Qu’est-ce que GPT-3 ?
GPT-3, ou transformateur préformé génératif de troisième génération, est un modèle d’apprentissage automatique par réseau neuronal formé à partir de données Internet pour générer tout type de texte. Développé par OpenAI, il nécessite une petite quantité de texte en entrée pour générer de grands volumes de textes pertinents et sophistiqués générés par la machine.
Le réseau neuronal d’apprentissage profond de GPT-3 est un modèle comportant plus de 175 milliards de paramètres d’apprentissage automatique. Pour mettre les choses à l’échelle, le plus grand modèle de langage entraîné avant GPT-3 était le modèle Turing NLG de Microsoft, qui comptait 10 milliards de paramètres.
Début 2021, GPT-3 est le plus grand réseau neuronal jamais produit. Par conséquent, GPT-3 est meilleur que tout autre modèle antérieur pour produire un texte suffisamment convaincant pour donner l’impression qu’un humain aurait pu l’écrire.
Que peut faire GPT-3 ?
Le traitement du langage naturel comprend comme l’un de ses principaux composants la génération du langage naturel, qui se concentre sur la génération de textes naturels en langage humain.
Cependant, la génération de contenu compréhensible par l’homme est un défi pour les machines qui ne connaissent pas vraiment les complexités et les nuances du langage. En utilisant du texte sur Internet, GPT-3 est entraîné à générer du texte humain réaliste.
GPT-3 a été utilisé pour créer des articles, de la poésie, des histoires, des reportages et des dialogues en utilisant seulement une petite quantité de texte d’entrée qui peut être utilisée pour produire de grandes quantités de copie de qualité.
GPT-3 est également utilisé pour des tâches de conversation automatisées, répondant à tout texte qu’une personne tape dans l’ordinateur par un nouveau texte adapté au contexte.
GPT-3 peut créer tout ce qui a une structure textuelle, et pas seulement des textes en langage humain. Il peut également générer automatiquement des résumés de texte et même du code de programmation.
Exemples de GPT-3 :
Grâce à ses puissantes capacités de génération de texte, GPT-3 peut être utilisé de nombreuses façons. GPT-3 est utilisé pour générer des textes créatifs tels que des articles de blog, des textes publicitaires, et même de la poésie qui imite le style de Shakespeare, Edgar Allen Poe et d’autres auteurs célèbres.
En utilisant seulement quelques extraits de texte de code d’exemple, GPT-3 peut créer un code exploitable qui peut être exécuté sans erreur, puisque le code de programmation est juste une forme de texte.
GPT-3 a également été utilisé avec succès pour créer des sites Web. En utilisant simplement un peu de texte suggéré, un développeur a combiné l’outil de prototypage d’interface utilisateur Figma avec GPT-3 pour créer des sites Web en les décrivant simplement en une ou deux phrases. GPT-3 a même été utilisé pour cloner des sites Web en fournissant une URL comme texte suggéré.
Les développeurs utilisent GPT-3 de plusieurs façons, depuis la génération d’extraits de code, d’expressions régulières, de tracés et de graphiques à partir de descriptions textuelles, de fonctions Excel et d’autres applications de développement.
GPT-3 est également utilisé dans le monde des jeux pour créer des dialogues de chat réalistes, des quiz, des images et autres graphiques basés sur des suggestions de texte. GPT-3 peut également générer des mèmes, des recettes et des bandes dessinées.
Comment fonctionne GPT-3 ?
GPT-3 est un modèle de prédiction linguistique. Cela signifie qu’il dispose d’un modèle d’apprentissage automatique par réseau neuronal qui peut prendre un texte en entrée et le transformer en ce qu’il prédit être le résultat le plus utile.
Pour ce faire, le système s’entraîne sur le vaste corpus de textes Internet afin de repérer les modèles. Plus précisément, GPT-3 est la troisième version d’un modèle qui se concentre sur la génération de texte en étant pré-entraîné sur une énorme quantité de texte.
Lorsqu’un utilisateur saisit un texte, le système analyse la langue et utilise un prédicteur de texte pour créer le résultat le plus probable. Même sans beaucoup de réglage ou d’entraînement supplémentaire, le modèle génère un texte de sortie de haute qualité qui ressemble à ce que les humains produiraient.
Quels sont les avantages de GPT-3 ?
Lorsqu’une grande quantité de texte doit être générée par une machine à partir d’une petite quantité de texte en entrée, GPT-3 constitue une bonne solution. Il existe de nombreuses situations où il n’est pas pratique ou efficace d’avoir un humain sur place pour générer du texte en sortie, ou il peut y avoir un besoin de génération automatique de texte qui semble humain.
