1. Concept des Modèles

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, "modèle" fait généralement référence à un modèle computationnel, qui est une représentation abstraite d'événements ou de données du monde réel. En apprentissage machine et en apprentissage profond, les modèles identifient les motifs dans les données et utilisent ces motifs pour prédire le comportement ou les tendances des nouvelles données. L'importance du modèle est cruciale, car elle affecte directement les performances et la précision des systèmes intelligents.

Modèle = Données + Structure + Algorithme d'apprentissage

Cette formule révèle que le modèle se compose de trois composants principaux : les données (d'où il apprend), la structure (sa composition interne) et l'algorithme d'apprentissage (comment il apprend à partir des données). La combinaison efficace de ces trois éléments peut développer des modèles capables d'accomplir des tâches complexes, telles que la reconnaissance d'images et la traduction de langues.

En informatique, une fonction est un bloc de code qui encapsule une série d'opérations. Elle accepte des paramètres d'entrée, les traite et produit une sortie. De manière similaire, nous pouvons considérer les modèles d'OpenAI comme une forme spéciale de "fonction". Ces modèles, tels que GPT-4, peuvent être vus comme des fonctions avec des entrées (requêtes) et des sorties (réponses). Les développeurs fournissent une requête, et le modèle, entraîné sur une énorme quantité de données, traite les informations d'entrée à l'aide d'algorithmes complexes et renvoie des sorties hautement pertinentes.

2. Modèle de Génération de Texte (GPT)

2.1 Introduction au Modèle GPT

Le modèle GPT est un modèle de génération de texte représentatif développé par OpenAI, le plus célèbre étant GPT-4 et GPT-3.5. Ces modèles, entraînés sur de vastes quantités de données, peuvent comprendre le langage naturel et même des documents formels. Lorsque nous utilisons un tel modèle, nous lui fournissons une "requête", et il génère du texte en fonction de cette requête. Par exemple, lorsque vous posez une question à GPT-4, il essaiera de fournir une réponse précise et utile.

2.2 Applications du Modèle GPT

Le modèle GPT peut être appliqué à une large gamme de tâches, notamment :

  • Génération de Contenu : Création automatique d'articles de presse, de billets de blog et de tout type de contenu original.
  • Résumé : Production de résumés concis d'articles, de rapports ou de longs textes.
  • Conversations : Simulation de discussions, fourniture d'assistance client ou participation à des consultations virtuelles.

3. Assistants

Les assistants font généralement référence à des entités capables d'accomplir des tâches au nom des utilisateurs. Dans l'API d'OpenAI, ces assistants sont alimentés par de grands modèles de langage tels que GPT-4. Les tâches exécutées par les assistants dépendent des instructions intégrées dans la fenêtre contextuelle du modèle. De plus, les assistants peuvent souvent accéder à des outils qui leur permettent d'accomplir des tâches plus complexes, telles que l'exécution de code ou la récupération d'informations à partir de fichiers.

Par exemple, vous pouvez concevoir un assistant pour répondre automatiquement aux questions fréquemment posées dans le service client, ou pour résumer les points clés d'un rapport volumineux. L'utilisation d'assistants peut grandement améliorer l'efficacité du travail, permettant aux humains de se concentrer sur des tâches plus créatives et stratégiques.

import openai

openai.api_key = 'Votre clé API'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-004",  # en utilisant une version du modèle GPT-4 ici
  prompt="C'est un exemple simple pour illustrer comment utiliser un assistant. Pouvez-vous m'aider à résumer le contenu principal du paragraphe suivant ? 'Sur le marché actuel, l'investissement diversifié est une partie importante de la planification financière, et l'allocation des actifs à travers différents marchés peut équilibrer efficacement le risque et le rendement.'",
  max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())

Dans cet exemple, nous appelons une version de l'API d'OpenAI et concevons une simple requête pour demander à l'assistant de résumer le contenu principal d'un paragraphe de texte pour nous. En pratique, cette fonctionnalité peut être étendue à diverses tâches de traitement de texte telles que l'écriture, la correction, la traduction, et plus encore.

