GPT (short for « Generative Pre-training Transformer ») est un modèle de langage de grande envergure développé par OpenAI qui utilise le deep-learning pour générer du texte de manière autonome. Le modèle de GPT a été entraîné sur un grand nombre de documents textuels en anglais, ce qui lui a permis de comprendre la structure et les patterns de la langue anglaise. Il utilise des techniques de traitement du langage naturel et de génération de texte, comme des réseaux de neurones et des algorithmes de machine learning. L’objectif de ChatGPT est de comprendre et de répondre de manière naturelle aux questions et aux commandes de l’utilisateur, comme s’il s’agissait d’un être humain. D’ailleurs, cette technologie a été utilisée pour créer de nombreux assistants virtuels populaires, comme OpenAI’s GPT-3 et Microsoft’s Azure Bot Service.
ChatGPT est une technologie de traitement du langage naturel. C’est une variante de GPT qui a été conçue pour être utilisée dans les chatbots et les assistants virtuels. Ainsi, il peut être utilisé pour générer du texte de manière autonome qui ressemble à du texte écrit par un être humain.
Table des matières
Comment fonctionne ChatGPT ?
Pour comprendre comment fonctionne cet outil, il est important de savoir comment sont construits les modèles de traitement du langage naturel en général. Ils sont basés sur des réseaux de neurones profonds appelés « transformer », qui sont des structures de calcul inspirées du fonctionnement du cerveau humain. En pratique, ils sont entraînés sur de grandes quantités de données textuelles, comme des articles de journaux, des conversations en ligne et des transcriptions de conversations humaines. De cette manière, grâce à un large corpus de textes, ils peuvent apprendre à comprendre la structure et les patterns de n’importe quelle langue. Cela revient à reconnaître des mots-clés, à détecter des schémas syntaxiques et à comprendre le sens des phrases.
Concrètement, ChatGPT prend en entrée un texte d’origine (par exemple, une question posée ou une commande écrite par un utilisateur) et génère du texte en sortie (par exemple, une réponse à cette question ou une exécution de la commande). Ainsi, le modèle analyse le texte et utilise ses connaissances préalables pour fournir une réponse en produisant du texte semblable à ce qu’un être humain pourrait écrire ou exécuter une action.
Par ailleurs, pour générer du texte en sortie, il utilise ce qu’on appelle une « étape de prédiction ». Le modèle utilise les informations qu’il a apprises lors de son entraînement pour prédire le mot suivant dans la phrase en cours de génération. Il utilise également des techniques de « masquage » pour ne pas inclure certains mots de l’entrée dans la sortie générée, afin de ne pas simplement copier le texte d’origine.
Quelles sont les applications de ChatGPT ?
ChatGPT a été conçu pour générer des réponses précises et pertinentes aux questions et aux demandes des utilisateurs et ainsi leur offrir une expérience de conversation fluide et naturelle.
Cet outil est principalement utilisé pour créer des chatbots et des assistants virtuels. Il peut être mis en œuvre dans de nombreuses applications différentes, notamment :
Pour les sites Web et les applications de messagerie
Il s’agit de répondre à des questions, fournir des informations, ou même effectuer des actions spécifiques (comme réserver un vol ou commander une pizza).
Assistants virtuels pour les appareils connectés
On peut penser à des enceintes ou des téléviseurs intelligents voire de l’électroménager. Ils sont capables de répondre à des questions, lancer des applications, réaliser des commandes, même jouer de la musique ou bien diffuser des vidéos.
Pour les réseaux sociaux
Cela peut être le cas pour Facebook ou Twitter. Ils peuvent répondre aux demandes des utilisateurs, partager du contenu ou effectuer des actions spécifiques (comme suivre un compte ou retweeter un tweet).
Chatbots conversationnels
Par exemple, OpenAI a développé un chatbot nommé « GPT-3 Demo » qui peut répondre à des questions sur divers sujets et même générer du code informatique. Il existe aussi des outils de traduction automatique.
Dans le domaine des entreprises
Les possibilités dans ce domaine sont infinies. On peut développer des assistants virtuel pour le service client, le support en ligne, une FAQ interactive, une aide à la prise de rendez-vous ou un outils de gestion de tâches pour les employés.
Dans le domaine du divertissement
Par exemple, on peut créer des jeux de conversation, des applications avec des quiz, des jeux de culture générale, ou développer des chatbots pour les plateformes de streaming de musique ou de vidéos.
Quelles sont les limites de ChatGPT ?
Pour le moment, il pourrait ne pas être le choix le plus adapté lorsque l’on souhaite développer une interface dans une langue autre que l’anglais. En effet, il a été principalement entraîné sur du texte en anglais et qu’il peut donc avoir des difficultés à comprendre ou à générer du texte dans d’autres langues.
Par ailleurs, il n’est pas omniscient donc il existe des domaines dans lesquelles les réponses fournies restent vagues et n’apportent pas beaucoup d’informations.
Enfin, il est nécessaire de réfléchir en amont et de choisir ses termes judicieusement avant de formuler une question afin d’obtenir une réponse claire, exhaustive et de qualité.
Quelles sont les perspectives futures pour ChatGPT ?
Etant donné les avancées récentes dans le domaine du deep-learning notamment, la marge d’évolution et d’amélioration est inimaginable. Il existe également des travaux en cours sur d’autres variantes de cet outil ainsi que sur de nouvelles applications pour ce modèle de langage. L’interaction avec les utilisateurs pourrait s’étendre à tous les aspects de la vie quotidienne comme par exemple les démarches administratives.
Conclusion
En résumé, ChatGPT est un modèle de langage de grande envergure qui peut être utilisé pour générer du texte de manière autonome. Il a été conçu pour offrir une expérience de conversation fluide et naturelle aux utilisateurs en permettant de créer des chatbots et des assistants virtuels. Il peut être utilisé sur des sites Web, dans des applications de messagerie, sur des appareils connectés ou sur les réseaux sociaux, pour répondre à des questions, fournir des informations, ou effectuer des actions spécifiques. Son champ d’application ne cessera de s’étendre au cours des années à venir grâce aux avancées technologiques et dans la recherche sur le machine learning.
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