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Comment ChatGPT fonctionne-t-il : Explication détaillée des grands modèles de langage

Chaque jour, nous interagissons avec des IA, souvent sans le réaliser. L'une de ces IA est ChatGPT, un grand modèle de langage développé par OpenAI. Cette IA alimente de nombreuses applications et est reconnue pour sa génération de texte à l'apparence humaine. Alors, que se cache-t-il sous le capot ? Comment ChatGPT fonctionne-t-il ?

Une introduction à ChatGPT

ChatGPT, ou Generative Pre-trained Transformer, est un grand modèle de langage (LLM) développé par OpenAI. Au cœur de celui-ci, il s'agit d'un générateur de texte, ce qui signifie qu'il est conçu pour générer un texte à l'apparence humaine qui se poursuit à partir du texte qui lui est fourni. Pour ce faire, il s'appuie sur une série de probabilités qui estiment quelles séquences de mots devraient logiquement suivre. C'est la base du fonctionnement de ChatGPT.

Il est important de noter que la compétence de ChatGPT ne découle pas de la compréhension du texte, mais plutôt d'une capacité bien affinée à prédire ce qui vient ensuite, en se basant sur la vaste quantité de données sur laquelle il a été entraîné. Cet entraînement approfondi et la complexité associée à son fonctionnement sont ce qui rend ChatGPT si intrigant.

L'essence de ChatGPT : Les grands modèles de langage (LLM)

Les grands modèles de langage comme ChatGPT sont conçus pour traiter de vastes quantités de données. Ils apprennent des subtilités et des nuances du texte humain, ce qui leur permet de créer des sorties de texte convaincantes et à l'apparence humaine. Le processus d'entraînement consiste à nourrir les LLM avec des données textuelles diverses, dans le but d'apprendre les modèles et structures inhérents à la langue humaine.

Alors, comment ces probabilités se forment-elles et où s'insèrent-elles dans le grand schéma des choses ?

Comprendre le rôle des probabilités dans ChatGPT

Le principe fondamental de ChatGPT tourne autour des probabilités. Il estime la probabilité que certaines séquences de mots se produisent, en se basant sur ses données d'entraînement étendues. Ces probabilités sont essentielles au processus de génération de texte, permettant à ChatGPT de produire des réponses cohérentes et pertinentes sur le plan contextuel.

Considérons un scénario dans lequel ChatGPT est chargé de prédire le mot suivant dans la phrase : "Le soleil se lève à l'____." Compte tenu de son entraînement, le modèle comprend que le mot le plus probable pour compléter cette phrase est "est." Par conséquent, il utilise ces probabilités pour poursuivre le texte qu'il a déjà, en ajoutant le niveau approprié de créativité et d'aléatoire en fonction d'un paramètre appelé "température".

Le paramètre de température a un impact sur la sortie du modèle en influençant la distribution de probabilité. Une température plus élevée entraîne plus d'aléatoire, tandis qu'une température plus basse donne des sorties plus prévisibles et sûres.

Pour en savoir plus : Qu'est-ce que fait ChatGPT par Stephen Wolfram (opens in a new tab)

L'architecture du réseau neuronal de ChatGPT

ChatGPT est basé sur une forme sophistiquée de réseau neuronal artificiel appelée Transformer. L'architecture de ces réseaux reflète en partie le cerveau humain, avec des nœuds (semblables aux neurones) et des connexions (semblables aux synapses) formant un réseau complexe d'interactions.

Ces réseaux sont composés de couches de neurones, chacune étant dotée d'un poids spécifique, ou d'une signification. Le processus d'entraînement vise à trouver ces poids optimaux, permettant au réseau de faire des prédictions précises. Les données d'entrée sont introduites dans le réseau, et chaque neurone évalue une fonction numérique en fonction de son entrée et de son poids, transmettant le résultat à la couche suivante. Ce processus se répète jusqu'à l'obtention d'un résultat final.

De manière intéressante, l'architecture et le fonctionnement de ces réseaux sont similaires au fonctionnement neuronal de notre cerveau. Tout comme un neurone pulse en fonction des signaux qu'il reçoit d'autres neurones, chaque nœud dans le réseau neuronal s'active en fonction des entrées et de leurs poids.

Dans la prochaine section, nous examinerons de plus près le processus d'entraînement de ces réseaux neuronaux et la manière dont ils ajustent leurs poids pour améliorer leurs performances.

Le processus d'entraînement : Création d'un modèle de langue efficace

Tout comme les humains apprennent de l'expérience, l'entraînement est la phase où notre modèle de langue, ChatGPT, apprend à partir de vastes quantités de données. Cet entraînement consiste à ajuster les poids dans le réseau neuronal afin de réduire la différence entre la sortie du modèle et le résultat réel.

