GPT et les grands modèles de langage : Une nouvelle ère
📝 Résumé
La série GPT (Generative Pre-trained Transformer) d'OpenAI a redéfini les capacités de l'IA en traitement du langage naturel et au-delà. De GPT-1 à GPT-4, cette évolution a culminé avec ChatGPT, qui a démocratisé l'accès à l'intelligence artificielle pour des centaines de millions de personnes.
Évolution de GPT
- GPT-1 (2018) : 117M paramètres, preuve de concept du pré-entraînement
- GPT-2 (2019) : 1.5B paramètres, génération de texte cohérente
- GPT-3 (2020) : 175B paramètres, apprentissage in-context
- GPT-4 (2023) : Modèle multimodal (texte + images)
"GPT a démontré que l'échelle est la clé : plus le modèle est grand, plus ses capacités sont surprenantes et émergentes."
Principes techniques
Les LLM sont entraînés en deux phases :
- Pré-entraînement : Prédiction du prochain token sur des corpus massifs de texte
- Fine-tuning : Alignement avec les préférences humaines via RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
Capacités émergentes
Avec l'échelle, de nouvelles capacités apparaissent :
- Raisonnement en chaîne de pensée (Chain-of-thought)
- Apprentissage en contexte (few-shot learning)
- Génération de code (Copilot, Cursor)
- Résolution de problèmes complexes
ChatGPT : Démocratisation de l'IA
Lancé en novembre 2022, ChatGPT a :
- Atteint 100 millions d'utilisateurs en 2 mois
- Rendu l'IA conversationnelle accessible au grand public
- Transformé les workflows dans de nombreuses industries
Limitations et défis
Les LLM présentent encore des problèmes :
- Hallucinations (génération d'informations fausses)
- Biais reflétant les données d'entraînement
- Coûts computationnels élevés
- Questions de sécurité et d'alignement
💡 Pourquoi c'est important ?
GPT et les LLM ont déclenché une révolution technologique comparable à l'arrivée d'Internet. Ces modèles transforment le travail intellectuel, la programmation, l'éducation et la créativité. Comprendre leur fonctionnement est essentiel pour naviguer dans ce nouveau monde.
🔍 Pour aller plus loin
- Comment fonctionne le RLHF pour aligner les modèles
- La course aux LLM : GPT-4 vs Claude vs Gemini
- Les modèles open source : LLaMA, Mistral, et l'avenir de l'IA ouverte
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