GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT (Generative Pre-trained Transformer) est une famille de puissants modèles de langage (LLM) développés par OpenAI. Ces modèles sont conçus pour comprendre et générer des textes de type humain, ce qui en fait la pierre angulaire de l'IA générative moderne. Le nom lui-même décrit ses principaux composants : il est "génératif" parce qu'il crée un nouveau contenu, "pré-entraîné" sur de grandes 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, au cours de la préformation, le modèle apprend la grammaire, les faits, les capacités de raisonnement et les modèles de langage à partir d'un énorme corpus de textes et de codes par le biais d'un apprentissage non supervisé. Cette phase utilise l'architecture Transformer, qui tire parti d'un mécanisme d'attention pour évaluer l'importance des différents mots d'une séquence, ce qui lui permet d'appréhender un contexte complexe. Cette connaissance fondamentale rend les modèles GPT très polyvalents. La deuxième étape, le réglage fin, adapte le modèle pré-entraîné pour effectuer des tâches spécifiques, telles que la traduction ou le résumé, à l'aide d'un ensemble de données plus petit et spécifique à la tâche.

Applications dans le monde réel

Les modèles GPT ont été intégrés dans un large éventail d'applications, révolutionnant la manière dont nous interagissons avec la technologie. En voici deux exemples marquants :

1. Chatbots et assistants virtuels avancés: GPT alimente des chatbots hautement sophistiqués capables de s'engager dans des conversations nuancées et contextuelles. Contrairement aux bots plus simples basés sur des règles, les assistants pilotés par 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 telles qu'Intercom.
2. Création de contenu et assistance: Les professionnels du marketing, de la rédaction et du développement de logiciels utilisent des outils basés sur les TPG pour la génération de textes. Ces outils permettent de rédiger des articles, d'écrire des textes de marketing, de générer des extraits de code et de résumer de longs documents, ce qui améliore considérablement la productivité. Des services tels que Jasper illustrent cette application.

GPT vs. autres modèles

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

• vs. BERT: Bien que les deux soient des LLM basés sur des transformateurs, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est principalement un modèle d'encodage conçu pour comprendre le contexte de manière bidirectionnelle. Il excelle dans des tâches telles que l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées (NER) et la classification des textes. GPT, axé sur le décodage, est optimisé pour la génération de texte.
• vs. les modèles de vision par ordinateur: Les modèles GPT traitent et génèrent du texte (et parfois des images, comme le GPT-4). Ils diffèrent fondamentalement des modèles de vision par ordinateur (VA) tels que 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, en identifiant ce que sont les objets et où ils se trouvent à l'aide de boîtes de délimitation. 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 grande vitesse, ce qui convient à l'inférence en temps réel. Des systèmes complexes peuvent combiner les deux, potentiellement gérés par 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 telles que 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, du son et du texte. À mesure que ces modèles deviennent plus puissants, l'efficacité de l'interaction dépend de plus en plus d'une ingénierie prompte et compétente, tandis que les développeurs doivent relever des défis tels que les hallucinations et promouvoir l'éthique de l'IA et l'IA responsable.