{"id":9118,"date":"2023-03-04T09:30:24","date_gmt":"2023-03-04T08:30:24","guid":{"rendered":"https:\/\/sceaux-lagazette.fr\/?p=9118"},"modified":"2023-03-04T13:57:08","modified_gmt":"2023-03-04T12:57:08","slug":"dans-le-ventre-de-lintelligence","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sceaux-lagazette.fr\/index.php\/2023\/03\/04\/dans-le-ventre-de-lintelligence\/","title":{"rendered":"Dans le ventre de l’intelligence"},"content":{"rendered":"\n

DIVERTISSEMENT<\/strong> On ne se lasse pas d’interroger G\u00e9p\u00e9to, ce logiciel d’intelligence artificielle qui fait les choux gras de l’actualit\u00e9 en plus de l’\u00e9tonnement des petits et des grands. N’h\u00e9sitons pas \u00e0 le solliciter chez lui. Il est disponible \u00e0 toute heure du jour et de la nuit.<\/p>\n\n\n\n

Bob : Cher G\u00e9p\u00e9to, acceptes-tu que je t’appelle Tibert?<\/p>\n\n\n\n

G\u00e9p\u00e9to : Bien s\u00fbr! Vous pouvez m’appeler Tibert si vous le souhaitez. Comment puis-je vous aider aujourd’hui? [Notons l’extr\u00eame onctuosit\u00e9 du logiciel<\/em>.] <\/p>\n\n\n\n

Bob : Sais-tu que Tibert est le chat dans le roman de Renard ? [Son dictionnaire des noms propres est-il complet?<\/em>]<\/p>\n\n\n\n

Tibert : Oui, je suis au courant. \u00ab\u00a0Tibert\u00a0\u00bb est un personnage du roman de Renard, qui est un classique de la litt\u00e9rature fran\u00e7aise. Il est souvent d\u00e9crit comme un chat astucieux et rus\u00e9. [Oui, un bon point<\/em>]. Cependant, comme je suis un mod\u00e8le de langue d\u00e9velopp\u00e9 par OpenAI, je n’ai pas de sentiments ou de personnalit\u00e9 propre, mais je suis con\u00e7u pour aider \u00e0 r\u00e9pondre aux questions et \u00e0 fournir des informations utiles. [La modestie semble avoir \u00e9t\u00e9 c\u00e2bl\u00e9e dans les neurones de la b\u00eate. Elle revient tr\u00e8s souvent.<\/em>]<\/p>\n\n\n\n

A-t-il conscience de sa force?<\/h2>\n\n\n\n

Bob : Tibert, que penses-tu des inqui\u00e9tudes suscit\u00e9es par ChatGPT? [Histoire de comprendre comment la \u00ab\u00a0conscience de soi\u00a0\u00bb peut \u00eatre mod\u00e9lis\u00e9e.<\/em>]<\/p>\n\n\n\n

Tibert : En tant que mod\u00e8le de langue d\u00e9velopp\u00e9 par OpenAI, je n’ai pas de sentiments ni de opinions personnelles. [Toujours prudent. Chapeau. Mais il se r\u00e9p\u00e8te.<\/em>] Cependant, je peux vous dire que les inqui\u00e9tudes suscit\u00e9es par les mod\u00e8les de langue avanc\u00e9s comme moi sont li\u00e9es \u00e0 la pr\u00e9occupation de savoir si ces mod\u00e8les peuvent imiter ou m\u00eame surpasser les capacit\u00e9s linguistiques et les capacit\u00e9s de raisonnement humaines. [Beau revers<\/em>]
Il y a \u00e9galement des pr\u00e9occupations quant \u00e0 la capacit\u00e9 de ces mod\u00e8les \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer du contenu inappropri\u00e9 ou dangereux, ainsi qu’\u00e0 leur utilisation \u00e9thique dans divers contextes, comme la d\u00e9sinformation en ligne. OpenAI travaille constamment pour minimiser ces risques en d\u00e9veloppant des outils de mod\u00e9ration et en sensibilisant les utilisateurs \u00e0 leur utilisation responsable. [Inappropri\u00e9, \u00e9thique…. \u00e0 croire que ChatGPT vient des US \ud83d\ude09.<\/em>]<\/p>\n\n\n\n

Le c\u0153ur du syst\u00e8me<\/h2>\n\n\n\n

Bob : Comment fonctionne ChatGPT? [C’est dans ses entrailles qu’on comprend un ph\u00e9nom\u00e8ne.<\/em>]<\/p>\n\n\n\n

