Découvrez le fonctionnement fascinant de ChatGPT : Un aperçu des coulisses de l’agent conversationnel basé sur l’IA
Dans le monde numérique d’aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) joue un rôle croissant dans notre quotidien. L’un des domaines où l’IA est particulièrement remarquable est le traitement du langage naturel. Les avancées récentes dans ce domaine ont donné naissance à des agents conversationnels sophistiqués capables d’interagir avec les utilisateurs de manière fluide et naturelle. L’un de ces agents conversationnels qui a suscité beaucoup d’attention ces dernières années est ChatGPT.
ChatGPT est un modèle basé sur le réseau de neurones artificiels appelé « transformer », qui a été entraîné sur de vastes ensembles de données textuelles pour développer une compréhension du langage humain. Mais comment fonctionne réellement ChatGPT et comment parvient-il à tenir des conversations de haut niveau tout en évitant les pièges tendus par les internautes facétieux ?
Dans cet article, nous allons explorer les mécanismes sous-jacents qui font de ChatGPT un agent conversationnel impressionnant. Nous allons plonger dans les différents aspects de son fonctionnement, des techniques attentionnelles aux modèles génératifs, en passant par l’apprentissage préalable. En comprenant mieux ces mécanismes clés, nous pourrons apprécier à la fois les réalisations de ChatGPT et les défis auxquels il est confronté.
Préparez-vous à une plongée captivante dans le monde de ChatGPT, où l’IA rencontre le langage humain pour créer des conversations fascinantes et parfois surprenantes. Venez avec nous découvrir les rouages de ce modèle révolutionnaire et développer une meilleure compréhension de la manière dont il interagit avec nous, les utilisateurs, dans un monde de plus en plus numérique et conversationnel.
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique, également connu sous le nom de machine learning, est une discipline de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre à partir de données et d’expériences, sans être explicitement programmées. ChatGPT utilise des techniques avancées d’apprentissage automatique pour entraîner son modèle à partir d’un énorme volume de textes préexistants. Grâce à cet apprentissage, le modèle peut acquérir une compréhension approfondie du langage et générer des réponses cohérentes et pertinentes aux questions et aux déclarations.
Haut niveau
L’une des caractéristiques impressionnantes de ChatGPT est sa capacité à tenir des discussions de haut niveau. Cela signifie qu’il peut aborder des sujets complexes, fournir des informations détaillées et participer à des conversations sophistiquées. Cela est rendu possible par l’utilisation de modèles de langage préalablement entraînés sur une large gamme de textes, ce qui permet à ChatGPT de disposer d’une connaissance approfondie et diversifiée sur de nombreux sujets.
Astucieux
Bien que les résultats produits par ChatGPT puissent sembler impressionnants, les mécanismes sous-jacents ne sont pas vraiment nouveaux. Le modèle repose sur des techniques astucieuses qui ont été développées et améliorées au fil des années dans le domaine de l’intelligence artificielle. L’utilisation de réseaux de neurones, de plongements lexicaux et d’attention contextuelle ne sont pas des concepts révolutionnaires, mais leur combinaison et leur mise en œuvre dans un modèle comme ChatGPT permet d’obtenir des performances remarquables.
Pièges
Un aspect intéressant à souligner est que ChatGPT peut tomber dans des pièges tendus par des internautes facétieux. Étant donné que le modèle est entraîné sur une grande variété de textes, il peut parfois générer des réponses qui semblent cohérentes mais qui peuvent être trompeuses ou inexactes. Il est important de garder à l’esprit que ChatGPT est un outil qui assiste les utilisateurs dans leurs interactions, mais il ne doit pas être considéré comme une source d’information fiable à 100 %. Il est essentiel de faire preuve de discernement et de vérifier les informations lorsque cela est nécessaire.
Génératif
ChatGPT, le modèle de langage basé sur le réseau de neurones, est également un modèle génératif. Cela signifie qu’il est capable de générer du langage en réponse à une entrée donnée. L’idée d’utiliser des réseaux de neurones pour créer des modèles génératifs remonte à plus de trente ans. Dans un modèle d’auto-encodeur, le réseau est entraîné à reproduire fidèlement l’entrée en utilisant une couche de neurones intermédiaire de petite taille. Cette couche intermédiaire contient une représentation compacte des aspects importants de l’entrée, tandis que les détails moins importants sont négligés en raison de la limitation d’espace.
