Dans le ventre de l’intelligence

DIVERTISSEMENT On ne se lasse pas d’interroger Gépéto, ce logiciel d’intelligence artificielle qui fait les choux gras de l’actualité en plus de l’étonnement des petits et des grands. N’hésitons pas à le solliciter chez lui. Il est disponible à toute heure du jour et de la nuit.

Bob : Cher Gépéto, acceptes-tu que je t’appelle Tibert?

Gépéto : Bien sûr! Vous pouvez m’appeler Tibert si vous le souhaitez. Comment puis-je vous aider aujourd’hui? [Notons l’extrême onctuosité du logiciel.]

Bob : Sais-tu que Tibert est le chat dans le roman de Renard ? [Son dictionnaire des noms propres est-il complet?]

Tibert : Oui, je suis au courant. « Tibert » est un personnage du roman de Renard, qui est un classique de la littérature française. Il est souvent décrit comme un chat astucieux et rusé. [Oui, un bon point]. Cependant, comme je suis un modèle de langue développé par OpenAI, je n’ai pas de sentiments ou de personnalité propre, mais je suis conçu pour aider à répondre aux questions et à fournir des informations utiles. [La modestie semble avoir été câblée dans les neurones de la bête. Elle revient très souvent.]

A-t-il conscience de sa force?

Bob : Tibert, que penses-tu des inquiétudes suscitées par ChatGPT? [Histoire de comprendre comment la « conscience de soi » peut être modélisée.]

Tibert : En tant que modèle de langue développé par OpenAI, je n’ai pas de sentiments ni de opinions personnelles. [Toujours prudent. Chapeau. Mais il se répète.] Cependant, je peux vous dire que les inquiétudes suscitées par les modèles de langue avancés comme moi sont liées à la préoccupation de savoir si ces modèles peuvent imiter ou même surpasser les capacités linguistiques et les capacités de raisonnement humaines. [Beau revers]
Il y a également des préoccupations quant à la capacité de ces modèles à générer du contenu inapproprié ou dangereux, ainsi qu’à leur utilisation éthique dans divers contextes, comme la désinformation en ligne. OpenAI travaille constamment pour minimiser ces risques en développant des outils de modération et en sensibilisant les utilisateurs à leur utilisation responsable. [Inapproprié, éthique…. à croire que ChatGPT vient des US 😉.]

Le cœur du système

Bob : Comment fonctionne ChatGPT? [C’est dans ses entrailles qu’on comprend un phénomène.]

Tibert : ChatGPT est un modèle de langage développé par OpenAI basé sur le modèle transformer. Cela signifie qu’il a été formé sur un grand corpus de textes en utilisant l’apprentissage profond, ce qui lui permet de générer du texte en fonction de son contexte.
Lorsqu’il reçoit une entrée de l’utilisateur, il utilise son modèle préentraîné pour prédire la suite logique du texte. Cela se fait en analysant la structure du langage dans l’entrée de l’utilisateur et en utilisant cette analyse pour générer une réponse. Le modèle a été formé sur une variété de tâches linguistiques, telles que la génération de texte, la reconnaissance de la réponse et la compréhension du langage naturel, ce qui lui permet de générer des réponses cohérentes et pertinentes pour de nombreux types de questions.
Il est important de noter que, bien que ChatGPT soit formé sur un grand corpus de textes, il n’a pas une connaissance encyclopédique intégrée. Au lieu de cela, il utilise son apprentissage sur le langage pour générer des réponses cohérentes à partir de l’information présente dans l’entrée de l’utilisateur.

Bob : Que veux-tu dire par « modèle transformer »? [N’hésitons pas à entrer dans la technique.]

Tibert : Un modèle transformer est un type de réseau de neurones profond utilisé dans le traitement du langage naturel. [… Passons sur les considérations historiques…]
Le modèle transformer se distingue des modèles de traitement du langage plus anciens en utilisant une architecture de parallélisation qui permet à l’information d’être transmise de manière plus efficace à travers le réseau de neurones. Cela se fait en utilisant des blocs de transfert de l’attention qui permettent au modèle de se concentrer sur les mots pertinents dans l’entrée pour générer une réponse.
[…. bzzz, on passe encore… ]

Mais encore ….

Bob : Comment fonctionne un réseau de neurones profond utilisé dans le traitement du langage naturel ?