4. Embeddings

Les embeddings font référence à la transformation des données (comme un morceau de texte) en une représentation vectorielle, dans le but de préserver les aspects sémantiques et caractéristiques des données. Grâce aux embeddings, les blocs de données avec un contenu similaire seront plus proches les uns des autres dans l'espace vectoriel. OpenAI propose un modèle d'embedding de texte qui peut prendre une chaîne de texte en entrée et générer un vecteur d'embedding en sortie. Les embeddings sont très utiles pour des tâches telles que la recherche, le regroupement, les systèmes de recommandation, la détection d'anomalies et la classification.

Par exemple, nous pouvons utiliser les embeddings pour améliorer un système de recommandation. Le système peut trouver les éléments les plus pertinents en comparant la distance entre les vecteurs d'embedding des descriptions saisies par l'utilisateur et les descriptions des éléments.

Les embeddings sont couramment utilisés dans les scénarios suivants :

  • Récupération d'informations (Recherche) : Comparer les embeddings de différents documents pour trouver les documents les plus pertinents pour une requête.
  • Regroupement de Texte : Regrouper des documents ou des fragments de texte en fonction du contenu ou de la similarité sémantique.
  • Systèmes de Recommandation : Analyser le comportement et les préférences des utilisateurs pour trouver des éléments ou du contenu potentiellement intéressants en comparant les embeddings.
  • Détection d'Anomalies : Identifier des points de données inhabituels dans l'espace vectoriel, susceptibles d'indiquer des erreurs ou des découvertes importantes.
  • Classification : Après avoir converti des documents en vecteurs, des modèles de classification d'apprentissage automatique comme les SVM ou les réseaux neuronaux peuvent être utilisés pour des tâches de classification.

La technologie d'embedding est un concept crucial dans les domaines du traitement du langage naturel et de l'apprentissage automatique, surtout lorsqu'il s'agit de traiter de grandes quantités de données textuelles, car elle réduit efficacement la dimensionnalité et extrait des informations caractéristiques utiles.

5. Jetons

Les jetons jouent un rôle crucial dans les modèles de traitement du langage naturel. En bref, les jetons sont les unités de base permettant au modèle de traiter et de comprendre les informations textuelles. Dans les modèles OpenAI, les jetons représentent généralement des séquences de caractères courantes. Par exemple, le mot "ordinateur" peut être décomposé en deux jetons : "ordi" et "nateur". Ce processus s'appelle la tokenization.

Dans les applications OpenAI, la tarification du modèle est également basée sur les jetons. Le coût de chaque requête est calculé en fonction du nombre de jetons traités - c'est-à-dire le nombre total de jetons dans la saisie et le texte généré. Cela signifie que plus la requête est longue, plus de jetons sont consommés, et par conséquent, plus le coût est élevé.

6. Ajustement fin du modèle

6.1 Aperçu de l'Ajustement Fin

L'ajustement fin est une stratégie courante dans le domaine de l'apprentissage profond. Dans les applications basées sur les modèles GPT, l'ajustement fin signifie un entraînement supplémentaire sur le modèle d'origine, mais en utilisant des ensembles de données spécifiques pour mieux adapter le modèle à certaines tâches ou besoins de domaine.

6.2 Pourquoi l'Ajustement Fin est-il Nécessaire ?

Bien que le modèle GPT fourni par OpenAI soit polyvalent et capable de gérer diverses tâches textuelles, ses performances peuvent ne pas être satisfaisantes dans des scénarios spécifiques. Par exemple, une entreprise peut souhaiter automatiser les réponses aux e-mails des clients, mais le modèle standard peut ne pas comprendre pleinement les termes professionnels de l'industrie ou prédire les demandes spécifiques des clients.

Dans de tels cas, grâce à l'ajustement fin, l'entreprise peut entraîner le modèle en utilisant les données d'e-mails collectées. Ainsi, le modèle peut apprendre à mieux représenter le style de l'entreprise dans ses réponses aux e-mails et démontrer une précision et une efficacité plus élevées lors de la résolution de problèmes similaires. Voilà toute la signification de l'ajustement fin : personnaliser le modèle pour fournir des résultats plus précis et de meilleure qualité.