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Dans le cerveau de l'intelligence artificielle : Comment une IA comme ChatGPT génère-t-elle une réponse? Découvrez comment écrire le prompt parfait avec Chat GPT
L'intelligence artificielle (IA), souvent appelée "AI" en anglais, est le domaine d'étude qui cherche à créer des machines capables d'imiter l'intelligence humaine.
Des avancées majeures ont été réalisées grâce au deep learning ou apprentissage profond, une sous-discipline qui s'appuie sur des réseaux de neurones, dont les types varient entre réseau neuronal standard, réseau convolutif (utilisé principalement pour le traitement d'images) et réseau de neurones récurrents (efficace pour les séquences, comme le langage).
OpenAI, une entreprise de pointe dans le domaine de l'IA, a développé des modèles tels que GPT3, GPT 3.5 et GPT4. Parmi ces modèles, ChatGPT est spécialement conçu pour générer des textes cohérents et pertinents à partir d'un prompt, c'est-à-dire une entrée ou une amorce de texte fournie par l'utilisateur.
D'ailleurs, le prompt engineering ou "ingénierie des prompts" est une technique pour créer des prompts spécifiques afin d'obtenir les meilleures réponses possibles de ChatGPT. Pour les débutants souhaitant s'initier à cette technologie, de nombreux tutoriels et playgrounds (espaces de test) sont disponibles pour comprendre le fonctionnement de ChatGPT et pour expérimenter avec différents prompts.
Comme toute technologie, ChatGPT n'est pas exempt de bugs ou d'imperfections. Il est donc essentiel de comprendre les bases, comme "qu'est-ce que l'IA" ou "comment fonctionne ChatGPT", avant de se lancer dans des expérimentations plus avancées ou des applications concrètes.
Pour ceux qui souhaitent affiner les capacités d'un modèle, il y a le fine-tuning, un processus d'apprentissage spécifique pour adapter un modèle pré-entraîné à des tâches particulières.
Chaque fois que vous posez une question à ChatGPT, vous êtes témoin d'une prouesse technologique qui façonne l'ère de l'intelligence artificielle. Mais comment une telle machine arrive-t-elle à générer des réponses aussi rapidement et pertinemment?
Un "modèle de langage". Un modèle de langage est essentiellement un vaste réseau neuronal entraîné sur d'énormes quantités de texte. Cet entraînement lui permet de reconnaître des schémas linguistiques, d'apprendre la grammaire, la syntaxe et même certains aspects du contexte. ChatGPT, par exemple, est basé sur l'architecture GPT-4 de OpenAI, qui est le résultat d'années de recherches et d'entraînements sur des pétaoctets de données.
Quand vous posez une question à ChatGPT, le modèle prend en entrée votre texte et le traite à travers plusieurs couches de neurones. Chaque couche essaie de comprendre le sens global de la question, de décomposer ses nuances et d'associer les informations pertinentes pour former une réponse. Il est important de noter que ChatGPT ne "pense" pas comme un être humain. Il ne possède pas de conscience ou de compréhension profonde. Au lieu de cela, il s'appuie sur les patterns qu'il a appris lors de son entraînement pour générer des réponses.
L'une des principales forces de GPT-4 est sa capacité à gérer des séquences de mots de grande taille. Cela signifie que non seulement il peut comprendre votre question, mais il peut également se souvenir du contexte sur une plus longue conversation, ce qui lui permet d'offrir des réponses plus cohérentes et contextuelles.
#IntelligenceArtificielle #ChatGPT #OpenAI #GPT4 #IA
28 авг 2024