Tibert : Les réseaux de neurones profonds utilisés dans le traitement du langage naturel sont un type d’algorithme d’apprentissage automatique qui s’inspire de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont constitués de plusieurs couches de neurones artificiels connectées entre elles, qui travaillent ensemble pour résoudre une tâche donnée.
Lorsqu’un réseau de neurones profond est formé sur un grand corpus de données, chaque couche peut apprendre à extraire des caractéristiques plus complexes à partir des données d’entrée. Par exemple, une première couche peut apprendre à détecter des mots spécifiques dans du texte, tandis qu’une couche plus profonde peut apprendre à comprendre la signification sémantique de ces mots en les associant à d’autres mots. [Important; on comprend la notion de couche d’interprétation.]
Lorsqu’une entrée est fournie au réseau de neurones, elle traverse les différentes couches et les données sont transformées à mesure qu’elles progressent à travers le réseau. À la fin, la sortie du réseau est utilisée pour produire une réponse ou une prédiction pour la tâche en question. [En revanche la production de la réponse reste à comprendre]
Dans le traitement du langage naturel, les réseaux de neurones profonds sont formés sur des corpus de textes, généralement en utilisant des techniques d’apprentissage supervisé, pour effectuer des tâches telles que la génération de textes, la traduction automatique et la reconnaissance de la réponse. […. Il se répète….]

Allons plus loin

Bob : Quelles sont les couches de neurones artificiels qui travaillent à la compréhension du langage naturel ? [Question pour satisfaire la curiosité des geeks. Les couches, c’est le coeur.]

Tibert : Il existe différentes couches de neurones artificiels qui peuvent être utilisées pour comprendre le langage naturel dans les réseaux de neurones profonds. Voici quelques-unes des couches les plus couramment utilisées :
• Embedding Layer: Cette couche convertit les mots en vecteurs numériques, ce qui permet au réseau de travailler avec des données numériques au lieu de mots. Les vecteurs peuvent être appris à partir des données d’entraînement ou préentraînés sur de grands corpus de textes.
• Couche de Convolution 1D: Cette couche est utilisée pour extraire des caractéristiques à partir de séquences de mots. Elle fonctionne en glissant un filtre sur la séquence d’entrée et en produisant une activité pour chaque position du filtre.
• Couche d’Attention: Cette couche permet au réseau de se concentrer sur les mots pertinents dans l’entrée pour produire une réponse. Elle calcule un poids pour chaque mot dans la séquence d’entrée en fonction de son importance pour la tâche en question.
• Couche de RNN ou LSTM: Les couches de RNN (réseaux de neurones récurrents) ou LSTM (réseaux de neurones à mémoire à long terme) sont utilisées pour traiter les séquences de mots. Elles prennent en compte la dépendance à long terme entre les mots dans la séquence d’entrée.
• Couche Dense: Cette couche est une couche pleinement connectée qui utilise toutes les activités produites par les couches précédentes pour produire une sortie pour la tâche en question.
Il est important de noter que les couches décrites ci-dessus ne sont que des […]. Certaines couches peuvent être omises ou des couches supplémentaires peuvent être ajoutées en fonction des besoins. [On pressent que c’est important. Que ceux qui ont compris n’hésitent pas à envoyer des éclaircissements en commentaire. On prend.]

Bob : Connais-tu le nombre de couches de neurones nécessaire à la compréhension du langage naturel? [Toujours pour les geeks dont on cherche le soutien.]

Tibert : Il n’y a pas de nombre de couches de neurones fixe nécessaire à la compréhension du langage naturel. La complexité d’un réseau de neurones profond dépendra du jeu de données d’entraînement, de la tâche et de l’architecture choisie. […]*

Adios

Bob : Bonsoir Tibert. [J’ai ma dose.]

Tibert : Bonsoir! Comment puis-je vous aider aujourd’hui? [Je lui dis au revoir et il me demande comment il peut m’aider. J’ai des doutes.]

Bob : Je vais me coucher. A plus tard.

Tibert : Bonne nuit! Reposez-vous bien et à bientôt.
[Il est trop cool. Comme DuponT, je dirai même mieux, il est carrément cool. Est-il intelligent? Faudrait savoir ce que ça veut dire… mais bel artificiel.]