Comment puis-je former mon propre modèle GPT ?

Dans cet article, nous nous penchons sur les subtilités des modèles GPT, et notamment sur ce qu'il faut faire pour commencer à former les vôtres.

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Avec les progrès technologiques, de nouveaux modèles d'apprentissage automatique sont créés chaque jour. L'un de ces modèles est le transformateur génératif pré-entraîné (Generative Pre-trained Transformer - GPT) mis au point par OpenAI, qui a été largement adopté récemment en raison de sa polyvalence et de son efficacité. Un nombre croissant d'applications s'appuyant sur le GPT pour leurs opérations, il devient de plus en plus important d'avoir des connaissances sur ce type de modèle.

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Qu'est-ce qu'un modèle GPT ?

Un modèle GPT est un réseau neuronal artificiel utilisé pour le traitement du langage naturel qui utilise des concepts d'apprentissage profond pour générer des phrases de sortie précises. Les modèles GPT sont capables d'effectuer diverses tâches telles que la traduction linguistique, la réponse aux questions et le résumé.

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L'objectif principal des modèles GPT est de créer des systèmes de dialogue semblables à ceux des humains, qui peuvent être utilisés par des ordinateurs ou des machines pour interagir avec des humains en langage naturel. En s'entraînant sur de grands ensembles de données contenant des centaines de milliers, voire des millions d'exemples, ils peuvent apprendre des relations complexes entre les mots et les phrases sans nécessiter d'instructions de programmation explicites de la part des développeurs.

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Grâce à ces capacités, les modèles GPT sont devenus extrêmement populaires ces dernières années et sont appliqués dans de nombreux secteurs où il est nécessaire d'établir des conversations naturelles entre les personnes et les machines. Ils deviennent particulièrement utiles dans le domaine de l' automatisation du service à la clientèle, permettant aux entreprises de fournir aux utilisateurs de meilleures expériences.

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Quels sont les avantages de l'utilisation des modèles GPT ?

Les modèles GPT offrent des capacités inégalées en matière d'analyse des langues naturelles, ce qui en fait un outil inestimable pour tous ceux qui cherchent à tirer parti des avancées les plus récentes en matière d'intelligence artificielle.

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Les avantages de l'utilisation des modèles GPT sont les suivants

• Une efficacité accrue : En s'appuyant sur des technologies existantes telles que les réseaux neuronaux et les cadres d'apprentissage profond, les modèles GPT sont capables de produire rapidement des prédictions très précises à des vitesses fulgurantes.
• Précision accrue : Grâce à leur capacité à analyser avec précision des modèles linguistiques complexes, les modèles GPT fournissent des résultats solides lorsqu'il s'agit de comprendre des entrées en langage naturel.
• Évolutivité accrue : Contrairement aux techniques traditionnelles d'apprentissage automatique qui nécessitent de grandes quantités de ressources informatiques et de temps, les modèles GPT permettent aux entreprises d'évoluer rapidement sans avoir à investir massivement dans des solutions matérielles ou logicielles.

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Quelle est la capacité de ChatGPT à écrire du code ?

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Comment les modèles GPT sont-ils formés ?

La formation d'un modèle GPT à partir de zéro nécessite l'écriture de centaines de lignes de code, la définition de la couche d'auto-attention, la mise en œuvre de couches d'exclusion, la détermination de la taille du vocabulaire, la définition de la taille du disque nécessaire pour les séquences d'entrée de formation et la conception d'une architecture appropriée pour le réseau neuronal.

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Pour réussir à former votre propre modèle GPT à partir de zéro, il est important de comprendre les concepts de base liés à l'apprentissage profond, notamment les réseaux neuronaux et les techniques de traitement du langage naturel, afin d'être en mesure d'utiliser efficacement toutes les ressources disponibles lors de la création de votre générateur.

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Pour entraîner un modèle GPT par vous-même, vous devez mettre en œuvre un matériel informatique puissant et investir beaucoup de temps pour perfectionner les algorithmes et comprendre exactement quels types d'entrées sont nécessaires pour obtenir les meilleurs résultats. Heureusement, ces tâches peuvent être considérablement simplifiées en utilisant une plateforme de création de robots.

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Voici un aperçu des concepts clés qu'il faut comprendre pour former un modèle GPT :