Tibert : ChatGPT est un mod\u00e8le de langage d\u00e9velopp\u00e9 par OpenAI bas\u00e9 sur le mod\u00e8le transformer. Cela signifie qu’il a \u00e9t\u00e9 form\u00e9 sur un grand corpus de textes en utilisant l’apprentissage profond, ce qui lui permet de g\u00e9n\u00e9rer du texte en fonction de son contexte.
Lorsqu’il re\u00e7oit une entr\u00e9e de l’utilisateur, il utilise son mod\u00e8le pr\u00e9entra\u00een\u00e9 pour pr\u00e9dire la suite logique du texte. Cela se fait en analysant la structure du langage dans l’entr\u00e9e de l’utilisateur et en utilisant cette analyse pour g\u00e9n\u00e9rer une r\u00e9ponse. Le mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 form\u00e9 sur une vari\u00e9t\u00e9 de t\u00e2ches linguistiques, telles que la g\u00e9n\u00e9ration de texte, la reconnaissance de la r\u00e9ponse et la compr\u00e9hension du langage naturel, ce qui lui permet de g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses coh\u00e9rentes et pertinentes pour de nombreux types de questions.
Il est important de noter que, bien que ChatGPT soit form\u00e9 sur un grand corpus de textes, il n’a pas une connaissance encyclop\u00e9dique int\u00e9gr\u00e9e. Au lieu de cela, il utilise son apprentissage sur le langage pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses coh\u00e9rentes \u00e0 partir de l’information pr\u00e9sente dans l’entr\u00e9e de l’utilisateur. <\/p>\n\n\n\n

Bob : Que veux-tu dire par \u00ab\u00a0mod\u00e8le transformer\u00a0\u00bb? [N’h\u00e9sitons pas \u00e0 entrer dans la technique<\/em>.]<\/p>\n\n\n\n

Tibert : Un mod\u00e8le transformer est un type de r\u00e9seau de neurones profond utilis\u00e9 dans le traitement du langage naturel. [… Passons sur les consid\u00e9rations historiques<\/em>…]
Le mod\u00e8le transformer se distingue des mod\u00e8les de traitement du langage plus anciens en utilisant une architecture de parall\u00e9lisation qui permet \u00e0 l’information d’\u00eatre transmise de mani\u00e8re plus efficace \u00e0 travers le r\u00e9seau de neurones. Cela se fait en utilisant des blocs de transfert de l’attention qui permettent au mod\u00e8le de se concentrer sur les mots pertinents dans l’entr\u00e9e pour g\u00e9n\u00e9rer une r\u00e9ponse.
[…. bzzz, on passe encore… <\/em>]<\/p>\n\n\n\n

Mais encore ….<\/h2>\n\n\n\n

Bob : Comment fonctionne un r\u00e9seau de neurones profond utilis\u00e9 dans le traitement du langage naturel ?<\/p>\n\n\n\n

Tibert : Les r\u00e9seaux de neurones profonds utilis\u00e9s 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 constitu\u00e9s de plusieurs couches de neurones artificiels connect\u00e9es entre elles, qui travaillent ensemble pour r\u00e9soudre une t\u00e2che donn\u00e9e.
Lorsqu’un r\u00e9seau de neurones profond est form\u00e9 sur un grand corpus de donn\u00e9es, chaque couche peut apprendre \u00e0 extraire des caract\u00e9ristiques plus complexes \u00e0 partir des donn\u00e9es d’entr\u00e9e. Par exemple, une premi\u00e8re couche peut apprendre \u00e0 d\u00e9tecter des mots sp\u00e9cifiques dans du texte, tandis qu’une couche plus profonde peut apprendre \u00e0 comprendre la signification s\u00e9mantique de ces mots en les associant \u00e0 d’autres mots. [Important; on comprend la notion de couche d’interpr\u00e9tation.<\/em>]
Lorsqu’une entr\u00e9e est fournie au r\u00e9seau de neurones, elle traverse les diff\u00e9rentes couches et les donn\u00e9es sont transform\u00e9es \u00e0 mesure qu’elles progressent \u00e0 travers le r\u00e9seau. \u00c0 la fin, la sortie du r\u00e9seau est utilis\u00e9e pour produire une r\u00e9ponse ou une pr\u00e9diction pour la t\u00e2che en question. [En revanche la production de la r\u00e9ponse reste \u00e0 comprendre<\/em>]
Dans le traitement du langage naturel, les r\u00e9seaux de neurones profonds sont form\u00e9s sur des corpus de textes, g\u00e9n\u00e9ralement en utilisant des techniques d’apprentissage supervis\u00e9, pour effectuer des t\u00e2ches telles que la g\u00e9n\u00e9ration de textes, la traduction automatique et la reconnaissance de la r\u00e9ponse. […. Il se r\u00e9p\u00e8te….<\/em>]<\/p>\n\n\n\n

