Crée par la start-up Open AI basée à San Francisco, GPT-3 est un programme informatique tirant sont origine de l’intelligence artificielle. En raison de sa gigantesque composition en neurones, ce réseau trouve parfaitement sa place dans le Deep Learning, une section du Machine Learning. Ce dernier se repose fondamentalement sur l’intelligence artificielle ou IA. Jusqu’à ce jour, GPT-3 demeure le programme le plus performant pour la production de contenu se rapprochant le mieux des textes rédigés par un humain. Le GPT-3 a la capacité de répondre avec un nouveau texte parfaitement adapté au contexte lorsqu’un texte quelconque est tapé à l’ordinateur par un être humain. Grâce à cette aptitude, le GPT-3 peut générer des questions/réponses à l’endroit de la recherche de documents, du service client ou de la génération des rapports, creer des textes de vente AIDA. Découvrez comment l'IA peut révolutionner le webmarketing et le SEO.
Le fonctionnement du GPT-3
Étant créé l’image d’un réseau de neurones, le GPT-3 est un modèle linguistique. Il s’agit en fait de la forme particulière d’un programme statistique. GPT-3 est simplement un acronyme de ‘’generative pre-training’’ qui peut être littéralement traduit comme ‘’préformation générative’’. Il faut noter que ce programme en est à sa troisième version. Il est génératif en ce sens qu’à l’opposé des autres réseaux de neurones existants qui ne répondent que par ‘’oui ‘’ ou ‘’non’’, il a la capacité de produire des séquences de textes originales et assez longues en guise de réponse. En ce qui concerne la préformation, il faut simplement retenir que GPT-3 n’a pas été conçu sur la base d’un domaine en particulier. Il peut s’adapter et accomplir des taches dans n’importe quel domaine.
Dans son mode de fonctionnement, GPT-3 évalue la probabilité qu’un mot donné puisse apparaitre dans un texte en comparaison avec les autres mots du même texte. Cette estimation est connue sous le nom de probabilité conditionnelle des mots.
Pour illustrer, considérons la phrase incomplète suivante : Lors de ma sortie à la, j’ai apprécié le doux bruit des vagues et la chaleur des grains de sable sous mes pieds. Étant donné que le langage est doté d’une grande composabilité, l’espace en blanc (souligné) peut être comblé avec un mot quelconque. Néanmoins, le mot ‘’plage’’ a une plus grande probabilité de remplir ce vide dans la plupart des textes.
Lors de la conception du réseau neuronal que constitue GPT-3, une multitude d’échantillons de textes sont transférés dans l’outil. Les mots de ces textes sont ensuite transformés en des représentations numériques ou des vecteurs. Cela peut se comparer à une compression de données. Une fois qu’une information est communiquée à GPT-3, il procède à une décompression afin de transformer le texte en une phrase ayant du sens.
Cet exercice de compression et de décompression améliore la précision des résultats fournis par le programme en ce qui concerne la probabilité conditionnelle des mots.
Le GPT-3 et l’effet miroir
Dans le fonctionnement du GPT-3, la prédilection des mots dans la formulation d’un texte est appelé inférence. Il s’agit d’un phénomène s’apparentant à un effet miroir. En plus de l’apparition des mots, la forme d’une tâche écrite, la texture ou encore le rythme d’un genre sont bel et bien reproduits.
C’est grâce à ce processus que le GPT-3 est capable de produire un poème nouveau et cohérent juste à partir d’un nom de poète et d’un extrait de ses écrits.
Quels sont les aptitudes de GPT-3
Open AI est autant reconnu pour les méthodes de diffusion de son programme que pour le programme en question. En effet, c’est le 14 Février 2019, jour de la Saint Valentin, que la deuxième version du GPT, le GPT-2, a été révélé par la société. Au départ, cette dernière n’avait pas pour objectif de dévoilé la plus performante des versions car elle redoutait les risques de productions de contenus auxquels on ne pourrait se fier. GPT-3 peu réaliser de nombreuses actions. Quelques-unes sont exposées ci-après.
Toutefois, le code a été mis à la portée de tous en téléchargement.
En ce qui concerne le GPT-3, il n’était pas question de téléchargement. La société Open AI a simplement procéder à l’activation d’un service de cloud auquel on pouvait accéder à travers une API. Ceci fait de GPT-3 une offre as-a-service et permet de gagner de l’argent d’une part et de limiter l’utilisation du code par les personnes ayant de mauvaises intentions.
