Même si vous l'utilisez quotidiennement, vous avez peut-être des questions sur son fonctionnement. ChatGPT fonctionne.
Plongeons dans les coulisses du chatbot d'IA le plus populaire au monde.
ChatGPT 101
Si vous n'avez que 20 secondes à perdre, voici comment fonctionne ChatGPT :
- Vous envoyez une demande. Veuillez écrire un courriel
- ChatGPT décompose l'entrée en jetons à traiter.
- Il utilise la PNL pour analyser l'entrée et comprendre le contexte.
- Il prédit le mot suivant à l'aide des modèles qu'il a appris à partir des données d'entraînement.
- Il se concentre sur les parties les plus pertinentes de votre entrée (en utilisant le mécanisme de l'attention).
- ChatGPT génère la réponse complète, mot par mot, et vous la renvoie.
Il s'agit des étapes de base de la réception et de la réponse aux requêtes sur le site ChatGPT .
Traitement du langage naturel
Si ChatGPT semble magique, c'est en partie parce qu'il utilise le traitement du langage naturel. Il peut dialoguer avec nous parce qu'il est capable de traiter et de comprendre le langage humain naturel.
Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?
Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains par le biais du langage naturel.
Il permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de produire du langage humain d'une manière qui soit à la fois significative et utile.
NLP vs NLU vs NLG
Le NLP est un vaste domaine qui englobe plusieurs sous-disciplines, notamment la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération de langage naturel (NLG).
Le NLP est le domaine général, tandis que le NLU et le NLG sont des domaines spécialisés. En effet, le traitement du langage naturel doit impliquer à la fois la compréhension et la génération au cours d'une conversation en va-et-vient.
Comment fonctionne la PNL ?
Le NLU décompose le langage humain pour en interpréter le sens et l'intention. Voici comment cela fonctionne, étape par étape :
- Le texte est prétraité afin de supprimer les éléments inutiles (comme la ponctuation et les mots vides).
- Le système identifie les éléments clés tels que les entités, les mots-clés et les phrases du texte.
- Il analyse la structure des phrases pour comprendre les relations entre les mots et les concepts.
- Le modèle NLU associe les éléments reconnus à des intentions ou à des objectifs spécifiques.
- Le moteur NLU affine sa compréhension en fonction du contexte et de l'historique des interactions avec l'utilisateur.
Le système fournit un résultat structuré qui peut déclencher des actions ou des réponses appropriées.
Le site GPT de ChatGPT
Le GPT de ChatGPT signifie "generative pre-trained transformer" (transformateur génératif pré-entraîné). Chacun de ces trois éléments est essentiel pour comprendre le fonctionnement de ChatGPT .
Génératrice
ChatGPT est un modèle d'IA générative - il peut générer du texte, du code, des images et du son. D'autres exemples d'IA générative sont les outils de génération d'images tels que DALL-E ou les générateurs audio.
Pré-entraîné
L'aspect "préformé" de ChatGPT est la raison pour laquelle il semble connaître tout ce qui se passe sur l'internet. Le modèle GPT a été formé sur de grandes quantités de données dans le cadre d'un processus appelé "apprentissage non supervisé".
Avant ChatGPT, les modèles d'IA étaient construits par apprentissage supervisé - on leur donnait des entrées et des sorties clairement étiquetées et on leur apprenait à faire correspondre l'une à l'autre. Ce processus était assez lent, car les ensembles de données devaient être compilés par des humains.
Lorsque les premiers modèles GPT ont été exposés aux grands ensembles de données sur lesquels ils ont été formés, ils ont absorbé des modèles linguistiques et des significations contextuelles provenant d'une grande variété de sources.
C'est la raison pour laquelle ChatGPT est un chatbot de connaissances générales - il a déjà été formé sur un vaste ensemble de données avant d'être mis à la disposition du public.
Les utilisateurs qui souhaitent perfectionner le moteur GPT - pour qu'il se spécialise dans certaines tâches, comme la rédaction de rapports pour votre organisation unique - peuvent utiliser des techniques pour personnaliser LLMs.
Transformateur
Les transformateurs sont un type d'architecture de réseau neuronal présenté dans un article de 2017 intitulé "Attention is All You Need" par Vaswani et al. Avant les transformateurs, des modèles tels que les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) étaient couramment utilisés pour traiter des séquences de texte.
Les réseaux RNN et LSTM lisent le texte de manière séquentielle, comme le ferait un être humain. Mais l'architecture du transformateur est capable de traiter et d'évaluer chaque mot d'une phrase en même temps, ce qui lui permet de classer certains mots comme plus pertinents, même s'ils se trouvent au milieu ou à la fin d'une phrase. C'est ce qu'on appelle un mécanisme d'auto-attention.
