Le GPT 3 ou transformateur génératif préformé comprend des processus d’apprentissage approfondis, et vous pouvez générer un texte de type humain en sortie de ce modèle de langage. Le GPT 3 est devenu un traitement très populaire de la PNL ou du langage naturel qui permet de produire des histoires, des codes et des poèmes autres que du texte.
Le GPT 3 est une nouvelle technologie avancée qui est récemment sortie en mai 2020 par Open AI. Le GPT 3 a des caractéristiques améliorées et meilleures que le GPT 2. Il comprend 175 milliards de paramètres que vous pouvez former. Si l’on compare le GPT 3 à d’autres modèles de langage, ce modèle est le plus grand de tous. Ci-dessous, nous allons comprendre comment fonctionne le GPT 3 et pourquoi il est important. Il s’agit d’un modèle linguistique massif qui fournit des prédictions de vocabulaire si vous insérez du texte en entrée.

Comment fonctionne le GPT 3 ?

La raison pour laquelle le GPT 3 est génératif est que le réseau neuronal de ce modèle d’apprentissage machine ne répond pas de manière positive ou négative. Il génère plutôt de longues séquences de texte en sortie qui expliquent la solution en détail. Ce modèle comprend des données de formation initiale que les fabricants ont insérées en entrée. Cependant, ce modèle peut également effectuer des tâches spécifiques à un domaine sans avoir de connaissances dans ce domaine. Par exemple, vous pouvez traduire les solutions en langues étrangères.
Le GPT 3, en tant que modèle linguistique, prédira les possibilités d’un mot après avoir compris le texte déjà disponible. L’algorithme calculera la possibilité du mot suivant. Ce phénomène est la probabilité conditionnelle des mots.
Par exemple, si vous écrivez une phrase qui commence par “Je fais un milk-shake à la banane, et la chose la plus importante dont j’ai besoin est __________”, vous pouvez écrire n’importe quel mot possible dans le vide, mais le mot le plus approprié et le plus sensé serait banane. Le mot banane aura une plus grande possibilité dans ce contexte que n’importe quel autre mot. Le modèle suggérera que le terme banane a plus de chances d’être dans cette position.

Réseaux neuronaux du GPT 3

Tout en développant le réseau neuronal de ce modèle pendant les phases de formation, le développeur insère de nombreux exemples de phrases et de textes. Le neurone convertira les mots en différentes représentations numériques appelées vecteurs de représentation. Cela aide le modèle à comprimer les données. Lorsque vous demandez les données valides, le programme les décompresse. La compression et la décompression des données développeront la capacité précise du programme pour le calcul de la possibilité des mots.
Une fois que le modèle a terminé le processus de formation, il peut calculer le mot possible dans le contexte à partir d’une vaste collection de mots dans son ensemble de données. Cela aidera l’algorithme à prédire le mot précis qui a le plus de chances de se produire. Supposons que vous chronométriez les mots ; vous recevrez rapidement des suggestions sur les mots. Cette action prédictive est une inférence dans l’apprentissage machine.

Cohérence du modèle

L’algorithme du modèle créera un effet de miroir. Le modèle suggérera également le rythme et la texture de la forme des tâches que vous créez. Par exemple, vous pouvez trouver les réponses aux questions. Supposons que vous écriviez une histoire, et que vous vouliez ressembler à Shakespeare, vous pouvez générer un titre imaginaire et produire une histoire qui ressemble à la syntaxe et au rythme de Shakespeare. Cette cohérence est remarquable par rapport à un modèle qui fonctionne tout seul.
GPT produit de façon constante des combinaisons de mots et des formes possibles pour diverses tâches qu’il n’a jamais produites auparavant, ce qui fait de ce modèle une technologie linguistique “à quelques coups”. Même si le modèle n’a pas subi de formation approfondie et comprend des informations limitées, vous pouvez effectuer diverses tâches et combiner les possibilités des mots. En outre, il permet également d’effectuer de nouvelles tâches dépassant leurs capacités. Imaginez maintenant comment le programme fonctionnera lorsque nous inclurons davantage de données de formation. La capacité et les performances du modèle ont obtenu un score élevé aux tests linguistiques. Cela montre à quel point le modèle adopte une approche remarquablement humaine dans des établissements où les langues sont différentes.

Importance du GPT 3

Les développeurs de GPT 3 ont introduit ce modèle linguistique à l’aide de données de formation en plusieurs langues. Le GPT 3 est également un modèle réussi qui non seulement exécute des tâches linguistiques mais fournit également des solutions à des problèmes de raisonnement tels que l’arithmétique.
Par exemple, vous pouvez trouver un résultat précis à 100% avec des problèmes de soustraction et d’addition à deux chiffres. Les modèles moins complexes ne peuvent fournir qu’une précision de 60 % car ils contiennent moins de paramètres. Cependant, le GPT 3 peut résoudre des problèmes arithmétiques complexes. Cela rend ce modèle plus complexe que celui de son concurrent. Il aide également à résoudre les problèmes au-delà de ses capacités de formation car il comprend un algorithme d’apprentissage automatique.
Cela signifie que nous pouvons augmenter la productivité de ce modèle de langage en augmentant la taille du modèle et de l’ensemble des données saisies. Actuellement, la performance globale du modèle est d’environ 175B paramètres pour l’exécution de diverses tâches. En comparant le paramètre augmenté dans le GPT 2 au GPT 3, nous pouvons supposer que la performance du modèle du GPT 4 serait encore plus élevée.

Conclusion

Le GPT 3 est un modèle linguistique capable de générer des textes à l’aide d’algorithmes qui effectuent diverses tâches en collectant des données à partir d’ensembles de données de formation. Le GPT 3 peut effectuer de nombreuses activités qui comprennent des structures linguistiques telles que la rédaction d’essais, les questions et réponses, les traductions, le résumé de textes longs et le codage informatique.
Le GPT 3 comprend un algorithme d’apprentissage machine qui contient un réseau neuronal. Ces réseaux de neurones rassemblent les données d’apprentissage en entrée et génèrent la combinaison de mots possible en sortie dans le contexte, ce qui en fait un modèle de prédiction du langage. Ce modèle est un type d’apprentissage machine non supervisé car il ne permet pas de conclure si la réponse est bonne ou mauvaise. Le processus de pondération du réseau neuronal de ce modèle en fait l’une des meilleures et des plus grandes technologies que l’on ait jamais créées en tant que modèle de langage. Actuellement, le modèle est dans un format bêta et une API plug and play. Cela signifie qu’une fois que le modèle sera mis à la disposition du public, il pourra relever divers défis majeurs pour notre usage organisationnel.