This is the Trace Id: de14fc393918f87d88afdfeae9820b1c
Passer directement au contenu principal
Azure

Qu'est-ce qu'un GPT ?

Découvrez comment les modèles d’IA construits sur le transformateur pré-entraîné génératif (GPT) interprètent et créent du contenu de type humain.
Explorer les services IA Démarrer avec Azure

Le rôle du GPT dans l'IA

GPT signifie transformateur pré-entraîné génératif et est une famille de modèles de réseaux neuronaux qui analysent les données et interprètent et produisent du texte, des images et des sons de type humain. Les personnes et les organisations utilisent GPT pour résumer de longs textes et des réunions, traduire des langues, créer des communications écrites, écrire du code, générer des images et répondre à des questions sur un ton conversationnel.

Principaux points à retenir

  • GPT est un réseau neuronal d’apprentissage profond qui analyse les invites composées de langage naturel, d’images ou de sons pour prédire la meilleure réponse possible.
  • En répétant le processus de prédiction plusieurs fois, GPT est capable de créer du contenu de type humain et d'engager de longues conversations.
  • GPT est basé sur l'architecture du transformateur qui interprète le sens du contenu en transformant les mots, les images et les sons en mathématiques.

  • GPT est efficace car il est formé sur des ensembles de données massifs, y compris de grands corpus de texte.

  • GPT transforme la façon dont les gens accomplissent leurs tâches en simplifiant la recherche, en réduisant le travail fastidieux, en accélérant le processus d’écriture de mots et de code informatique et en stimulant la créativité.

  • Quelques cas d’utilisation de GPT sont les chatbots, la création de contenu, l’analyse des sentiments, la création de code informatique, l’analyse de données et les résumés de réunions.

  • OpenAI continue d’investir dans GPT et, à l’avenir, les organisations peuvent s’attendre à de meilleurs résultats, plus de transparence, moins de biais et une plus grande précision.

Qu'est-ce que GPT et comment fonctionne

GPT est un réseau neuronal d'apprentissage profond qui analyse les invites composées de langage naturel, d'images ou de sons pour prédire la meilleure réponse possible en fonction de son interprétation de l'entrée. Pour ce faire, il est formé avec des ensembles de données massifs utilisant des centaines de milliards de paramètres. GPT fait référence à l'apprentissage de la pondération de l'importance des différents composants d'une séquence, tels que les mots d'une phrase ou des parties d'images ou de sons. La pondération lui permet de déduire la pertinence et le contexte afin de pouvoir générer un contenu qui a du sens avec l'invite.

Historique de GPT

En 2018, OpenAI a publié la première génération de GPT, qui a été construite sur cette architecture. GPT-1 a été formé sur plus de 1,5 milliard de paramètres et peut générer du texte, répondre à des questions, traduire des langues et résumer du texte, mais il a du mal à comprendre le contexte et se débat avec de longs passages de texte. 

Depuis lors, tous les deux ans, OpenAI a publié une nouvelle version de GPT, chacune entraînée sur des ensembles de données de plus en plus grands. À chaque nouvelle version, la technologie améliore sa capacité à comprendre le contexte et à écrire de manière fluide et cohérente. Il continue d’ajouter de nouvelles compétences, telles que la création de code informatique, l’exécution de tâches avec peu ou pas d’exemples et l’analyse de grandes quantités de données. 

Aperçu de la formation

Pour être efficace, GPT doit être capable d’analyser et d’interpréter une myriade d’invites et de requêtes. Il s'y prépare en s'entraînant sur des ensembles de données massifs, y compris de grands corpus de textes, en utilisant l'apprentissage profond non supervisé, un sous-ensemble de l'apprentissage automatique. Dans l’apprentissage non supervisé, le modèle apprend à trouver des modèles dans des données non étiquetées sans l’aide d’humains. GPT utilise la vision par ordinateur pour identifier et comprendre les objets et les personnes dans les images.

Le GPT peut également être formé pour des scénarios très spécifiques, par exemple pour un secteur d'activité comme la banque ou le droit. Dans ces cas, l’apprentissage supervisé est utilisé, ce qui signifie que les données de formation sont étiquetées par des humains.

Architecture GPT de base

GPT est construit sur l'architecture du transformateur, qui utilise le mécanisme d'auto-attention pour analyser les différents composants d'une invite et leur relation les uns avec les autres pour interpréter le contexte et le sens. Par exemple, le mot « nuage » peut désigner de la vapeur condensée dans le ciel ou, comme dans le cloud computing, une plateforme technologique. Les gens et le GPT déterminent quelle version du mot est appropriée en évaluant la signification des autres mots qui l'entourent dans une phrase ou un paragraphe.

L'architecture du transformateur est capable de le faire en transformant les mots et leur signification en mathématiques. Il divise le texte, les images et les sons en morceaux plus petits appelés jetons. Les jetons se voient attribuer un vecteur qui code le sens. Les vecteurs codés, appelés intégrations, sont ensuite envoyés via un bloc d'attention où ils échangent des informations et mettent à jour les vecteurs selon les besoins. Une fois que GPT a déterminé la signification de l’invite, il produit une prédiction sous la forme d’une distribution de probabilité et suggère le mot, l’image ou le son suivant dans la séquence. En répétant ce processus encore et encore, il peut écrire de longs passages ou poursuivre une conversation.

