ChatGPT est un remarquable modèle de langage d'intelligence artificielle. Nous l'utilisons tous pour nous assister dans diverses tâches.
Vous êtes-vous déjà demandé comment il a été formé pour produire des réponses qui semblent si humaines ? Dans cet article, nous allons examiner la formation de ChatGPT.
Nous expliquerons comment il est devenu l'un des plus remarquables modèles de langage. Alors que nous explorons le monde fascinant de ChatGPT, embarquez pour un voyage de découverte.
Aperçu de la formation
ChatGPT est un modèle de traitement du langage naturel.
Avec ChatGPT, nous pouvons nous engager dans des dialogues interactifs et des discussions humaines. Il utilise une approche similaire à celle de Instruire GPT, qui est un modèle de langage de pointe. Il a été développé peu de temps avant ChatGPT.
Il utilise une méthode plus engageante. Cela permet des interactions naturelles avec l'utilisateur. C'est donc un outil parfait pour une variété d'applications telles que les chatbots et les assistants virtuels.
La procédure de formation de ChatGPT est un processus en plusieurs étapes. La préformation générative est la première étape de la formation de ChatGPT.
Dans cette phase, le modèle est formé à l'aide d'un corpus important de données textuelles. Ensuite, le modèle découvre les corrélations statistiques et les modèles trouvés dans le langage naturel. Ainsi, nous pouvons avoir une réponse grammaticalement précise et cohérente.
Puis nous suivons une étape de mise au point supervisée. Dans cette partie, le modèle est formé sur une tâche particulière. Par exemple, il peut effectuer une traduction linguistique ou répondre à des questions.
Enfin, ChatGPT utilise l'apprentissage des récompenses à partir des commentaires humains.
Maintenant, examinons ces étapes.
Préformation générative
Le niveau initial de formation est la préformation générative. Il s'agit d'une méthode courante pour former des modèles de langage. Pour créer des séquences de jetons, la méthode applique le "paradigme de prédiction de l'étape suivante".
Qu’est-ce que ça veut dire?
Chaque jeton est une variable unique. Ils représentent un mot ou une partie de mot. Le modèle essaie de déterminer quel mot est le plus susceptible de venir ensuite compte tenu des mots qui le précèdent. Il utilise la distribution de probabilité sur tous les termes de sa séquence.
Le but des modèles de langage est de construire des séquences de jetons. Ces séquences doivent représenter les modèles et les structures du langage humain. Ceci est possible en formant des modèles sur d'énormes quantités de données textuelles.
Ensuite, ces données sont utilisées pour comprendre comment les mots sont distribués dans la langue.
Pendant la formation, le modèle modifie les paramètres de distribution de probabilité.
Et, il essaie de réduire la différence entre la distribution attendue et réelle des mots dans un texte. Ceci est possible avec l'utilisation d'une fonction de perte. La fonction de perte calcule la différence entre les distributions attendues et réelles.
Traitement du langage naturel ainsi que vision par ordinateur sont l'un des domaines où nous utilisons la préformation générative.
La question de l'alignement
Le problème d'alignement est l'une des difficultés de la préformation générative. Cela fait référence à la difficulté de faire correspondre la distribution de probabilité du modèle à la distribution des données réelles.
En d'autres termes, les réponses générées par le modèle devraient être plus humaines.
Le modèle peut parfois fournir des réponses inattendues ou inappropriées. Et cela peut être dû à diverses causes, telles que le biais des données de formation ou le manque de connaissance du contexte du modèle. Le problème d'alignement doit être résolu pour améliorer la qualité des modèles de langage.
Pour surmonter ce problème, les modèles de langage comme ChatGPT utilisent des techniques de réglage fin.
Mise au point supervisée
La deuxième partie de la formation ChatGPT est une mise au point supervisée. Les développeurs humains engagent des dialogues à ce stade, agissant à la fois en tant qu'utilisateur humain et chatbot.
Ces entretiens sont enregistrés et agrégés dans un ensemble de données. Chaque échantillon de formation comprend un historique de conversation distinct correspondant à la prochaine réponse du développeur humain servant de « chatbot ».
L'ajustement supervisé a pour but de maximiser la probabilité attribuée à la séquence de jetons dans la réponse associée par le modèle. Cette méthode est connue sous le nom d'« apprentissage par imitation » ou de « clonage de comportement ».
De cette façon, le modèle peut apprendre à fournir des réponses plus naturelles et cohérentes. Il reproduit les réponses données par les entrepreneurs humains.
Le réglage fin supervisé est l'endroit où le modèle de langage peut être ajusté pour une tâche particulière.