Lorsqu’on utilise un modèle génératif, on choisit une activité aléatoire pour la couche intermédiaire, et à travers le décodeur, on obtient en sortie quelque chose qui ressemble à l’entrée, mais qui est une nouvelle instance du phénomène considéré. Par exemple, en utilisant cette approche avec des réseaux de grande taille, il est possible de créer des deepfakes, c’est-à-dire des trucages très réalistes.
Pour générer des phénomènes séquentiels tels que des vidéos ou des phrases, il est nécessaire de prendre en compte l’aspect séquentiel du flux d’entrée. C’est là que le mécanisme attentionnel décrit précédemment intervient, utilisé de manière prédictive. En masquant un mot ou en cherchant le mot suivant, on peut prédire ce mot manquant en se basant sur l’analyse statistique des autres textes. Pour illustrer cela, imaginez que vous lisiez une bande dessinée des Schtroumpfs et que vous remplaciez chaque occurrence du mot « schtroumpf » par un mot déterminé par l’analyse attentionnelle des autres mots.
L’efficacité de ce simple mécanisme attentionnel pour traiter l’aspect séquentiel des entrées a été une découverte majeure dans le développement des transformers. Auparavant, les méthodes privilégiées utilisaient des réseaux récurrents plus complexes, dont l’apprentissage était comparativement plus lent et moins efficace. De plus, le mécanisme attentionnel se prête bien à la parallélisation, ce qui accélère encore davantage cette approche.
Pré-entraîné
L’efficacité des transformers ne repose pas uniquement sur la puissance de leurs méthodes, mais également sur la taille des réseaux et des connaissances qu’ils assimilent lors de leur entraînement.
Les détails précis sont difficiles à obtenir, mais il est courant d’entendre parler de transformers comportant des milliards de paramètres (ou poids) dans leurs réseaux de neurones. Pour améliorer leur efficacité, plusieurs mécanismes attentionnels, allant jusqu’à une centaine, sont construits en parallèle pour explorer davantage les possibilités (on parle alors d’attention « multi-tête »). De plus, on peut trouver une succession d’une dizaine d’encodeurs et de décodeurs, et ainsi de suite.
Il convient de rappeler que l’algorithme d’apprentissage des réseaux profonds est générique et peut être appliqué quelle que soit la profondeur (et la largeur) des réseaux. Il suffit simplement de disposer d’assez d’exemples pour entraîner tous ces paramètres, ce qui nous amène à une autre caractéristique remarquable de ces réseaux : la quantité de données utilisée lors de la phase d’apprentissage.
Bien que les informations officielles soient rares, il semble que des pans entiers d’Internet soient aspirés pour participer à l’entraînement de ces modèles de langage, notamment l’intégralité de Wikipédia, les millions de livres disponibles en ligne (dont les versions traduites par des humains sont très utiles pour entraîner des transformers de traduction), ainsi que très probablement les textes présents sur nos réseaux sociaux préférés.
Cet entraînement massif se déroule hors ligne, peut durer des semaines et requiert d’énormes ressources de calcul et d’énergie (chiffrées en millions de dollars), sans mentionner les aspects environnementaux liés aux émissions de CO₂ engendrées par ces calculs.
Chat comme bavardage
Nous sommes maintenant en mesure de présenter ChatGPT : il s’agit d’un agent conversationnel basé sur un modèle de langage pré-entraîné, qui est un transformer génératif (GPT).
Les analyses statistiques réalisées sur de vastes corpus de texte, en utilisant des approches attentionnelles, permettent de créer des séquences de mots dotées d’une syntaxe de très bonne qualité. Les techniques de plongement lexical offrent des propriétés de proximité sémantique qui donnent souvent des phrases dont le sens est satisfaisant.
En plus de sa capacité à générer du langage de qualité, un agent conversationnel doit également être capable de converser, c’est-à-dire d’analyser les questions qui lui sont posées et d’y apporter des réponses pertinentes (ou de détecter les pièges pour les éviter). C’est précisément ce qui a été abordé lors d’une autre phase d’apprentissage hors ligne, avec un modèle appelé « InstructGPT ». Cette étape a nécessité la participation d’êtres humains qui jouaient le rôle de l’agent conversationnel ou qui identifiaient les sujets à éviter. On parle alors d' »apprentissage par renforcement » : cette phase permet de sélectionner les réponses en fonction des valeurs qui leur sont attribuées. Il s’agit d’une forme de semi-supervision où les humains indiquent ce qu’ils aimeraient entendre (ou non).