Composants clés

L'architecture est composée de deux parties :

  • Encodeur. L'encodeur est la partie du système qui décompose le texte, les images et les sons en incorporations mathématiques. À chaque intégration est attribué un poids qui indique sa pertinence par rapport au contexte et au sens. Les intégrations sont ensuite comparées les unes aux autres à l’aide du mécanisme d’auto-attention pour affiner davantage leur signification.

  • Décodeur. Le décodeur utilise les vecteurs et les poids pour déterminer les sorties possibles et prédire la meilleure. Étant donné que les versions les plus récentes de GPT ont été formées sur une grande quantité de données, elles sont devenues très efficaces dans l’utilisation de ce processus pour écrire un texte fluide et cohérent. 

Les avantages et les défis du GPT

GPT a le potentiel de transformer votre façon de travailler et celle de votre organisation, vous aidant ainsi à économiser du temps et de l’argent. Mais l’utilisation de cette technologie sans mesures de protection adéquates comporte également des risques. Il est essentiel de toujours vérifier soigneusement les informations que vous obtenez de GPT ou de tout autre système d’IA pour confirmer qu’elles sont exactes et éthiques.

Avantages

 
  • Simplifier la recherche. GPT peut parcourir Internet et/ou d'autres sources de données et fournir un résumé de ce qu'il a trouvé et des sources sur requête.

  • Améliorer le code informatique. Les développeurs utilisent GPT pour les aider à écrire du nouveau code ou à simplifier ce qu’ils ont déjà écrit.

  • Écrire plus vite. L’une des façons les plus populaires d’utiliser GPT est comme outil d’écriture. Il peut rapidement synthétiser de nombreuses informations et développer des rapports, des articles de blog, des courriels et d'autres documents écrits.

  • Réduisez le travail fastidieux. GPT peut effectuer des tâches telles que résumer des réunions, traduire des langues et répondre à des questions, vous permettant ainsi de consacrer plus de temps à des tâches plus impactantes.

  • Stimuler la créativité. En plus d'écrire de la poésie, GPT peut rapidement générer de nombreuses idées différentes, ce qui en fait un excellent outil de brainstorming. 

  • Personnaliser selon votre entreprise. Le GPT peut être formé pour répondre aux besoins uniques de différentes organisations et industries.

Défis

 
  • Bias. Comme tous les modèles d’IA qui s’appuient sur des données créées par l’homme, les biais inhérents à ces données peuvent se retrouver dans la sortie GPT. Par exemple, les modèles d’IA peuvent supposer que certains rôles dans la société, comme celui de scientifique, ne sont exercés que par des hommes, car la plupart des données historiques concernent des scientifiques de sexe masculin. 

  • Inexactitudes. Étant donné que GPT génère une sortie basée sur une prédiction, elle n’est pas toujours correcte. Lui demander de référencer des documents connus ou de le former sur la base de connaissances de votre organisation peut aider, mais un humain doit toujours vérifier l’exactitude du travail.

  • Cybersécurité. Les acteurs malveillants utilisent GPT et d’autres modèles d’IA pour créer des courriels de phishing convaincants, développer des logiciels malveillants et analyser les vulnérabilités des organisations. Former les employés à reconnaître les courriels d’hameçonnage peut contribuer à réduire les risques pour votre organisation. Il est également important de mettre en œuvre des solutions de cybersécurité capables de détecter les anomalies et de bloquer les logiciels malveillants.

  • Violations de la propriété intellectuelle. La sortie de GPT peut inclure des images ou des copies créées par une autre personne ou organisation. Avant de publier quoi que ce soit créé par l’IA, confirmez que votre organisation détient les droits sur le contenu et utilisez les citations de manière appropriée.

  • Des requêtes inefficaces. Obtenir un bon résultat de GPT nécessite une invite bien structurée. Il faudra peut-être de la formation et des essais et erreurs pour développer une invite qui vous permettra d’obtenir les résultats que vous espérez.

  • Impénétrabilité. Étant donné que GPT est construit à l’aide d’un modèle d’apprentissage profond, il est difficile de savoir comment il génère ses réponses, ce qui est une autre raison d’examiner attentivement ses résultats avant de l’utiliser.

Cas d'utilisation courants de GPT

Les modèles GPT peuvent effectuer un large éventail de tâches et les organisations continuent de trouver de nouvelles façons de les utiliser dans leurs organisations. Voici quelques choses à essayer :

Création de contenu. Utilisez GPT pour vous aider à rédiger des textes, à générer des mèmes et à produire des images.

Chatbots et agents conversationnels. Parce que GPT peut comprendre et répondre en langage naturel, c’est un excellent outil pour les chatbots. 

Traduction de langue. GPT fait du bon travail en traduisant les langues, même s’il est toujours préférable de confirmer l’exactitude avec un locuteur natif avant de le publier sur votre site Web ou dans un autre espace public.

