GPT-3 et les Transformers

ChatGPT est basé sur GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), un modèle de langage qui utilise une architecture de réseau neuronal appelée Transformer. Les Transformers sont une classe de modèles qui utilisent l'apprentissage en profondeur pour comprendre les relations entre les mots et les phrases dans un texte.

Un aspect clé des Transformers est leur capacité à gérer les dépendances à long terme dans un texte. Par exemple, si une phrase fait référence à quelque chose qui a été mentionné plusieurs phrases plus tôt, un Transformer est capable de "comprendre" cette référence.

GPT-3 est un type spécifique de Transformer appelé "Transformateur génératif pré-entraîné". Cela signifie qu'avant d'être utilisé pour répondre aux questions ou générer du texte, il a été entraîné sur une grande quantité de texte existant pour apprendre les patterns du langage1.

Génération de texte avec ChatGPT

Quand vous posez une question à ChatGPT ou lui donnez un prompt, il utilise ce qu'il a appris pendant son entraînement pour générer une réponse. Il commence par le premier mot et prédit le mot le plus probable qui suit, puis utilise cette prédiction pour générer le mot suivant, et ainsi de suite, jusqu'à ce qu'il atteigne une longueur de texte prédéfinie ou génère un token spécial qui signifie la fin du texte.

Il est important de noter que ChatGPT génère du texte de manière stochastique, c'est-à-dire qu'il y a un élément de hasard dans les mots qu'il génère. Cela signifie que si vous donnez le même prompt à ChatGPT plusieurs fois, vous obtiendrez probablement des réponses légèrement différentes à chaque fois.

Enfin, il est important de souligner que, bien que ChatGPT soit capable de générer des réponses très pertinentes et parfois surprenantes, il ne comprend pas réellement le sens du texte qu'il génère. Il ne fait que prédire les mots suivants en se basant sur les patterns qu'il a appris pendant son entraînement.