendent les modèles GPT très polyvalents. La deuxième étape, le fine-tuning, adapte le modèle pré-entraîné pour effectuer des tâches spécifiques, telles que la traduction ou le résumé, en utilisant un ensemble de données plus petit et spécifique à la tâche.

Applications concrètes

Les modèles GPT ont été intégrés dans un large éventail d'applications, révolutionnant notre façon d'interagir avec la technologie. Deux exemples importants incluent :

1. Chatbots et assistants virtuels avancés : GPT alimente des chatbots très sophistiqués, capables d'engager des conversations nuancées et contextuelles. Contrairement aux bots plus simples basés sur des règles, les assistants basés sur GPT peuvent répondre à des questions complexes, rédiger des e-mails et même générer du contenu créatif, offrant ainsi une expérience utilisateur plus naturelle pour les plateformes de service client comme Intercom.
2. Création et assistance de contenu : Les professionnels du marketing, de l'écriture et du développement de logiciels utilisent des outils basés sur GPT pour la génération de texte. Ces outils peuvent rédiger des articles, écrire des textes marketing, générer des extraits de code et résumer de longs documents, ce qui augmente considérablement la productivité. Les services comme Jasper illustrent cette application.

GPT vs. Autres modèles

Il est important de distinguer GPT des autres types de modèles d'IA :

• vs. BERT: Bien que les deux soient des LLM basés sur Transformer, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est principalement un modèle d'encodeur conçu pour comprendre le contexte de manière bidirectionnelle. Il excelle dans des tâches telles que l'analyse des sentiments, la reconnaissance d'entités nommées (NER) et la classification de texte. GPT, étant axé sur le décodeur, est optimisé pour la génération de texte.
• vs. Modèles de vision par ordinateur: Les modèles GPT traitent et génèrent du texte (et parfois des images, comme GPT-4). Ils diffèrent fondamentalement des modèles de vision par ordinateur (CV) comme Ultralytics YOLO. Les modèles YOLO analysent les données visuelles pour effectuer des tâches telles que la détection d'objets, la classification d'images ou la segmentation d'instances, identifiant quels objets sont présents et où ils se trouvent à l'aide de boîtes englobantes. Alors que GPT-4 peut décrire une image, un modèle comme YOLO11 excelle dans la localisation et la classification précises au sein des images à haute vitesse, ce qui le rend adapté à l'inférence en temps réel. Les systèmes complexes peuvent combiner les deux, potentiellement gérés via des plateformes comme Ultralytics HUB.

Les modèles GPT sont considérés comme des modèles de base en raison de leurs vastes capacités et de leur adaptabilité, un concept étudié par des institutions comme le CRFM de Stanford. L'évolution de GPT-3 à GPT-4 et au-delà a également introduit l'apprentissage multimodal, permettant aux modèles de traiter et d'interpréter simultanément des images, de l'audio et du texte. À mesure que ces modèles deviennent plus puissants, une interaction efficace repose de plus en plus sur une ingénierie des invites compétente, tandis que les développeurs doivent relever des défis tels que les hallucinations et promouvoir l'éthique de l'IA et l'IA responsable.