Par exemple, les centres de service client peuvent utiliser GPT-3 pour répondre aux questions des clients ou soutenir les chatbots ; les équipes de vente peuvent l’utiliser pour entrer en contact avec des clients potentiels ; et les équipes de marketing peuvent rédiger des textes en utilisant GPT-3.
Quels sont les risques et les limites du TPG-3 ?
Bien que le TPG-3 soit remarquablement vaste et puissant, il présente plusieurs limites et risques liés à son utilisation. Le plus gros problème est que GPT-3 n’est pas en apprentissage permanent.
Il a été pré-entraîné, ce qui signifie qu’il ne dispose pas d’une mémoire à long terme permanente qui apprend de chaque interaction. En outre, le GPT-3 souffre des mêmes problèmes que tous les réseaux neuronaux : son manque de capacité à expliquer et à interpréter pourquoi certaines entrées donnent lieu à des sorties spécifiques.
En outre, les architectures de transformateurs – dont le GPT-3 fait partie – souffrent de problèmes de taille d’entrée limitée. Un utilisateur ne peut pas fournir beaucoup de texte en entrée pour la sortie, ce qui peut limiter certaines applications. GPT-3, en particulier, ne peut traiter que des textes de quelques phrases en entrée. GPT-3 souffre également d’un temps d’inférence lent, car il faut beaucoup de temps au modèle pour générer des résultats.
Plus inquiétant encore, GPT-3 souffre d’un large éventail de biais d’apprentissage automatique. Puisque le modèle a été formé sur du texte Internet, il présente de nombreux biais que les humains présentent dans leur texte en ligne.
Par exemple, deux chercheurs du Middlebury Institute of International Studies ont constaté que GPT-3 est particulièrement apte à générer des textes radicaux tels que des discours imitant les théoriciens du complot et les suprématistes blancs.
Les groupes radicaux ont ainsi la possibilité d’automatiser leurs discours de haine. En outre, la qualité du texte généré est suffisamment élevée pour que les gens commencent à s’inquiéter de son utilisation, craignant que GPT-3 ne soit utilisé pour créer des articles de “fake news”.
Historique de GPT-3
Formée en 2015 en tant qu’organisation à but non lucratif, OpenAI a développé GPT-3 comme l’un de ses projets de recherche dans le but de s’attaquer aux objectifs plus larges de promotion et de développement d’une “IA amicale” d’une manière qui profite à l’humanité dans son ensemble.
La première version de GPT a été publiée en 2018 et contenait 117 millions de paramètres. La deuxième version du modèle, GPT-2, a été publiée en 2019 avec environ 1,5 milliard de paramètres. En tant que dernière version, GPT-3 fait un énorme bond en avant par rapport au dernier modèle avec plus de 175 milliards de paramètres, soit plus de 100 fois son prédécesseur et dix fois plus que les programmes comparables.
Des modèles pré-entraînés antérieurs, tels que les représentations codées bidirectionnelles de Transformers, ont démontré la viabilité de la méthode de génération de texte et montré le pouvoir qu’ont les réseaux neuronaux de générer de longues chaînes de texte qui semblaient auparavant irréalisables.
OpenAI a donné accès au modèle de manière progressive afin de voir comment il serait utilisé et d’éviter les problèmes potentiels. Le modèle a été diffusé pendant une période bêta au cours de laquelle les utilisateurs devaient s’inscrire pour l’utiliser, initialement gratuitement.
Cependant, la période bêta a pris fin le 1er octobre 2020, et la société a publié un modèle de tarification basé sur un système de crédits à plusieurs niveaux qui va d’un niveau d’accès gratuit pour 100 000 crédits ou trois mois d’accès à des centaines de dollars par mois pour un accès à plus grande échelle. En 2020, Microsoft a investi un milliard de dollars dans OpenAI pour devenir le titulaire exclusif de la licence du modèle TPG-3.
L’avenir de GPT-3 :
OpenAI et d’autres travaillent sur des modèles encore plus puissants et plus grands. Un certain nombre d’efforts open source sont en cours pour fournir un modèle gratuit et sans licence comme contrepoids à la propriété exclusive de Microsoft.
OpenAI prévoit des versions plus grandes et plus spécifiques de ses modèles formés sur des types de textes différents et plus variés. D’autres se penchent sur différents cas d’utilisation et applications du modèle GPT-3. Cependant, la licence exclusive de Microsoft pose des problèmes à ceux qui cherchent à intégrer ces capacités dans leurs applications.
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Sébastian Magni est un Spécialiste du SEO et Inbound Marketing chez @LCM
