Modèles de langage IA BERT et GPT : quelles entreprises les développent, quelles sont leurs fonctionnalités et quelles sont leurs 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 traitement automatique du langage naturel (TALN) ces dernières années. Ils sont au cœur de nombreuses applications qui influencent notre quotidien, des moteurs de recherche aux assistants vocaux en passant par la traduction automatique. Mais quelles sont les entreprises à l'origine de ces technologies, que peuvent-elles faire exactement et quelles sont leurs différences ?

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🌐 BERT : Représentations d’encodeur bidirectionnel à partir de transformateurs

Société derrière BERT

Derrière BERT se cache le géant technologique Google. Comptant parmi les entreprises leaders dans le domaine 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 traitement automatique du langage naturel et a influencé de nombreuses applications, tant au sein de Google qu'à l'extérieur.

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

BERT, acronyme de « Bidirectional Encoder Representations from Transformers », est un modèle de langage pré-entraîné qui vise à comprendre le contexte des mots d'un texte en prenant en compte les informations situées à gauche et à droite de chaque mot. Ceci le distingue des modèles précédents qui ne lisaient les textes que dans un seul sens.

La nature bidirectionnelle de BERT permet au modèle de saisir des relations et des significations plus profondes au sein du langage. Il est entraîné à l'aide de deux méthodes principales :

1. Modélisation du langage masqué (MLM)

Dans ce processus, des mots sélectionnés aléatoirement dans une phrase sont masqués, et le modèle tente de prédire ces mots en fonction du contexte.

2. Prédiction de la phrase suivante (NSP)

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

Applications de BERT

BERT a permis d'améliorer considérablement les performances dans de nombreuses tâches de traitement automatique du langage naturel, notamment :

Systèmes de questions-réponses

Amélioration de la capacité à extraire les réponses aux questions à partir de textes.

Classification de texte

Catégorisation plus précise des documents et des actualités.

Analyse des sentiments

Meilleure reconnaissance des émotions et des opinions dans les textes.

Reconnaissance d'entités nommées (NER)

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

En publiant BERT en tant que logiciel libre, Google a permis aux chercheurs et aux développeurs de l'adapter et de l'optimiser pour une grande variété d'applications.

🚀 GPT : Transformateurs pré-entraînés génératifs

Société derrière GPT

Les modèles GPT ont été développés par OpenAI, une société de recherche dédiée au développement et à la promotion d'une intelligence artificielle bienveillante. Fondée en 2015, OpenAI a depuis réalisé plusieurs avancées majeures dans le domaine de l'apprentissage automatique.

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

GPT signifie « Generative Pre-trained Transformer ». Contrairement à BERT, qui est bidirectionnel, GPT est un modèle unidirectionnel qui génère du texte de gauche à droite. Ce modèle est spécialisé dans la production de texte naturel grâce à un pré-entraînement sur de vastes ensembles de données.

Les différentes versions de GPT (GPT, GPT-2, GPT-3 et GPT-4) ont chacune accru les capacités et la taille du modèle. GPT-3 et GPT-4, en particulier, ont suscité un intérêt mondial grâce à leurs impressionnantes performances en matière de génération de texte.

Applications de GPT

GPT peut être utilisé dans divers contextes, notamment :

Génération automatique de texte

Écrire des articles, des histoires ou des poèmes.

Chatbots et assistants virtuels

Mener des conversations avec les utilisateurs de manière naturelle.

traduction

Traduire des textes entre différentes langues.

génération de code

Écrire du code de programme à partir de descriptions en langage naturel.

Résumé des textes

Création de résumés de documents longs.

La capacité de GPT à générer des textes contextuellement pertinents et cohérents en a fait un outil puissant dans de nombreux secteurs.

⚖️ Différences entre BERT et GPT

1. Architecture et méthodes de formation

BERT est un modèle bidirectionnel qui vise à comprendre les textes en prenant simultanément en compte le contexte avant et après chaque mot. Il utilise MLM et NSP comme méthodes d'apprentissage.

GPT est unidirectionnel et spécialisé dans la génération de textes par prédiction séquentielle des mots. Il utilise une méthode autorégressive, où chaque mot est prédit à partir des mots précédents.

2. Domaines d'application

BERT est principalement utilisé pour les tâches de compréhension qui consistent à saisir le contenu et la signification des textes.

GPT est utilisé pour les tâches de génération qui impliquent la production de nouveaux textes.

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 comme Google Search.

OpenAI avec GPT vise à développer une IA capable de générer des textes semblables à ceux des humains et d'effectuer des tâches complexes, en mettant l'accent sur les considérations éthiques.

4. Taille et accessibilité du modèle

BERT a été publié en tant que logiciel libre, ce qui a encouragé la recherche et le développement au sein de la communauté.

GPT, notamment dans ses versions les plus récentes, est moins accessible en raison de sa taille et de sa complexité. OpenAI propose un accès via des API afin de contrôler son utilisation et d'en 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 des résultats plus pertinents à ses utilisateurs. La mise à disposition de BERT en open source a également enrichi la communauté de recherche.

OpenAI et GPT

OpenAI a démontré la puissance des modèles génératifs avec GPT. La publication de GPT-3 et GPT-4 a alimenté le débat sur les opportunités et les risques liés à l'IA. OpenAI privilégie une stratégie de diffusion contrôlée afin de garantir une utilisation responsable de cette technologie.

⚠️ Considérations et défis éthiques

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

Désinformation

La capacité de GPT à générer des textes persuasifs pourrait être détournée pour diffuser de la désinformation ou de fausses nouvelles.

Préjugés et discrimination

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

Protection des données

L’utilisation de vastes ensembles de données pour entraîner des modèles soulève des questions quant à la protection des données personnelles.

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

🔮 Perspectives d'avenir

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

Évolutions possibles

modèles hybrides

Combinaison d'une compréhension bidirectionnelle et d'une capacité générative.

Adaptation à des domaines spécifiques

Formation de mannequins pour des domaines spécialisés tels que la médecine ou le droit.

Amélioration de l'efficacité

Développement de modèles nécessitant moins de ressources tout en offrant des performances élevées.

Des cadres éthiques plus solides

Établir des normes et des lignes directrices pour une utilisation responsable de l'IA.

🌟 Progrès dans le traitement automatique du langage naturel

BERT et GPT sont des exemples impressionnants des progrès réalisés dans le traitement automatique du langage naturel. Ils démontrent comment les machines sont de plus en plus capables de comprendre et de générer la parole humaine. Les entreprises à l'origine de ces modèles, Google et OpenAI, jouent un rôle crucial dans le développement de l'intelligence artificielle.

Alors que BERT se concentre sur la compréhension et l'interprétation du langage, GPT s'intéresse à la génération de textes. Leurs architectures et domaines d'application différents en font des outils complémentaires dans le domaine du traitement automatique du langage naturel.

L'avenir réserve sans aucun doute d'autres développements passionnants. Grâce à une recherche responsable et au respect des principes éthiques, BERT, GPT et leurs successeurs peuvent contribuer à la création de technologies qui améliorent la vie des gens tout en relevant les défis liés à l'utilisation d'outils aussi puissants.

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OpenAI fait progresser le monde de l'intelligence artificielle avec son dernier modèle, o1, qui représente une avancée majeure dans ce domaine. Ce système novateur marque un tournant dans le développement des modèles de langage et ouvre de nouvelles perspectives pour l'interaction homme-machine.

En savoir plus ici :

• L'avenir de l'intelligence artificielle avec o1

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