Modèles de langage IA BERT et GPT. Quelles entreprises sont derrière cela, que peuvent-elles faire exactement et quelles sont les différences ? | o1 +

🤖✨ Les modèles de langage IA BERT et GPT

Un aperçu des technologies qui changent nos vies !

Les modèles de langage d'IA BERT et GPT ont révolutionné le monde du traitement du langage naturel (NLP) ces dernières années. Ils sont au cœur de nombreuses applications qui impactent notre quotidien, des moteurs de recherche aux assistants vocaux en passant par les traductions automatiques. Mais quelles entreprises sont à l’origine de ces technologies, que peuvent-elles faire exactement et quelles sont les différences entre elles ?

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🌐 BERT : représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs

Entreprise derrière BERT

Le géant de la technologie Google est derrière BERT. En tant que l'un des leaders de l'IA et de l'apprentissage automatique, Google a présenté BERT au public en 2018. Le développement de BERT a constitué une étape importante dans la recherche en PNL et a influencé de nombreuses applications à l'intérieur et à l'extérieur de Google.

Qu'est-ce que BERT et que peut-il faire ?

BERT signifie « Représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs ». Il s'agit d'un modèle linguistique pré-entraîné qui vise à comprendre le contexte des mots dans un texte en considérant les informations du contexte gauche et droit d'un mot. Cela le distingue des modèles précédents qui ne lisaient le texte que dans un seul sens.

La nature bidirectionnelle de BERT permet au modèle de capturer des connexions et des significations plus profondes dans le langage. Il est formé à travers deux méthodes principales :

1. Modélisation du langage masqué (MLM)

Cela implique de masquer des mots sélectionnés au hasard dans une phrase et le modèle tente de prédire ces mots en fonction du contexte.

2. Prédiction de la prochaine phrase (NSP)

Le modèle apprend à comprendre les relations entre les phrases en prédisant si une phrase en suit une autre.

Applications du BERT

BERT a conduit à des améliorations significatives des performances dans de nombreuses tâches de PNL, notamment :

Systèmes de questions et réponses

Capacité améliorée à extraire les réponses aux questions du texte.

Classement du texte

Catégorisation plus précise des documents et des messages.

Analyse des sentiments

Meilleure reconnaissance des émotions et des opinions dans les textes.

Reconnaissance d'entité nommée (NER)

Identification plus précise des noms, lieux, organisations, etc.

Grâce à sa version open source, Google a permis aux chercheurs et aux développeurs de personnaliser et d'optimiser BERT pour une variété d'applications.

🚀 GPT : transformateurs génératifs pré-entraînés

Entreprise derrière GPT

Les modèles GPT ont été développés par OpenAI, une société de recherche dédiée au développement et au progrès de l'intelligence artificielle conviviale. OpenAI a été fondée en 2015 et a depuis réalisé plusieurs avancées en matière d'apprentissage automatique.

Qu'est-ce que GPT et que peut-il faire ?

GPT signifie « Transformateur pré-entraîné génératif ». Contrairement à BERT, qui est bidirectionnel, GPT est un modèle unidirectionnel qui génère du texte de gauche à droite. Le modèle est spécialisé dans la génération de textes de type humain par pré-entraînement sur de grands ensembles de données.

Les différentes versions de GPT (GPT, GPT-2, GPT-3 et GPT-4) ont chacune augmenté les capacités et la taille du modèle. GPT-3 et GPT-4 en particulier ont attiré l'attention du monde entier en raison de leurs impressionnantes capacités de génération de texte.

Applications du TPG

GPT peut être utilisé dans divers contextes, notamment :

Génération de texte automatisée

Rédaction d'articles, d'histoires ou de poèmes.

Chatbots et assistants virtuels

Menez naturellement des conversations avec les utilisateurs.

traduction

Traduire des textes entre différentes langues.

Génération de code

Écriture de code de programme basé sur des descriptions en langage naturel.

Résumé des textes

Création de versions courtes de documents longs.

La capacité de GPT à générer un texte contextuellement pertinent et cohérent en a fait un outil puissant dans de nombreux secteurs.

⚖️ Différences entre BERT et GPT

1. Architecture et méthodes de formation

BERT est bidirectionnel et se concentre sur la compréhension du texte en considérant simultanément le contexte avant et après un mot. Il utilise MLM et NSP comme méthodes de formation.