Le rôle de la fonction de perte dans l'entraînement

L'entraînement d'un réseau neuronal tel que ChatGPT est un processus itératif et intensif en calcul. À chaque itération, le modèle utilise une fonction de perte pour mesurer la différence entre sa prédiction et la sortie réelle. L'objectif ultime est d'ajuster les poids de manière à minimiser la valeur de la fonction de perte, ce qui indique que la sortie du modèle est aussi proche que possible du résultat attendu.

À mesure que le modèle traite davantage de données et ajuste ses poids, la valeur de la fonction de perte devrait idéalement diminuer. Cela signifie que le modèle s'améliore dans la génération de texte conforme aux exemples sur lesquels il a été entraîné. Cependant, si la valeur de la fonction de perte ne s'améliore pas au fil du temps, cela peut être le signe que l'architecture du modèle doit être ajustée.

De manière intéressante, il est souvent plus facile pour ces réseaux neuronaux de résoudre des problèmes plus complexes que des problèmes plus simples. Cela peut sembler contre-intuitif, mais c'est en fait un avantage car cela les prépare à gérer des problèmes complexes du monde réel.

Le Transformer : Clé du succès de ChatGPT

ChatGPT doit une grande partie de ses performances et de sa scalabilité à l'architecture Transformer. Cette forme de réseau neuronal permet au modèle de comprendre le contexte des mots et la relation entre des mots qui sont éloignés dans une phrase ou un paragraphe.

Contrairement à d'autres modèles qui lisent le texte de manière séquentielle, les Transformers peuvent lire tout le texte en une fois, ce qui permet un traitement du texte plus rapide et plus contextuellement précis. Cette approche rend les modèles Transformer particulièrement efficaces pour les tâches linguistiques, permettant à ChatGPT de générer des réponses plus naturelles et cohérentes.

Pour aller plus loin: Attention is All You Need: Un article sur les Transformers (opens in a new tab).

Espace Sémantique : La représentation du texte

Dans ChatGPT, le texte n'est pas seulement une série de mots. Au lieu de cela, il est représenté par un tableau de chiffres dans ce qu'on appelle un "espace sémantique". Cette représentation numérique des mots permet au modèle de comprendre la relation sémantique entre différents mots et phrases.

Cependant, la trajectoire des mots qui viennent ensuite n'est pas aussi prévisible qu'une loi mathématique ou physique. Elle est influencée par le contexte, les mots précédents et la créativité injectée par le paramètre "température". Cela introduit un élément d'imprévisibilité qui améliore le caractère humain du texte généré par ChatGPT.

À quel point ChatGPT se rapproche d'un cerveau humain ?

Lorsque nous examinons le fonctionnement interne de ChatGPT, il est fascinant de voir les similitudes entre son architecture et le réseau neuronal du cerveau humain. Les deux ont des nœuds (neurones dans le cas du cerveau) connectés par des liens (synapses pour le cerveau), et les deux utilisent un processus itératif d'apprentissage et d'ajustement basé sur les retours.

Cependant, malgré ces similitudes, il existe également des différences cruciales. Alors que le cerveau humain est capable de pensée récursive, nous permettant de revisiter et de recomputer les données, ChatGPT ne possède pas cette capacité, ce qui limite sa puissance de calcul.

De plus, bien que le processus d'apprentissage de ChatGPT soit impressionnant, il est bien moins efficace que celui du cerveau humain. Il nécessite une quantité massive de données et de ressources de calcul, ce qui contraste avec la capacité du cerveau à apprendre rapidement à partir de relativement peu d'exemples.

ChatGPT : Pas tout à fait Terminator

Étant donné la compétence de ChatGPT à générer du texte semblable à celui d'un humain, il est tentant de le considérer comme un précurseur de l'intelligence artificielle consciente souvent dépeinte dans la science-fiction. Cependant, bien que ChatGPT soit indéniablement avancé, il est encore loin d'atteindre une intelligence générale artificielle.

Au cœur de ChatGPT, il s'agit d'un modèle probabiliste qui excelle à poursuivre les phrases en fonction de son entraînement. Il ne comprend pas le texte qu'il génère de la même manière que les humains. Il n'a pas de croyances, de désirs ou de peurs. Il prédit simplement la prochaine partie du texte en fonction des probabilités apprises à partir des données d'entraînement.

Néanmoins, les progrès réalisés avec ChatGPT, et d'autres grands modèles de langage, sont effectivement remarquables. C'est un témoignage de la distance parcourue dans notre compréhension et notre développement des technologies d'IA. Et à mesure que nous continuons à affiner et à faire progresser ces modèles, qui sait quelles possibilités excitantes l'avenir nous réserve ?

Conclusion

En conclusion, comprendre le fonctionnement de ChatGPT ouvre une fenêtre fascinante sur le monde de l'IA et de l'apprentissage automatique. De son architecture de réseau neuronal à son processus d'entraînement et à la manière dont il génère du texte, il offre un mélange unique de complexité et d'élégance qui continue d'évoluer, tout comme le langage humain lui-même.