• Modèles linguistiques : Utilisés pour créer un contexte.
• Architecture de réseau neuronal : Le cadre qui traite les mots et génère des textes avec une logique naturelle.
• Modèles génératifs : Il s'agit de réseaux neuronaux capables de générer de nouveaux points de données à partir d'ensembles de données formés. Ils sont utiles pour diverses applications telles que la génération de texte, la synthèse d'images, la reconnaissance vocale et même la traduction automatique.
• Époques : itération de formation, ou nombre de fois que les mêmes données seront examinées par le modèle.
• Taille du lot : Le nombre d'échantillons utilisés dans chaque itération.
• Couches d'auto-attention : Processus utilisé pour identifier les relations entre les différentes parties de chaque phrase/paragraphe généré par le modèle.
• Couche d'exclusion : Un algorithme conçu pour éviter l'ajustement excessif (lorsqu'un modèle d'apprentissage automatique est trop performant sur des ensembles de données spécifiques). Cela permet de s'assurer que les prédictions faites à partir de nouvelles données seront exactes.
• Taille du vocabulaire : Détermine la quantité d'"espace lexical" à laquelle le système a accès lors de ses calculs.
• Taille du disque nécessaire pour les séquences d'entrée de l'entraînement : Taille du disque nécessaire pour contenir toutes les informations nécessaires à l'entraînement sans manquer d'espace lors du traitement de plusieurs itérations à la fois.
• Techniques d'optimisation des hyperparamètres : Elles doivent être appliquées pendant la formation du modèle afin qu'il puisse mieux s'adapter à différents ensembles de données ou tâches. Il s'agit de définir des valeurs telles que le taux d'apprentissage et les taux de décroissance de l'élan, d'ajuster les couches d'abandon et d'ajouter des composants de régularisation.
• Vecteur de score d'attention : Représentation numérique créée par l'examen des similitudes entre les mots au sein des phrases/paragraphes générés afin qu'ils soient plus réalistes lorsqu'ils sont lus à haute voix ou écrits sur papier.

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Quelles sont les langues prises en charge par ChatGPT ?

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Comment un modèle TPG est-il créé ?

La création d'un modèle GPT (Generative Pre-trained Transformer) comporte plusieurs étapes. Voici une vue d'ensemble du processus :

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Collecte de données

Un vaste corpus de données textuelles est rassemblé à partir de diverses sources, telles que des livres, des articles, des sites web et d'autres ressources textuelles. Les données doivent être représentatives de la langue et du domaine dans lesquels le modèle est censé fonctionner.

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Prétraitement

Les données textuelles collectées sont nettoyées et prétraitées. Cela implique des tâches telles que la tokenisation (division du texte en unités plus petites, comme des mots ou des sous-mots), la suppression des caractères ou du formatage inutiles, et éventuellement l'application d'étapes de prétraitement supplémentaires spécifiques à la langue.

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Choix de l'architecture

L'architecture spécifique basée sur les transformateurs, telle que GPT-1, GPT-2, GPT-3 ou GPT-4, est choisie comme base du modèle. Chaque version ultérieure s'appuie sur la précédente, en y apportant des améliorations et une formation à plus grande échelle.

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Préformation

Le modèle est pré-entraîné à l'aide d'un apprentissage non supervisé sur les données textuelles nettoyées et prétraitées. L'objectif est de prédire le mot ou l'élément suivant d'une phrase en fonction du contexte des mots précédents. Cette étape de pré-entraînement permet au modèle d'apprendre les modèles linguistiques, la grammaire et la compréhension générale de la langue.

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Mise au point

Après le préapprentissage, le modèle est affiné sur des tâches ou des domaines spécifiques à l'aide de l'apprentissage supervisé. Il s'agit d'utiliser des données étiquetées et de fournir au modèle un retour d'information explicite afin d'affiner ses performances sur des tâches ciblées, telles que la classification de textes, la réponse à des questions ou la traduction de langues.

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Optimisation itérative

Le modèle est affiné et optimisé par de multiples itérations d'expérimentation, en ajustant les hyperparamètres et en évaluant les performances. L'objectif est d'améliorer la génération du langage, la compréhension et les capacités spécifiques à la tâche du modèle.

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Déploiement et utilisation

Une fois le modèle formé et affiné, il peut être déployé et utilisé dans diverses applications. Des API ou des interfaces spécifiques peuvent être créées pour interagir avec le modèle, permettant aux utilisateurs de générer du texte, de répondre à des questions ou d'effectuer d'autres tâches liées à la langue.

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Il est important de noter que l'entraînement d'un modèle linguistique à grande échelle tel que GPT nécessite des ressources informatiques considérables, une infrastructure spécialisée et d'importantes quantités de données. OpenAI a entraîné et publié des versions spécifiques des modèles GPT, et les développeurs peuvent utiliser ces modèles pré-entraînés pour diverses applications sans avoir besoin de les entraîner à partir de zéro.

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Créer un chatbot GPT formé à partir de vos données

Bien que la formation de votre propre modèle GPT nécessite une certaine expertise technique, la création d'une solution qui tire parti du GPT n'est pas aussi difficile qu'il n'y paraît. Grâce à un logiciel spécialisé de création de robots, vous pouvez créer des agents conversationnels alimentés par le TPG sans avoir à former votre propre modèle TPG à partir de zéro.

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La plateforme de création de chatbots Botpress vous permet de télécharger facilement votre propre base de connaissances composée de PDF, de fichiers et de sites web afin d'obtenir les mêmes avantages que la formation de votre propre modèle GPT. Grâce à Botpress, les propriétaires d'entreprises peuvent tirer parti de la puissante technologie GPT et la mettre en œuvre dans leurs efforts de service à la clientèle. Avec Botpress, vous pouvez créer de puissants chatbots de manière rentable et les déployer rapidement.

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