Comment puis-je entraîner mon propre modèle GPT ?

Avec les progrès rapides de l’IA, il devient de plus en plus facile pour chacun de créer son propre chatbot GPT.

Le modèle génératif pré-entraîné d’OpenAI – qui alimente ChatGPT – est désormais une ressource clé pour ceux qui souhaitent développer leurs propres agents IA et logiciels.

Apprendre à personnaliser votre propre agent GPT vous permet de tirer parti des technologies les plus puissantes du moment pour vos besoins spécifiques. Commençons dès maintenant.

Qu’est-ce qu’un modèle GPT ?

Un modèle GPT (generative pre-trained transformer) est un type avancé de modèle de langage développé par OpenAI. Il utilise l’apprentissage profond pour comprendre et générer du texte de façon naturelle.

Les modèles GPT sont entraînés sur d’immenses volumes de textes pour prédire le mot suivant dans une séquence, ce qui leur permet de répondre à des questions, rédiger du contenu ou même coder.

On retrouve ces modèles dans de nombreuses applications comme les chatbots IA, la génération de contenu ou la traduction.

Les modèles GPT sont utilisés dans le monde réel comme moteurs de chatbots de support client, agents de génération de leads ou outils de recherche dans de nombreux domaines. Ces chatbots IA sont présents partout en ligne, que ce soit dans la santé, le e-commerce, les hôtels ou l’immobilier.

Qui peut entraîner des modèles GPT ?

Entraîner un modèle GPT est une tâche exigeante en temps et en ressources. Il faut généralement une équipe disposant de financements importants – comme un institut de recherche, une grande entreprise ou une université – pour réunir les moyens nécessaires.

En revanche, il est bien plus accessible pour un particulier ou une entreprise de créer son propre chatbot GPT. En entraînant un chatbot GPT plutôt qu’un modèle complet, vous bénéficiez de toute la puissance du modèle GPT, tout en le personnalisant facilement selon vos besoins.

Comment sont entraînés les modèles GPT ?

Pour entraîner un modèle GPT vous-même, il faut être prêt – financièrement et techniquement – à utiliser du matériel puissant et à investir beaucoup de temps dans l’optimisation des algorithmes.

Un modèle GPT est d’abord pré-entraîné, puis peut être spécialisé par ajustement (fine-tuning). Cependant, il est aussi possible de créer un chatbot GPT personnalisé sans passer par cette étape, qui reste complexe et coûteuse.

Pré-entraînement

Le pré-entraînement est un processus long et coûteux qui, pour l’instant, n’est accessible qu’aux grandes entreprises disposant de moyens importants. Si vous créez votre propre chatbot GPT, vous ne réaliserez pas cette étape.

Le pré-entraînement consiste à entraîner le modèle à prédire le mot suivant dans une phrase naturelle. Après avoir été exposé à un grand volume de textes, le modèle apprend à anticiper les mots qui suivent dans une phrase.

L’équipe commence par rassembler un jeu de données massif. Le modèle apprend ensuite à découper ces textes en mots ou sous-mots, appelés tokens.

C’est là que le « T » de GPT intervient : ce traitement du texte est effectué par une architecture de réseau de neurones appelée « transformer ».

À la fin du pré-entraînement, le modèle comprend globalement le langage, mais n’est pas encore spécialisé dans un domaine particulier.

Ajustement (fine-tuning)

Si vous disposez d’un vaste jeu de données, l’ajustement peut être envisagé.

L’ajustement consiste à entraîner un modèle sur un jeu de données spécifique afin qu’il devienne spécialiste d’une fonction particulière.

Par exemple, vous pouvez l’entraîner sur :

• Des textes médicaux, pour améliorer le diagnostic de cas complexes
• Des textes juridiques, pour rédiger des documents adaptés à une juridiction donnée
• Des scripts de service client, pour qu’il connaisse les problèmes fréquents de vos clients

Après l’ajustement, votre chatbot GPT bénéficie des capacités linguistiques acquises lors du pré-entraînement, mais il est aussi spécialisé pour votre cas d’usage.

Cependant, l’ajustement n’est pas nécessaire pour la plupart des projets de chatbots GPT. Il n’est pas indispensable si vous souhaitez simplement personnaliser un chatbot.

En réalité, l’ajustement n’est pertinent que si vous disposez d’un très grand jeu de données pertinentes (comme les transcriptions d’appels d’un grand service client). Si votre jeu de données est trop limité, l’investissement en temps et en argent n’en vaut pas la peine.

Heureusement, des techniques avancées de prompt et la RAG (génération augmentée par récupération) suffisent presque toujours pour personnaliser un chatbot GPT – même pour un déploiement à grande échelle.

3 façons de personnaliser les LLM

Qu’il s’agisse ou non d’un moteur GPT, personnaliser un LLM présente de nombreux avantages. Cela permet de garder vos données privées, de réduire les coûts pour certaines tâches et d’améliorer la qualité des réponses pour votre cas d’usage.

Patrick, ingénieur chez Botpress, explique tous les aspects de la personnalisation d’un LLM dans cet article. Voici ses principaux conseils pour personnaliser un LLM :

1. Ajustement (fine-tuning)

L’ajustement consiste à entraîner un modèle avec des exemples spécifiques pour le rendre performant sur une tâche précise, comme répondre à des questions sur votre produit.

Les modèles open-source nécessitent des compétences techniques pour l’ajustement, tandis que les modèles propriétaires comme GPT-4 ou Claude peuvent être ajustés via des API, ce qui augmente les coûts. L’ajustement est utile pour des connaissances statiques, mais moins adapté aux informations à jour en temps réel.

2. RAG

La génération augmentée par récupération (RAG) consiste à utiliser des informations externes, comme un document de politique RH, pour répondre à des questions précises.

C’est idéal pour accéder à des informations en temps réel, par exemple lorsqu’un chatbot vérifie un catalogue produit pour connaître le stock, et cela évite d’avoir à ajuster le modèle.

La RAG est souvent plus simple et économique à maintenir pour des chatbots axés sur la connaissance, car elle permet d’interroger des données à jour sans devoir réentraîner le modèle.

3. N-shot prompting

Le N-shot learning consiste à fournir des exemples lors d’un appel API à un LLM afin d’améliorer la qualité des réponses.

Ajouter un exemple (one-shot) améliore nettement la réponse par rapport à zéro exemple (zero-shot), tandis que plusieurs exemples (n-shot) renforcent encore la précision sans modifier le modèle.

Cependant, cette méthode est limitée par la taille du contexte du modèle, et une utilisation fréquente peut augmenter les coûts ; l’ajustement permet d’éviter les exemples n-shot mais demande plus de préparation.

4. Ingénierie de prompt

Il existe d’autres techniques d’ingénierie de prompt, comme le chain-of-thought, qui oblige le modèle à raisonner à voix haute avant de donner une réponse.

Cela améliore la qualité des réponses, mais au détriment de leur longueur, de leur coût et de leur rapidité.

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