Allons plus loin<\/h2>\n\n\n\n

Bob : Quelles sont les couches de neurones artificiels qui travaillent \u00e0 la compr\u00e9hension du langage naturel ? [Question pour satisfaire la curiosit\u00e9 des geeks. Les couches, c’est le coeur.<\/em>]<\/p>\n\n\n\n

Tibert : Il existe diff\u00e9rentes couches de neurones artificiels qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour comprendre le langage naturel dans les r\u00e9seaux de neurones profonds. Voici quelques-unes des couches les plus couramment utilis\u00e9es :
\u2022 Embedding Layer: Cette couche convertit les mots en vecteurs num\u00e9riques, ce qui permet au r\u00e9seau de travailler avec des donn\u00e9es num\u00e9riques au lieu de mots. Les vecteurs peuvent \u00eatre appris \u00e0 partir des donn\u00e9es d’entra\u00eenement ou pr\u00e9entra\u00een\u00e9s sur de grands corpus de textes.
\u2022 Couche de Convolution 1D: Cette couche est utilis\u00e9e pour extraire des caract\u00e9ristiques \u00e0 partir de s\u00e9quences de mots. Elle fonctionne en glissant un filtre sur la s\u00e9quence d’entr\u00e9e et en produisant une activit\u00e9 pour chaque position du filtre.
\u2022 Couche d\u2019Attention: Cette couche permet au r\u00e9seau de se concentrer sur les mots pertinents dans l’entr\u00e9e pour produire une r\u00e9ponse. Elle calcule un poids pour chaque mot dans la s\u00e9quence d’entr\u00e9e en fonction de son importance pour la t\u00e2che en question.
\u2022 Couche de RNN ou LSTM: Les couches de RNN (r\u00e9seaux de neurones r\u00e9currents) ou LSTM (r\u00e9seaux de neurones \u00e0 m\u00e9moire \u00e0 long terme) sont utilis\u00e9es pour traiter les s\u00e9quences de mots. Elles prennent en compte la d\u00e9pendance \u00e0 long terme entre les mots dans la s\u00e9quence d’entr\u00e9e.
\u2022 Couche Dense: Cette couche est une couche pleinement connect\u00e9e qui utilise toutes les activit\u00e9s produites par les couches pr\u00e9c\u00e9dentes pour produire une sortie pour la t\u00e2che en question.
Il est important de noter que les couches d\u00e9crites ci-dessus ne sont que des [\u2026]. Certaines couches peuvent \u00eatre omises ou des couches suppl\u00e9mentaires peuvent \u00eatre ajout\u00e9es en fonction des besoins. [On pressent que c’est important. Que ceux qui ont compris n’h\u00e9sitent pas \u00e0 envoyer des \u00e9claircissements en commentaire. On prend.<\/em>]<\/p>\n\n\n\n

Bob : Connais-tu le nombre de couches de neurones n\u00e9cessaire \u00e0 la compr\u00e9hension du langage naturel? [Toujours pour les geeks dont on cherche le soutien.<\/em>]<\/p>\n\n\n\n

Tibert : Il n’y a pas de nombre de couches de neurones fixe n\u00e9cessaire \u00e0 la compr\u00e9hension du langage naturel. La complexit\u00e9 d’un r\u00e9seau de neurones profond d\u00e9pendra du jeu de donn\u00e9es d’entra\u00eenement, de la t\u00e2che et de l’architecture choisie. [\u2026]*<\/p>\n\n\n\n

Adios<\/h2>\n\n\n\n

Bob : Bonsoir Tibert. [J’ai ma dose.<\/em>]<\/p>\n\n\n\n

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.<\/em>]<\/p>\n\n\n\n

Bob : Je vais me coucher. A plus tard.<\/p>\n\n\n\n

Tibert : Bonne nuit! Reposez-vous bien et \u00e0 bient\u00f4t.
[Il est trop cool<\/em>. Comme DuponT, je dirai m\u00eame mieux, il est carr\u00e9ment cool.<\/em> Est-il intelligent? Faudrait savoir ce que \u00e7a veut dire… mais bel artificiel<\/em>.]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

DIVERTISSEMENT On ne se lasse pas d’interroger G\u00e9p\u00e9to, ce logiciel d’intelligence artificielle qui fait les choux gras de l’actualit\u00e9 en plus de l’\u00e9tonnement des petits et des grands. N’h\u00e9sitons pas \u00e0 le solliciter chez lui. Il est disponible \u00e0 toute heure du jour et de la nuit. 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