GPT est unidirectionnel et se spécialise dans la génération de texte en prédisant les mots de manière séquentielle. Il utilise une méthode autorégressive où chaque mot est prédit en fonction des mots précédents.

2. Domaines d'application

BERT est principalement utilisé pour les tâches de compréhension qui impliquent de comprendre le contenu et la signification des textes.

GPT est utilisé pour les tâches de génération qui impliquent la production d'un nouveau texte.

3. Entreprise et philosophie

Avec BERT, Google se concentre sur l'amélioration de la capacité des machines à comprendre le langage, ce qui alimente directement des produits tels que la recherche Google.

OpenAI avec GPT vise à développer une IA capable de générer des textes de type humain et d'accomplir des tâches complexes, en mettant fortement l'accent sur les considérations éthiques.

4. Taille du modèle et accessibilité

BERT a été publié en open source, ce qui a encouragé la recherche et le développement dans toute la communauté.

GPT, surtout dans les versions les plus récentes, est moins accessible en raison de sa taille et de sa complexité. OpenAI offre un accès via des API pour garder le contrôle de l'utilisation et prévenir les abus.

🏢 L'importance des entreprises derrière les modèles

Google et BERT

Google a développé BERT pour améliorer la précision et la pertinence de son moteur de recherche. En comprenant mieux les requêtes de recherche et le contenu des sites Web, Google peut fournir à ses utilisateurs des résultats plus pertinents. La version open source de BERT a également enrichi la communauté des chercheurs.

OpenAI et GPT

Avec GPT, OpenAI a montré à quel point les modèles génératifs peuvent être puissants. Avec la sortie de GPT-3 et GPT-4, OpenAI a alimenté le débat sur les possibilités et les risques de l'IA. OpenAI suit une stratégie de publication contrôlée pour garantir que la technologie est utilisée de manière responsable.

⚠️ Considérations et défis éthiques

Avec les performances croissantes des modèles de langage tels que BERT et GPT, des questions éthiques se posent également :

Désinformation

La capacité de GPT à générer du texte persuasif pourrait être utilisée à mauvais escient pour diffuser des informations erronées ou de fausses nouvelles.

Préjugés et discrimination

Lorsque les modèles sont formés sur des données biaisées, ils peuvent reproduire ou renforcer les biais existants.

protection des données

L’utilisation de grandes quantités de données pour entraîner des modèles soulève des questions sur la protection des données personnelles.

Google et OpenAI sont conscients de ces défis et travaillent sur des mesures visant à minimiser les risques. OpenAI, par exemple, met l’accent sur la nécessité d’un développement sûr et responsable de l’IA et a établi des lignes directrices pour l’utilisation du GPT.

🔮 Perspectives d'avenir

Le développement de BERT et GPT ne marque que le début d’une nouvelle ère dans le domaine de l’IA et de la PNL. Les futurs modèles pourraient combiner les atouts des deux approches pour créer des outils encore plus puissants et polyvalents.

Développements possibles

Modèles hybrides

Combinaison de compréhension bidirectionnelle et de capacité générative.

Adaptation à des domaines spécifiques

Modèles de formation pour des domaines spécialisés tels que la médecine ou le droit.

Efficacité améliorée

Développer des modèles qui nécessitent moins de ressources tout en offrant des performances élevées.

Des cadres éthiques plus solides

Établissement de normes et de lignes directrices pour une utilisation responsable de l’IA.

🌟 Avancées dans le traitement du langage naturel

BERT et GPT sont des exemples impressionnants d’avancées dans le traitement du langage naturel. Ils montrent comment les machines sont de plus en plus capables de comprendre et de générer le langage humain. Les entreprises à l’origine de ces modèles, Google et OpenAI, jouent un rôle crucial dans l’élaboration du paysage de l’IA.

Alors que BERT se concentre sur la compréhension et l'interprétation du langage, GPT se concentre sur la génération de texte. Les différences dans leurs architectures et domaines d’application en font des outils complémentaires dans le monde de la PNL.

L’avenir nous réserve certainement d’autres développements passionnants. Grâce à une recherche responsable et à une considération éthique, BERT, GPT et leurs successeurs peuvent contribuer à créer une technologie qui améliore la vie des gens tout en relevant les défis liés à des outils aussi puissants.

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