L’aide au service client
Le programme GPT-3 permet de réaliser un nombre importants d’opérations comme par exemple l'aide pour le support d'outils SAAS à l'aide chatbot, la reformulation de texte, vous assister dans la rédaction de textes et de contenu pour les réseaux sociaux. Jasper est le meilleur outil de génération de contenu basé sur l'IA.
L’alimentation des jeux vidéos
Le GPT-3 est également utilisé par Latitude, un créateur de jeux qui se sert du GPT-3 pour optimiser son jeu Al Dungeon. Il s’agit d’un jeu d’aventure conçu en mode texte.
En général, de tels jeux ont besoin d’un ensemble de décisions complexes pour matérialiser les différentes options qui s’offrent dans le jeu. Cependant, grâce au GPT -3, un état de jeu changeant peut-être générer de façon dynamique en réponse à une action ordonnée par l’utilisateur.
La création d’interfaces
Grace au code GPT-3, de nombreuses interfaces ont pu être créées par diverses entreprises. La start-up Debuild, spécialisé dans le développement d’applications est un exemple palpable. Le dirigeant de cette jeune entreprise a pu développer grâce au GPT-3, un programme au sein duquel vous pouvez entrer la description d’une interface d’utilisateur (en anglais) et obtenir un code informatique en guise de réponse de la part de GPT-3. Ceci par l’utilisation de JSK, l’extension syntaxique de JavaScript. En quelques mots, le programme développé vous produit une interface selon votre description.
Ainsi, le modèle se rend bien polyvalent, capable d’interpréter un langage tout en appliquant des tests de raisonnement adéquat. Aussi, la capacité de réponse pour cet outil est assez intuitive pour des réponses toutes naturelles.
À titre illustratif, vous pourrez utiliser cet outil pour la gestion des textes qui cadrent sur le prix de location d’un bien immobilier. Lorsque vous spécifiez une ville où le GPT3 vous récupère les tarifs locatifs en vigueur dans la région.
D’autre part, le dirigeant de la jeune entreprise Debuild a également démontré que lorsqu’il décrit une interface utilisateur à l’aide de plusieurs boutons et en une phrase, il avait la possibilité de décrire un programme dans son ensemble. Ceci même dans le cas il est assez simple.
Étant donné qu’Open AI voit défilé un nombre assez important d’applications à travers son accès API, la société reste sur ses gardes en ce qui concerne l’accès au code. La possibilité d’une tarification sur un service commercial est en cours d’examen. Pour le moment le programme est encore dans sa version bêta. Les réflexions sont menées sur les impacts que pourraient avoir la publication de la version la plus performante à l’endroit des industries, des entreprises et des personnes. Il s’agit en effet d’un outil assez puissant.
Le GPT-3 apprend -il pour de vrai ?
Pour répondre à cette préoccupation, on pourrait simplement dire que GPT-3 est en train d’apprendre. En effet, il subit un ajustement automatique de ses paramètres grâce à l’ingestion des données de formation. C’est de cette façon que le modèle linguistique devient plus performant que le produit de la programmation explicite du code à elle seule aurait pu donner. On pourrait donc comparer le GPT-3 à une amélioration progressive au fil des années d’un ordinateur qui a la capacité d’appréhender une fonction qui permet de modifier des données sans aucune intervention humaine.
Malgré cela, on pourrait se questionner sur l’intelligence réelle de la machine et sur sa capacité à réellement apprendre. De nombreuses issues peuvent être trouvées à ces interrogations mais il est évident que la pensée humaine n’intervient pas dans cette situation. Imaginez quelques instants que vous avez la capacité de garder un score numérique en tête afin de déterminer le nombre de mots pouvant apparaitre étant reliés les uns aux autres. S’il était question de qualifié cette aptitude à pouvoir formuler des phrases, des paragraphes ou même des portions entières de texte, vous ne diriez certainement pas qu’il s’agit d’une réflexion. Ici, il est probablement question de statistique combien à un autre paramètre inconnu.
En effet, en procédant à une inspection plus approfondie, la qualité humaine conférée à GPT-3 est réduite à néant. Il faut savoir que si GOT-3 répond à une série de question réponses, ce n’est nullement parce qu’il a une connaissance du sujet sur lequel il est interrogé.
