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Le modèle GPT (Generative Pretrained Transformer) constitue la base technologique de ChatGPT. Il s'agit d'un modèle de langage développé par OpenAI qui repose sur l'architecture des transformers. Ces derniers ont révolutionné le domaine de l'intelligence artificielle, en particulier le traitement du langage naturel (TLN), grâce à leur capacité à gérer de grandes quantités de données textuelles et à générer des réponses contextuellement pertinentes.
Le concept du modèle GPT trouve ses origines dans l'architecture des transformateurs, introduite par Vaswani et al. dans leur article révolutionnaire "Attention is All You Need" publié en 2017. Cette architecture a permis de surmonter les limitations des réseaux de neurones récurrents (RNN) et des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) en utilisant des mécanismes d'attention pour traiter les séquences de données.
Depuis la présentation initiale de l'architecture des transformateurs, OpenAI a développé plusieurs itérations du modèle GPT :
L'une des caractéristiques essentielles de ces modèles est leur phase de préentraînement. Durant cette phase, le modèle est entraîné sur un vaste corpus de textes provenant d'Internet. Ce processus permet au modèle d'apprendre les structures syntaxiques, les contextes et les significations des mots.
Après le préentraînement, les modèles GPT peuvent être ajustés pour des tâches spécifiques via un processus de finetuning. Cela consiste à affiner le modèle préentraîné sur un jeu de données plus petit et plus spécialisé pour améliorer ses performances sur des tâches spécifiques comme la traduction, la réponse à des questions, ou encore la génération de dialogues.
Comprendre les origines de ChatGPT et le développement des modèles GPT est crucial pour appréhender les capacités et les limitations actuelles de l'intelligence artificielle dans le domaine du traitement du langage naturel (TLN). Les futures itérations de ces modèles promettent encore plus d'innovations et de défis à relever.