Analyse des sentiments. GPT peut vous aider à analyser les avis des clients, les publications sur les réseaux sociaux ou d'autres textes pour comprendre ce que les gens pensent de votre marque, de vos produits et de vos services.

Suggestions. Avant un grand voyage, pensez à demander à GPT de vous recommander des restaurants, des hôtels et des attractions à visiter. Avec les bons paramètres, cela peut vous aider à développer une liste de bonnes options.

Rechercher. Parce que GPT est efficace pour résumer les informations, c’est également un excellent outil de recherche. Cela peut vous aider à réduire le nombre de sites Web, de rapports et d’autres documents que vous devez consulter pour trouver ce que vous recherchez. Assurez-vous simplement de demander des sources afin de pouvoir valider les informations que vous obtenez.

Synthèse de la réunion et des documents. GPT peut faire gagner beaucoup de temps en fournissant des résumés de réunions ou de longs documents.

Création de code. GPT connaît de nombreux langages informatiques et peut générer des extraits de code pertinents ou expliquer, dans un langage conversationnel, ce que fait le code.

Analyse des données. Découvrez les tendances et les informations clés dans de grands ensembles de données à l’aide de GPT.

L'avenir du GPT

OpenAI continue de réaliser de gros investissements dans GPT. GPT-4o est sorti en 2024. Le « o » dans le nom signifie omni car le modèle peut traiter et générer de l’audio, du texte et des éléments visuels. GPT-4o mini est un modèle plus petit qui prend en charge le texte et l'audio. Il est plus performant que les modèles GPT précédents, tels que le GPT-3.5, mais est plus rentable.

Et vous pouvez continuer à vous attendre à des améliorations de l'efficacité et des capacités du modèle, telles que :
 
  • Des modèles plus grands avec de meilleures performances. Les futures itérations de GPT seront probablement encore plus grandes et formées sur davantage de paramètres, leur permettant de comprendre et de générer un contexte avec plus de nuances et de complexité.

  • Un meilleur réglage et une plus grande personnalisation. Des techniques plus avancées permettront d’adapter les modèles à des domaines ou des industries spécifiques, améliorant ainsi leur capacité à générer un contenu pertinent et précis adapté à des domaines particuliers. Les particuliers pourront également personnaliser le modèle selon leurs besoins.

  • Meilleure compréhension contextuelle. Les progrès dans la compréhension et la gestion des dépendances à long terme aideront les modèles à fournir des réponses plus précises et contextuellement adaptées.

  • Capacités multimodales plus avancées. Les modèles seront plus aptes à comprendre et à générer du contenu basé sur diverses entrées, telles que du texte, des images et de l’audio.

  • Explicabilité et interprétabilité améliorées. Des efforts seront faits pour rendre les processus décisionnels des modèles GPT plus transparents, en fournissant des informations sur la manière dont ils génèrent des réponses et la justification de leurs résultats.

  • Développement d'IA éthique et responsable. Les recherches et développements en cours se concentreront sur la réduction des biais dans les modèles GPT afin de garantir des résultats plus équitables et plus justes. Des méthodes améliorées de détection et d’atténuation des contenus préjudiciables, de la désinformation et des résultats inappropriés seront une priorité pour garantir une utilisation responsable de la technologie.
Ressources

En savoir plus sur Microsoft AI

Une femme travaillant sur un ordinateur portable portant un manteau marron
Formation

Démarrez votre carrière dans la technologie

Découvrez des ressources qui vous aideront à améliorer vos compétences en programmation et à trouver un emploi dans l'IA.
En savoir plus
Deux personnes discutant de quelque chose en utilisant un ordinateur de bureau dans un bureau
Ressources Azure

Tirez le meilleur parti de vos services Azure

Découvrez comment utiliser efficacement les services Azure avec une gamme d’outils, tels que des vidéos, des extraits de code et des livres blancs.
En savoir plus
Deux personnes discutant de quelque chose avec un visage souriant tenant une languette
Microsoft Learn

Restez au courant des dernières nouveautés en matière d'IA

Découvrez les dernières tendances et formations en IA.
En savoir plus

Questions fréquentes

  • GPT est un modèle d’IA génératif qui utilise l’apprentissage profond pour interpréter et produire du texte, des images et des sons de type humain.
  • L'architecture du transformateur est un réseau neuronal d'apprentissage profond qui permet aux modèles d'IA comme GPT d'interpréter le langage naturel et de générer du texte, des images et des sons originaux. Il le fait en analysant les différents composants d’une entrée et leur relation les uns avec les autres pour coder le contexte et le sens. Cela lui permet de prédire ce qui vient ensuite dans un bloc de texte, une image ou un son.
  • GPT est un modèle d’IA qui utilise l’apprentissage profond pour interpréter du texte, des images et des sons de type humain afin de générer du nouveau contenu, de fournir une analyse de données ou de résumer des informations. Il effectue ces tâches et d’autres de manière efficace car il a été formé avec des ensembles de données massifs utilisant des centaines de milliards de paramètres. Pré-entraîné signifie qu'il a été formé sur ces données avant qu'elles ne soient publiées au public.