GPT-J : Guide Complet avec Exemples

Name

Nikki Lopez

Updated on 04/06/2023

L'intelligence artificielle (IA) a connu des avancées rapides ces dernières années. Un de ces développements remarquables est GPT-J, un puissant modèle de langage qui révolutionne le domaine du traitement du langage naturel (NLP). Ce guide vise à fournir une compréhension approfondie de GPT-J, explorer ses capacités diverses et illustrer comment vous pouvez exploiter son potentiel avec des exemples de code concrets.

Une plongée dans GPT-J

GPT-J, introduit par Eleuther AI, est un modèle de 6 milliards de paramètres qui est devenu un acteur majeur dans le domaine de l'IA. Bien que son nombre de paramètres soit inférieur à celui de son prédécesseur, GPT-3 d'OpenAI (175 milliards de paramètres), il dépasse GPT-3 dans les tâches de génération de code. Cet exploit est possible grâce à l'entraînement intensif sur des textes variés d'Internet, ce qui lui permet de prédire les séquences de texte suivantes. Cette capacité unique lui permet de gérer différentes tâches telles que la traduction de langues, le complément de code, la discussion, l'écriture d'articles de blog, etc.

Utilisations pratiques de GPT-J

Génération de code

GPT-J excelle dans la génération de code fonctionnel de haute qualité. En lui donnant une brève description de la fonction du programme, il peut construire le code correspondant. Par exemple, vous pouvez demander à GPT-J de créer un réseau neuronal convolutif (CNN) à 4 couches pour l'ensemble de données MNIST en utilisant TensorFlow, comme ceci :

input = """
import tensorflow
# 4 couches CNN avec une sortie softmax
# tester sur l'ensemble de données MNIST
"""

GPT-J générera ensuite le reste du code, produisant un programme détaillé pour accomplir la tâche.

Développement de Chatbots

GPT-J peut alimenter des chatbots, simulant des conversations similaires à celles des humains. En entrant le dialogue de manière scriptée, GPT-J peut construire des réponses qui maintiennent le contexte de la conversation.

Considérez l'exemple suivant :

input = """
Utilisateur : Bonjour, quel temps fait-il aujourd'hui ?
Bot :
"""

En fonction de l'entrée, GPT-J générera une réponse appropriée pour continuer la conversation.

Rédaction d'histoires

GPT-J peut également aider dans les tâches d'écriture créative. Si vous commencez une histoire, GPT-J peut la poursuivre dans un style similaire, ce qui en fait un outil utile pour les écrivains. Voici un exemple :

input = """
Il était une fois dans une ville lointaine...
"""

GPT-J générera ensuite la suite de l'histoire en maintenant le fil narratif.

Traduction de langues et recherche d'informations

La formation de GPT-J sur des textes variés, y compris de nombreux articles scientifiques, lui permet de traduire des langues et de récupérer des informations spécifiques de manière efficace. Par exemple, si vous souhaitez traduire un mot de l'anglais vers le français ou obtenir des informations détaillées sur un sujet, GPT-J peut vous aider. Voici comment :

input = """
Anglais : Bonjour
Français : 
"""

input = """
L'entrelacement quantique
"""

GPT-J fournira respectivement la traduction et les informations en fonction de ces entrées.

Interaction avec GPT-J

GPT-J via le navigateur

Eleuther AI a intégré une API pour GPT-J sur leur site web. Cette interface conviviale vous permet d'entrer du texte et d'observer comment le modèle le complète. Elle propose également des paramètres ajustables tels que la 'température', qui contrôle le niveau de confiance du modèle,

et le 'Top-P', qui détermine la distribution de probabilité de la prochaine sélection de mot.

Accédez à l'API via ce lien (opens in a new tab).

Utilisation de GPT-J sur Google Colab

Bien que le site web d'Eleuther AI propose un moyen facile d'interagir avec GPT-J, il limite la longueur du texte de sortie. Si vous souhaitez contrôler la longueur de sortie, envisagez d'utiliser un notebook Google Colab.

Voici un notebook Google Colab (opens in a new tab) avec GPT-J installé. Une fois que vous ouvrez le notebook, exécutez toutes les cellules jusqu'à la dernière. La dernière cellule vous permet d'ajuster les paramètres tels que 'Top-P', 'température' et le texte d'entrée. Vous pouvez également définir la longueur de sortie selon vos préférences.

Exécution de GPT-J avec Transformers de HuggingFace

La bibliothèque Python transformers, fournie par HuggingFace, offre un moyen d'exécuter GPT-J sur votre ordinateur. Cependant, veuillez noter que cela nécessite des ressources informatiques substantielles - un GPU NVIDIA avec au moins 16 Go de VRAM et un minimum de 16 Go de RAM CPU.

Voici les commandes d'installation :

pip install tensorflow # ou pytorch
pip install transformers

Après avoir installé les packages nécessaires, vous pouvez charger le modèle et effectuer l'inférence avec le code Python suivant :

from transformers import GPTJForCausalLM, GPT2Tokenizer
 
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
model = GPTJForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
 
prompt = "Il était une fois"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
 
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=5)
 
for i in range(5):
    print(tokenizer.decode(output[i], skip_special_tokens=True))

Conclusion

Avec ses capacités puissantes et ses applications variées, GPT-J façonne l'avenir de l'IA. Que vous soyez développeur, écrivain ou chercheur, comprendre et utiliser efficacement GPT-J peut grandement amplifier votre travail. Ce guide fournit les connaissances et les outils nécessaires pour explorer et exploiter le potentiel de GPT-J. Commencez à expérimenter dès aujourd'hui et débloquez les possibilités que ce modèle d'IA révolutionnaire a à offrir.