Fenêtre de contexte de ChatGPT : Déchaîner la puissance du contexte dans les chatbots
Les chatbots ont révolutionné notre façon d'interagir avec la technologie. Ils sont devenus nos assistants personnels, nos agents de service client et même nos tuteurs. Mais vous êtes-vous déjà demandé ce qui rend ces chatbots si intelligents et conversationnels ? La réponse se trouve dans un modèle de langage puissant appelé ChatGPT, développé par OpenAI. L'une des caractéristiques clés qui distingue ChatGPT est sa fenêtre de contexte. Dans cet article, nous explorerons les subtilités de la fenêtre de contexte de ChatGPT, ses avantages, ses limites et comment vous pouvez l'utiliser pour améliorer votre chatbot.
La fenêtre de contexte est un composant crucial de ChatGPT. Elle est comme la mémoire à court terme du modèle, déterminant combien d'informations passées il peut prendre en compte lors de la génération de réponses. Comprendre la fenêtre de contexte est essentiel pour quiconque souhaite exploiter pleinement le potentiel de ChatGPT dans ses applications.
Comprendre la fenêtre de contexte de ChatGPT
Qu'est-ce que la fenêtre de contexte de ChatGPT ?
Dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), le terme "fenêtre de contexte" fait référence à la quantité de texte précédent qu'un modèle de langage peut prendre en compte lors de la génération d'une réponse. Pour ChatGPT, cette fenêtre de contexte est mesurée en "tokens", qui peuvent être aussi courts qu'un caractère ou aussi longs qu'un mot.
La fenêtre de contexte joue un rôle essentiel dans la conversation avec un chatbot. Elle est comme une fenêtre coulissante qui se déplace à chaque nouveau message, en gardant toujours trace des tokens les plus récents jusqu'à sa taille maximale. Par exemple, si la taille de la fenêtre de contexte est de 4096 tokens, le modèle ne prendra en compte que les 4096 derniers tokens lors de la génération d'une réponse.
Comment fonctionne la fenêtre de contexte dans ChatGPT ?
ChatGPT utilise une architecture à base de transformeurs, ce qui lui permet de prêter une attention variable à différentes parties de la fenêtre de contexte. Lors de la génération d'une réponse, il ne considère pas seulement le message précédent immédiat, mais prend en compte l'ensemble de la conversation à l'intérieur de sa fenêtre de contexte.
Par exemple, si vous avez une conversation sur les films et que vous demandez au chatbot : "Quel est ton préféré ?", le chatbot va regarder en arrière dans la conversation à l'intérieur de sa fenêtre de contexte pour comprendre que vous parlez de son film préféré, pas de sa nourriture ou de sa couleur préférée.
Quelle est la taille de la fenêtre de contexte de ChatGPT ?
La taille de la fenêtre de contexte dans ChatGPT a évolué au fil du temps. Les premières versions avaient une fenêtre de contexte de 1024 tokens, mais les mises à jour récentes ont étendu cette taille à 4096 tokens, voire jusqu'à 16000 tokens dans certaines versions. Cela signifie que le chatbot peut se souvenir et se référer à une plus grande partie de la conversation, ce qui conduit à des réponses plus cohérentes et contextualisées.
Cependant, une plus grande fenêtre de contexte signifie également que davantage de ressources de calcul sont nécessaires, ce qui peut être une limite pour certaines applications. Par exemple, si vous exécutez un chatbot sur un serveur avec une mémoire limitée, une plus grande fenêtre de contexte peut rendre le chatbot plus lent ou même provoquer des erreurs de mémoire insuffisante.
Une plus grande fenêtre de contexte pour ChatGPT : Avantages et inconvénients
Avantages d'une plus grande fenêtre de contexte
Une plus grande fenêtre de contexte offre plusieurs avantages. Premièrement, elle permet des conversations plus complexes et étendues. Le chatbot peut se souvenir d'une plus grande partie de la conversation, ce qui lui permet de mieux maintenir le contexte sur une longue période. Cela est particulièrement utile pour des applications telles que le service client, où la conversation peut impliquer des demandes détaillées et des explications.
Deuxièmement, une plus grande fenêtre de contexte améliore la capacité du chatbot à gérer les dépendances à long terme. Cela signifie qu'il peut mieux comprendre la relation entre des phrases ou des expressions éloignées dans la conversation.
Par exemple, supposez une conversation où l'utilisateur mentionne d'abord qu'il a un chien :
ChatGPT, permettez-moi de parler de mon chien...
Ensuite, plusieurs messages plus tard, il mentionne son animal de compagnie :
Je passe un bon moment avec mon animal de compagnie...
Avec une plus grande fenêtre de contexte, le chatbot peut se souvenir du message précédent de l'utilisateur et comprendre que l'animal de compagnie fait référence au chien de l'utilisateur.
Limites et défis d'une plus grande fenêtre de contexte
Malgré ses avantages, une plus grande fenêtre de contexte présente également quelques défis. Le plus important est l'augmentation des ressources de calcul requises. Le traitement de davantage de tokens nécessite plus de mémoire et de puissance de calcul, ce qui peut être une contrainte pour certaines applications.
