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L'intelligence artificielle (IA) a pris une place centrale dans de nombreux domaines, et parmi ses applications les plus fascinantes, on trouve ChatGPT. Pour comprendre comment ChatGPT fonctionne et obtient des résultats aussi impressionnants, il est essentiel de plonger dans les techniques de Machine Learning (ML) spécifiques qu'il utilise.
L'apprentissage supervisé est l'une des techniques les plus fondamentales en Machine Learning. Dans ce cadre, un modèle est formé sur un ensemble de données labellisées, ce qui signifie que chaque donnée d'entrée est associée à une sortie correcte. Par exemple, pour entraîner ChatGPT, des conversations humaines sont utilisées pour enseigner au modèle quelles réponses sont appropriées pour différentes questions.
ChatGPT est basé sur des réseaux de neurones profonds, plus précisément sur l'architecture de Transformer. Transformer, introduit par Vaswani et al. en 2017, permet de traiter efficacement de grandes séquences de données, comme des paragraphes de texte. Grâce à cette architecture, ChatGPT peut comprendre le contexte sur de longues distances dans le texte, ce qui est crucial pour générer des réponses cohérentes et pertinentes.
Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé ne nécessite pas de données labellisées. ChatGPT utilise cette technique pour apprendre les structures sousjacentes et les relations dans les ensembles de données. Cela permet au modèle de capturer des distributions de probabilité complexes et de générer du texte qui ressemble de manière frappante au langage humain.
Une fois le modèle de base préentraîné sur de vastes ensembles de données générales, il est souvent affiné (finetuned) avec des données spécifiques à la tâche ou au domaine d'utilisation. Pour ChatGPT, cela signifie prendre un modèle de langage général préentraîné et le spécialiser avec des dialogues spécifiques pour améliorer sa pertinence et son utilité dans des contextes particuliers.
L'apprentissage par renforcement est une technique où un agent apprend à faire des décisions en fonction des récompenses reçues. ChatGPT intègre cette méthode pour optimiser ses réponses. En ajustant ses sorties en fonction des retours positifs ou négatifs, il améliore continuellement sa capacité à générer des réponses appropriées.
En combinant ces diverses techniques de Machine Learning, ChatGPT parvient à accomplir des tâches complexes de compréhension et de génération de texte, offrant des interactions riches et pertinentes avec les utilisateurs. Ces méthodes innovantes permettent à ChatGPT de repousser les limites actuelles de l'IA conversationnelle.