Cette phase d’apprentissage par renforcement permet à ChatGPT d’améliorer ses compétences conversationnelles en analysant les interactions avec les humains et en ajustant ses réponses en conséquence. Ainsi, l’agent conversationnel peut fournir des réponses plus pertinentes et éviter les écueils courants.
Il convient de souligner que le modèle pré-entraîné de ChatGPT offre une base solide pour la génération de langage, tandis que l’apprentissage par renforcement avec InstructGPT lui confère la capacité de tenir des conversations plus naturelles et adaptées.
Cependant, il est important de noter que malgré les performances impressionnantes de ChatGPT, il reste des limites et des défis à relever. Parfois, il peut donner des réponses qui semblent correctes mais qui sont en réalité incorrectes ou trompeuses. Il peut également manquer de compréhension du contexte ou interpréter incorrectement les questions ambiguës.
En outre, la question de la responsabilité et de l’éthique se pose lorsqu’il s’agit d’utiliser des modèles de langage comme ChatGPT. La désinformation, les biais et les préjugés contenus dans les données d’entraînement peuvent se refléter dans les réponses générées, ce qui soulève des préoccupations quant à l’impact sur les utilisateurs et la société dans son ensemble.
Dans l’ensemble, ChatGPT repose sur des mécanismes astucieux tels que les transformers, les approches attentionnelles et l’apprentissage par renforcement pour fournir un agent conversationnel capable de générer du langage et d’interagir avec les utilisateurs. Cependant, il est essentiel de comprendre les limites et les enjeux associés à ces technologies afin de les utiliser de manière réfléchie et responsable.
ChatGPT, en tant qu’agent conversationnel basé sur un modèle de langage, exécute les tâches pour lesquelles il a été programmé. Les caractéristiques mentionnées précédemment nous permettent de comprendre que sa principale fonction consiste à prédire le mot suivant le plus probable en se basant sur les nombreux textes qu’il a déjà traités. Parmi les différentes suites probables, il sélectionne celles qui sont généralement préférées par les humains.
Il est important de noter que ce processus peut comporter des approximations, que ce soit lors de l’évaluation des statistiques ou lors des phases de décodage du modèle génératif lorsqu’il crée de nouveaux exemples. Ces approximations peuvent expliquer les phénomènes d’« hallucinations » rapportés, où ChatGPT invente des chiffres et des faits lorsqu’on lui demande la biographie de quelqu’un ou des détails sur une entreprise. Ce qu’il a appris, c’est à construire des phrases plausibles et cohérentes, et non pas nécessairement des phrases véridiques.
Il est essentiel de comprendre que ChatGPT n’a pas besoin de réellement comprendre un sujet pour en parler de manière éloquente. Il peut fournir des réponses qui semblent convaincantes, mais qui ne sont pas nécessairement garanties comme étant de qualité. Cela souligne le fait que même les humains sont capables de s’exprimer avec éloquence sans pour autant garantir la véracité de leurs propos.
L’utilisation de ChatGPT nécessite donc une certaine prudence et un discernement de la part des utilisateurs. Bien qu’il puisse offrir des réponses intéressantes et engageantes, il est important de se rappeler qu’il ne s’appuie que sur les modèles et les informations qu’il a appris à partir des données d’entraînement. Il peut manquer de compréhension du contexte, produire des réponses incorrectes ou fournir des informations non vérifiées.
Dans un monde où les technologies de langage sont de plus en plus utilisées, il est crucial de développer une compréhension critique de leur fonctionnement et de leurs limites. Les chercheurs et les développeurs travaillent constamment à améliorer ces modèles afin de les rendre plus précis et fiables. Cependant, il est également important que les utilisateurs fassent preuve de discernement et vérifient les informations lorsque cela est nécessaire.
En conclusion, ChatGPT remplit sa fonction de prédire le mot suivant le plus probable et de générer des réponses cohérentes et plausibles. Cependant, il est important de comprendre que ses réponses ne sont pas nécessairement basées sur une réelle compréhension du sujet et peuvent comporter des inexactitudes. Utilisé avec prudence et discernement, ChatGPT peut offrir une expérience conversationnelle intéressante, mais il ne doit pas être considéré comme une source d’informations absolues.
Déborah Tolédano