Un autre défi est la possibilité pour le modèle de générer des réponses hors sujet ou répétitives. Étant donné que le modèle a accès à une plus grande fenêtre de contexte, il peut parfois apporter des informations provenant d'une partie antérieure de la conversation qui ne sont plus pertinentes.
Par exemple, si l'utilisateur pose une question à ChatGPT sur les chiens comme sujet :
ChatGPT, permettez-moi de parler de mon chien...
puis plus tard, l'utilisateur change de sujet pour parler des chats.
Je passe un bon moment avec mon chat...
Dans ce cas, un chatbot avec une grande fenêtre de contexte peut encore générer des réponses relatives aux chiens car il considère la conversation dans son intégralité à l'intérieur de sa fenêtre de contexte.
Amélioration de votre chatbot avec la fenêtre contextuelle ChatGPT
Comment utiliser la fenêtre contextuelle ChatGPT pour améliorer votre chatbot
L'exploitation efficace de la fenêtre contextuelle ChatGPT peut améliorer considérablement les performances de votre chatbot. Voici quelques conseils :
- Concevez soigneusement vos invitations : La façon dont vous concevez vos invitations peut influencer les réponses du chatbot. Essayez de rendre vos invitations claires et précises afin de guider le modèle vers la réponse souhaitée.
Par exemple, au lieu de demander au chatbot : "Quel temps fait-il ?", vous pourriez demander : "Quel temps fait-il à New York en ce moment ?". Cela donne au modèle plus de contexte pour générer une réponse plus précise.
- Gérez le flux de la conversation : Vous pouvez gérer le flux de la conversation en contrôlant la quantité de contexte que vous fournissez au modèle. Par exemple, si la conversation s'éloigne du sujet, vous pouvez réinitialiser le contexte pour la ramener sur la bonne voie.
Voici un exemple simple de la façon dont vous pourriez le faire en Python en utilisant l'API OpenAI :
import openai
openai.api_key = 'votre-clé-api'
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant serviable."},
{"role": "user", "content": "Qui a remporté la série mondiale en 2020 ?"},
{"role": "assistant", "content": "Les Los Angeles Dodgers ont remporté la Série mondiale en 2020."},
{"role": "user", "content": "Changeons de sujet. Quel temps fait-il ?"},
# Réinitialisation du contexte
{"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant météorologique."},
{"role": "user", "content": "Quel temps fait-il à New York en ce moment ?"},
]
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])Ce code établit d'abord une conversation avec le chatbot, puis réinitialise le contexte en envoyant un message système demandant au chatbot d'agir comme un assistant météorologique.
- Utilisez des instructions de niveau système : En plus du contexte de la conversation, vous pouvez également utiliser des instructions de niveau système pour guider le comportement du modèle. Par exemple, vous pouvez demander au modèle de parler comme Shakespeare, et il générera des réponses dans un style shakespearean.
Voici un exemple de la façon dont vous pourriez le faire :
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant qui parle comme Shakespeare."},
{"role": "user", "content": "Raconte-moi une blague."},
]
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])Dans ce code, le message système indique au chatbot de parler comme Shakespeare. Le chatbot génère ensuite une réponse à la demande de l'utilisateur dans un style shakespearean.
Meilleures pratiques pour utiliser la fenêtre contextuelle ChatGPT
Voici quelques meilleures pratiques pour utiliser la fenêtre contextuelle ChatGPT :
-
Équilibrez la taille de la fenêtre contextuelle : Une fenêtre contextuelle plus grande permet des conversations plus détaillées, mais nécessite également plus de ressources. Il est donc important d'équilibrer la taille de la fenêtre contextuelle en fonction des besoins et des ressources de votre application.
-
Surveillez la conversation : Gardez un œil sur la conversation et intervenez si nécessaire. Si le chatbot génère des réponses non pertinentes ou hors sujet, vous devrez peut-être ajuster le contexte ou les invitations.
-
Testez et itérez : La meilleure façon d'optimiser l'utilisation de la fenêtre contextuelle ChatGPT est de tester et d'itérer. Essayez différentes tailles de fenêtre contextuelle, invitations et instructions, et voyez ce qui fonctionne le mieux pour votre application spécifique.
Dans la prochaine partie de l'article, nous examinerons le lien entre la fenêtre contextuelle ChatGPT et des concepts tels que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et les réseaux neuronaux. Restez à l'écoute !
Fenêtre contextuelle ChatGPT : Détails techniques approfondis
L'architecture du transformateur et pourquoi elle est importante pour la fenêtre contextuelle
ChatGPT est basé sur l'architecture du transformateur, un type d'architecture de modèle utilisé en apprentissage automatique. L'architecture du transformateur est particulièrement adaptée pour traiter des données séquentielles, comme du texte, où l'ordre des points de données (dans ce cas, des mots ou des jetons) a de l'importance.
L'architecture du transformateur utilise un mécanisme appelé attention, qui permet au modèle de pondérer l'importance des différents jetons dans la fenêtre contextuelle lors de la génération d'une réponse. C'est un aspect crucial de la façon dont fonctionne la fenêtre contextuelle ChatGPT.