Donnons un exemple. Supposons que nous voulions apprendre à un chatbot à fournir des recommandations de films. Nous formerions le modèle de langage pour prédire les classements de films en fonction des descriptions de films. Et, nous utiliserions un ensemble de données de descriptions et de classements de films.
L'algorithme finirait par déterminer quels aspects d'un film correspondaient à des cotes élevées ou médiocres.
Une fois formé, nous pourrions utiliser notre modèle pour suggérer des films aux utilisateurs humains. Les utilisateurs peuvent décrire un film qu'ils apprécient, et le chatbot utilisera le modèle de langage raffiné pour recommander plus de films qui lui sont comparables.
Limitations de la supervision : changement de distribution
Le réglage fin supervisé apprend à un modèle de langage à atteindre un objectif spécifié. Ceci est possible en alimentant le modèle a jeu de données puis l'entraîner à faire des prédictions. Ce système a cependant des limites appelées "restrictions de surveillance".
L'une de ces restrictions est le « changement de distribution ». Cela fait référence à la possibilité que les données de formation ne reflètent pas avec précision la distribution réelle des entrées que le modèle rencontrerait.
Reprenons l'exemple précédent. Dans l'exemple de suggestion de film, l'ensemble de données utilisé pour former le modèle peut ne pas refléter avec précision la variété de films et les préférences de l'utilisateur que le chatbot rencontrerait. Le chatbot pourrait ne pas fonctionner aussi bien que nous le souhaiterions.
De ce fait, il rencontre des apports différents de ceux qu'il a observés lors de la formation.
Pour l'apprentissage supervisé, lorsque le modèle n'est formé que sur un ensemble donné d'instances, ce problème se pose.
De plus, le modèle peut mieux fonctionner face à un changement de distribution si l'apprentissage par renforcement est utilisé pour l'aider à s'adapter à de nouveaux contextes et à apprendre de ses erreurs.
Basé sur les préférences, récompenser l'apprentissage
L'apprentissage par la récompense est la troisième étape de formation dans le développement d'un chatbot. Dans l'apprentissage par récompense, le modèle apprend à maximiser un signal de récompense.
C'est un score qui indique l'efficacité avec laquelle le modèle accomplit le travail. Le signal de récompense est basé sur les commentaires des personnes qui notent ou évaluent les réponses du modèle.
L'apprentissage par récompense vise à développer un chatbot qui produit des réponses de haute qualité que les utilisateurs humains préfèrent. Pour ce faire, une technique d'apprentissage automatique appelée l'apprentissage par renforcement - qui comprend l'apprentissage à partir de la rétroaction sous forme de récompenses - est utilisé pour former le modèle.
Le chatbot répond aux demandes des utilisateurs, par exemple, en fonction de sa compréhension actuelle de la tâche, qui lui est fournie lors de l'apprentissage de la récompense. Un signal de récompense est ensuite donné en fonction de l'efficacité du chatbot une fois que les réponses ont été évaluées par des juges humains.
Ce signal de récompense est utilisé par le chatbot pour modifier ses paramètres. Et cela améliore les performances des tâches.
Quelques limites à l'apprentissage par récompense
Un inconvénient de l'apprentissage des récompenses est que les commentaires sur les réponses du chatbot peuvent ne pas arriver avant un certain temps, car le signal de récompense peut être clairsemé et retardé. Par conséquent, il peut être difficile de former avec succès le chatbot car il peut ne recevoir de retour sur des réponses spécifiques que bien plus tard.
Un autre problème est que les juges humains peuvent avoir des opinions ou des interprétations variées sur ce qui fait une réponse réussie, ce qui peut entraîner un biais dans le signal de récompense. Pour atténuer cela, il est fréquemment utilisé par plusieurs juges pour fournir un signal de récompense plus fiable.
Que réserve l'avenir?
Il existe plusieurs étapes futures potentielles pour améliorer encore les performances de ChatGPT.
Pour augmenter la compréhension du modèle, une voie future potentielle consiste à inclure davantage d'ensembles de données de formation et de sources de données. Il est également possible d'améliorer la capacité du modèle à comprendre et à prendre en compte les entrées non textuelles.
Par exemple, les modèles de langage pourraient comprendre des visuels ou des sons.
En incorporant des techniques de formation spécifiques, ChatGPT peut également être amélioré pour certaines tâches. Par exemple, il peut effectuer l'analyse des sentiments ou la production du langage naturel. En conclusion, ChatGPT et les modèles de langage associés sont très prometteurs pour progresser.
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