Le programme a simplement intégré la distribution saisissant les informations affirmés dans in texte ainsi que le format d’un duo question-déclaration. De ce fait, il est capable de les refléter comme extrants.
Dans le cas des réseaux de neurones tels que GPT-3, les critiques estimeront que les astuces employées sont bien présentes. D’autres pourraient admettre qu’il est possible qu’un programme ayant l’aptitude d’opérer des calculs de probabilités pour de gigantesques regroupements de textes puisse être une intelligence particulière, peut et même différente de celle des êtres humains. Quoi qu’il en soit, il s’agirait forcément d’une intelligence et l’écarter en tant que tel semblerait tout simplement prématuré.
Par ailleurs, il est évident qu’u programme tel que GPT-3 est plus qu’un simple programme statistique. Les calculs d’un tel réseau de neurones découlent généralement d’une multitude d’opérations mathématiques complexes qui s’effectuent en parallèle et de manière simultanée. On ne peut attribuer qu’une forme d’intelligence du type des représentations distribuées prenant forme au sein des réseaux neuronaux au GPT-3.
Quelles sont les lacunes de GPT-3 ?
Bien qu’il y ait eu d’importantes améliorations par rapport à la deuxième version de GPT, GPT-3 n’est pas sans lacunes. Les auteurs eux soulignent ce fait en affirmant que « les échantillons GPT-3 continuent parfois de se répéter au niveau du document en ce qui concerne la sémantique. D’autre part, ils perdent progressivement en cohérence pour de très longs passages ».
De plus, pour un certain nombre de tests réalisés, le programme n’obtient pas de bon résultats. Pour être plus précis, il a des difficultés à répondre à des questions telles que : Le fromage va-t-il fondre si je le mets dans le réfrigérateur ? On en déduit que certaines situations de bon sens peuvent échapper à GPT-3.
L’incohérence survenant avec de longs textes
L’une des lacunes principales de GPT-3 se situe au niveau de son incapacité à produire de bons résultats pour des textes suffisamment longs. Ainsi certains éléments de réponses peuvent vous paraitre très remarquables tandis que d’autres ne seront pas du tout bon.
Il faut également noter qu’au fur et à mesure que de tests seront faits avec GPT-3, notamment pour de longs passages, l’enthousiasme de départ risque fortement de s’estomper. Indépendamment de la tâche qui doit être effectuer, les incohérences internes font leur apparition et la production textuelle devient plus fastidieuse.
La solution la plus probable est de pouvoir créer des propositions humaines assez efficaces afin d’obtenir de meilleurs résultats avec GPT-3.
Les biais
En dehors des incohérences, le respect de la partialité est une autre lacune de GPT-3. Il faut reconnaitre qu’il s’agit d’un problème concernant l’ensemble des programmes basés sur la distribution conditionnelle. L’approche de base consiste à rendre exactement, comme un miroir, ce qui est mis. Ceci crée d’importants biais au sein des données. Les résultats sont non seulement biaisés, mais ils peuvent également être sexistes et racistes. Open AI affirme qu’elle utilise un système de filtrage qui lui permettrait de détecter dans le programme des éventuels dangers. Cette manière de faire leur permet d’en savoir plus sur les causes des mauvais résultats.
Le renforcement qui opère seulement sur la partie principale
L’autre lacune de GPT-3 provient du fait qu’il renforce uniquement la partie la plus importante lorsqu’il effectue l’analyse une courbe de probabilité conditionnelle. Il faut en effet garder à l’esprit qu’en termes d’utilisation du langage, les exemples les plus novateurs sont ceux les moins courants. La créativité pourrait donc être réduite à néant si l’on doit se contenter de refléter le contenu le plus remarquable dans une société.
Actuellement, pour pallier cette lacune, l’Open AI propose un paramètre qui permet de faire un ajustement dans le programme. Il s’agit de ‘’valeur de température’’. Avec ce bouton, il est possible de régler GPt-3 de manière à ce qu’il choisisse plutôt des agencements de mots moins probables. Le texte ainsi produit serait un peu moins courant.
Pour une entreprise, la préoccupation majeure réside dans le fait que GPT-3 ne puisse pas être accorder avec des données qui lui sont propres. Étant donné qu’un réglage n’est pas vraiment possible, il serait assez difficile que GPT-3 soit spécifique, par exemple, à un domaine industriel donnée.