Voici un exemple simplifié de la façon dont vous pourriez implémenter un modèle de transformateur en Python en utilisant la bibliothèque PyTorch :
import torch
from torch.nn import Transformer
# Initialisez un modèle de transformateur
model = Transformer()
# Supposons que nous avons des données d'entrée, X
X = torch.rand((10, 32, 512)) # 10 jetons, 32 lots, 512 caractéristiques par jeton
# Passage direct à travers du modèle
output = model(X)Dans ce code, nous importons d'abord les bibliothèques nécessaires et initialisons un modèle de transformateur. Nous supposons ensuite que nous avons des données d'entrée, X, que nous passons à travers le modèle pour obtenir la sortie.
Formation de ChatGPT : Importance de la fenêtre contextuelle
La formation de ChatGPT consiste à lui fournir un grand ensemble de données textuelles et à lui faire prédire le jeton suivant dans une séquence. Les prédictions du modèle sont comparées au jeton suivant réel, et la différence (ou l'erreur) est utilisée pour mettre à jour les paramètres du modèle.
Ce processus est répété de nombreuses fois (souvent des millions ou des milliards de fois) jusqu'à ce que les prédictions du modèle soient aussi proches que possible des valeurs réelles. La taille de la fenêtre contextuelle joue un rôle crucial dans ce processus, car elle détermine combien de jetons précédents le modèle peut prendre en compte lors de ses prédictions.
Voici un exemple simplifié de la façon dont vous pourriez former un modèle de transformateur en Python :
import torch
from torch.nn import Transformer
from torch.optim import SGD
# Initialisez un modèle de transformateur et un optimiseur
model = Transformer()
optimizer = SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# Supposons que nous avons des données d'entrée, X, et des données cibles, Y
X = torch.rand((10, 32, 512)) # 10 jetons, 32 lots, 512 caractéristiques par jeton
Y = torch.rand((10, 32, 512)) # Les données cibles ont la même forme que les données d'entrée
# Passage avant à travers le modèle
output = model(X)
# Calcul de la perte
loss = ((output - Y)**2).mean()
# Passage arrière et étape d'optimisation
loss.backward()
optimizer.step()Dans ce code, nous commençons par initialiser un modèle de transformeur et un optimiseur. Nous supposons ensuite que nous avons des données d'entrée, X, et des données cibles, Y. Nous passons X à travers le modèle pour obtenir la sortie, puis calculons la perte comme l'erreur quadratique moyenne entre la sortie et Y. Nous effectuons ensuite une passe arrière et une étape d'optimisation pour mettre à jour les paramètres du modèle.
Conclusion
La fenêtre contextuelle de ChatGPT est un outil puissant qui peut considérablement améliorer les performances de votre chatbot. En comprenant son fonctionnement et comment l'utiliser efficacement, vous pouvez créer des chatbots plus engageants, intelligents et utiles. Que vous soyez un développeur chevronné ou que vous débutiez dans le domaine de l'IA, la fenêtre contextuelle de ChatGPT est un outil qui peut améliorer considérablement votre processus de développement de chatbot.
Foire aux questions
Quelle est la taille de la fenêtre contextuelle dans ChatGPT ?
La taille de la fenêtre contextuelle dans ChatGPT peut varier en fonction de la version du modèle. Les premières versions de ChatGPT avaient une fenêtre contextuelle de 1024 jetons. Cependant, les mises à jour récentes l'ont étendue à 4096 jetons, et certaines versions prennent même en charge jusqu'à 16000 jetons. Cela signifie que le modèle peut prendre en compte jusqu'à 16000 jetons de conversation passée lors de la génération d'une réponse.
Qu'est-ce qu'une fenêtre contextuelle dans GPT ?
Dans les modèles GPT (Generative Pretrained Transformer), la fenêtre contextuelle désigne la quantité de texte précédent que le modèle peut prendre en compte lors de la génération d'une réponse. C'est comme la mémoire à court terme du modèle, qui détermine combien d'informations passées il peut consulter. La taille de la fenêtre contextuelle est mesurée en jetons, qui peuvent être aussi courts qu'un caractère ou aussi longs qu'un mot.
Quelle est la taille de la fenêtre contextuelle dans ChatGPT 4 ?
À ma connaissance en septembre 2021, OpenAI n'a pas officiellement sorti une version appelée "ChatGPT 4". Cependant, les dernières versions de ChatGPT qui étaient disponibles à cette époque supportaient une fenêtre contextuelle pouvant contenir jusqu'à 4096 jetons. Pour des informations les plus précises et à jour, veuillez vous référer à la documentation ou aux annonces officielles d'OpenAI.
Qu'est-ce qu'un jeton dans la fenêtre contextuelle ?
Un jeton dans la fenêtre contextuelle peut être aussi court qu'un caractère ou aussi long qu'un mot. Par exemple, dans la phrase "ChatGPT est génial", il y a trois jetons : "ChatGPT", "est" et "génial". La taille de la fenêtre contextuelle est mesurée en jetons, et elle détermine combien de la conversation précédente le modèle peut prendre en compte lors de la génération d'une réponse.