Comment fonctionne le ChatGPT ?

L'intrigue entourant le fonctionnement de ChatGPT provient de sa capacité à comprendre et à produire un langage semblable à celui des humains. Dans cet article, nous allons nous plonger dans les rouages de ce programme d'intelligence artificielle, car InvestGlass inclut désormais ChatGPT pour les processus bancaires et de vente.

Grand modèle linguistique

À la base, ChatGPT est construit sur un grand modèle de langage. Cela signifie essentiellement qu'il s'agit d'une forme d'intelligence artificielle conçue pour comprendre et générer le langage humain. Il s'agit d'un réseau neuronal qui a été entraîné sur de grandes quantités de données textuelles, dans le but d'imiter la façon dont le cerveau humain traite le langage.

Données de formation

L'efficacité de ChatGPT repose en grande partie sur les données d'entraînement auxquelles il est exposé. Plus ces données sont diversifiées et complètes, plus ChatGPT est à même de reconnaître des modèles et de générer des réponses appropriées. C'est là que le concept d'apprentissage supervisé entre en jeu. Le modèle est exposé à de vastes ensembles de données, contenant à la fois des requêtes d'utilisateurs et les meilleures réponses possibles, afin d'apprendre des modèles et d'affiner ses modèles linguistiques. L'approche de la modélisation du langage masqué est une variante de la prédiction du prochain mot. Dans cette méthode, certains mots de la phrase d'entrée sont remplacés par un jeton unique, souvent désigné par [MASK].

Cerveau humain et réseau neuronal

Pour comprendre le fonctionnement du ChatGPT, il est utile de faire un parallèle entre le cerveau humain et un réseau neuronal. Tout comme notre cerveau reconnaît des modèles et tire des leçons de ses expériences, les réseaux neuronaux s'adaptent et s'affinent grâce à un processus d'apprentissage. L'apprentissage profond, un sous-domaine de l'apprentissage automatique, utilise les réseaux neuronaux pour réaliser des tâches complexes, telles que la traduction linguistique, l'analyse des sentiments et la reconnaissance vocale.

Leprocessus de formation deChatGPT peut être comparé à l'apprentissage d'une langue à un enfant. Grâce à l'apprentissage par renforcement, une technique d'apprentissage automatique, le modèle reçoit un retour d'information de la part de l'homme pour ses résultats. Ce retour d'information, souvent sous la forme d'un modèle de récompense, aide le système à comprendre le contexte et à s'améliorer au fil du temps.

Modèle de langage et traitement du langage naturel

Le concept de traitement du langage naturel (NLP) est au cœur de la magie de ChatGPT. Le NLP permet à ChatGPT de comprendre le contexte, de reconnaître les sentiments et de produire des réponses semblables à celles des humains. La structure sous-jacente des modèles de langage dans ChatGPT est basée sur les principes du NLP.

L'une des tâches clés du NLP est la prédiction du mot suivant ou la prévision du mot suivant dans une séquence. Lorsque vous posez une question à ChatGPT, le modèle utilise essentiellement le réglage fin qu'il a subi pour prédire le mot suivant le plus probable, puis le mot suivant, et ainsi de suite, jusqu'à ce qu'une réponse textuelle significative soit construite.

Mise au point et processus d'apprentissage

Bien que ChatGPT commence avec une base solide dans sa formation initiale, ce qui le distingue vraiment est sa capacité à s'affiner. Cet affinement est réalisé grâce à l'apprentissage supervisé, où le modèle est formé sur un ensemble de données étiquetées pour comprendre les données humaines et produire des résultats appropriés.

La mise au point de ChatGPT est un processus continu, et au fur et à mesure qu'il est exposé à de nouveaux mots, phrases et nuances, il devient plus habile à générer des textes, à répondre à des questions, et essentiellement à tout ce qui est lié au langage humain.

Souveraineté des données et ChatGPT

Pour comprendre le fonctionnement de ChatGPT, il ne suffit pas d'apprécier son impressionnante modélisation linguistique, mais aussi de reconnaître les implications liées à la souveraineté des données. ChatGPT, comme d'autres grands modèles linguistiques, s'appuie sur de grandes quantités de données d'entrée, recueillies auprès de diverses sources par le biais de processus de collecte de données. Pour former ChatGPT, l'approche dite "supervisée" consiste à l'alimenter avec des tâches de modélisation linguistique masquées, qu'il s'agisse de données textuelles ou numériques. Cela permet d'améliorer la capacité du modèle à reconnaître les modèles de discours humain, à améliorer la compréhension de la lecture et à générer des réponses qui s'alignent étroitement sur la distribution de probabilité du langage humain réel.

Cependant, l'ensemble de ce processus de formation soulève des questions. En particulier, comment ChatGPT traite-t-il les données d'entrée en termes de souveraineté ? ChatGPT étant adapté à des tâches spécifiques, il est essentiel d'identifier les domaines dans lesquels les données des utilisateurs peuvent être menacées. La formation du modèle, en particulier la mise au point, respecte-t-elle les limites de la souveraineté des données ? La capacité du modèle à comprendre le contexte et à fournir de multiples résultats à partir d'entrées basées sur des mots est remarquable, mais l'ensemble du processus doit maintenir un équilibre avec les droits des utilisateurs sur leurs propres données.

L'introduction d'un nouveau modèle de récompense pour ChatGPT vise à affiner ses réponses, mais il est urgent de veiller à ce que cela ne se fasse pas au détriment de la souveraineté des données. Alors que les efforts pour affiner ChatGPT se poursuivent, il devient primordial de s'assurer que la confidentialité et la souveraineté des données restent au cœur de ces efforts, en veillant à ce que les principes de bon sens concernant les données des utilisateurs soient respectés.

Conclusion

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, ChatGPT représente une avancée significative dans la modélisation du langage. Sa capacité à comprendre les questions et à y répondre, combinée à son perfectionnement continu, en fait un outil inestimable dans le domaine en constante évolution de l'informatique. La prochaine fois que vous interagirez avec ChatGPT ou d'autres assistants virtuels similaires, vous aurez une vision plus claire des processus en profondeur qui permettent de telles interactions semblables à celles des humains. InvestGlass inclut désormais le chat pour des processus de tâches spécifiques : rééquilibrage de portefeuille et optimisation des ventes. Comme les investisseurs incluent déjà un moteur basé sur des règles pour les intermédiaires financiers (MIFID, FIDLEG SLFIN), il n'est pas nécessaire de former chatgpt à l'avance.