Prenons la phrase suivante : "La souris ne pouvait pas entrer dans la cage parce qu'elle était trop grande".
Un transformateur pourrait estimer que le mot "souris" est plus important que le mot "cage" et identifier correctement que le mot "elle" dans la phrase fait référence à la souris.
Mais un modèle tel qu'un RNN pourrait interpréter "il" comme étant la cage, puisqu'il s'agit du nom traité le plus récemment.
L'aspect "transformateur" permet à ChatGPT de mieux comprendre le contexte et de produire des réponses plus intelligentes que ses prédécesseurs.
Processus de formation
ChatGPT est formé par le biais d'un processus en deux étapes : préformation et réglage fin.
Préformation
Tout d'abord, le modèle d'IA est exposé à une grande quantité de données textuelles - provenant de livres, de sites web et d'autres fichiers.
Au cours de la préformation, le modèle apprend à prédire le mot suivant dans une phrase, ce qui l'aide à comprendre les schémas du langage. Il construit essentiellement une compréhension statistique de la langue, ce qui lui permet de générer un texte cohérent.
Mise au point
Après le pré-entraînement, le modèle est affiné sur des ensembles de données plus spécifiques. Pour ChatGPT, il s'agit d'ensembles de données créés pour les conversations.
Un élément clé de cette étape est l'apprentissage par renforcement à partir d'un retour d'information humain (RLHF), où des formateurs humains classent les réponses du modèle. Cette boucle de rétroaction aide ChatGPT à améliorer sa capacité à générer des réponses appropriées, utiles et contextuellement précises.
Termes clés
Jetons
Les unités de texte (mots ou parties de mots) que le modèle traite. ChatGPTLes entrées et les sorties du modèle sont symbolisées pour un calcul efficace.
Apprentissage à partir de zéro
La capacité du modèle à effectuer des tâches pour lesquelles il n'a pas été spécifiquement formé en s'appuyant sur ses connaissances générales.
L'apprentissage à un coup consiste à donner un exemple au modèle, tandis que l'apprentissage à n coups consiste à donner de nombreux exemples au modèle pour qu'il apprenne.
Mécanisme d'attention
Composant du modèle de transformateur qui lui permet de se concentrer sur différentes parties du texte d'entrée lorsqu'il génère des réponses.
Hallucination
Un modèle d'IA "hallucine" lorsqu'il génère des informations incorrectes ou absurdes. Les hallucinations peuvent être atténuées par des stratégies telles que la génération augmentée par récupération (RAG).
Raisonnement par chaîne de pensée
Une méthode qui aide le modèle à penser étape par étape, en améliorant sa capacité à traiter des demandes ou des tâches complexes.
Certains modèles ChatGPT sont automatiquement équipés de cette stratégie, comme les derniers modèlesOpenAI o1. Mais vous pouvez demander à n'importe quelle version d'effectuer un raisonnement en chaîne: il suffit de lui demander d'expliquer son raisonnement étape par étape.
Préformation
La phase initiale au cours de laquelle le modèle est entraîné sur un ensemble massif de données afin d'apprendre des modèles linguistiques avant d'être affiné pour des tâches spécifiques.
Mise au point
Le processus d'affinage du modèle sur un ensemble de données ou une tâche plus restreinte afin d'améliorer ses performances dans des cas d'utilisation spécifiques.
Fenêtre contextuelle
Limite de la quantité de texte d'entrée que le modèle peut prendre en compte pour générer une réponse.
Une fenêtre à faible contexte signifie que vous ne pouvez pas envoyer un long rapport et demander un résumé - le modèle aura "oublié" le début du document.
Comment personnaliser ChatGPT
Il existe plusieurs façons de personnaliser le puissant moteur LLMs, comme le moteur GPT qui alimente ChatGPT:
Sur mesure GPTs
OpenAI permet à ses utilisateurs de personnaliser GPTs à leur guise. Vous pouvez demander à un GPT personnalisé de vous aider à apprendre les règles d'un jeu de société particulier, de concevoir des affiches de groupes de rock ou de vous enseigner les concepts de l'intelligence artificielle.
Agents d'intelligence artificielle personnalisés
Grâce aux progrès de la technologie de l'IA, il est facile (et gratuit) de créer vos propres agents d'IA sur LLM.
Qu'il s'agisse d'outils de création à code réduit ou d'écosystèmes de codage avancés, il existe d'excellentes plateformes de création d'IA pour tous les cas d'utilisation et tous les niveaux de compétence.
En créant votre propre agent sur LLM, vous pouvez concevoir un assistant IA sur mesure qui planifie vos réunions et génère vos rapports de mesure hebdomadaires. Vous pouvez également créer un agent d'IA pour l'assistance à la clientèle que vous déployez sur WhatsApp. Les possibilités ne manquent pas.
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