Si vous aimez utiliser ChatGPT depuis son lancement majeur il y a quelques mois et que vous maîtrisez la génération de contenu à l’aide d’invites. Ou venez de commencer à apprendre à coder à l’aide du nouvel assistant IA, vous pourriez être intéressé à en savoir plus sur la terminologie liée à cette nouvelle technologie qui prend d’assaut le monde. Comprendre la terminologie liée à ChatGPT est essentiel pour quiconque utilise ou développe des programmes avec cette technologie.

Il permet une utilisation plus précise, efficace et informée du système. Pour ceux qui cherchent à créer des applications se connectant au OpenAI modèle ChatGPT, il est crucial de comprendre des termes tels que « réglage fin », « paramètres », « époque d’entraînement » ou « fonction de perte », car ces concepts sont fondamentaux pour modifier et optimiser le modèle.

Ils offrent des informations sur la manière dont le modèle apprend et génère des réponses, ce qui peut guider les choix en matière de formation et de déploiement. Les utilisateurs, quant à eux, bénéficient de la compréhension de termes tels que « rapide, » « jeton, » ou « inférence», car ils aident à clarifier le fonctionnement du modèle, conduisant à une meilleure gestion de l’utilisation et des attentes. Connaître ces termes est un tremplin pour maîtriser la technologie et explorer ses vastes capacités.

Vous pourriez également être intéressé de savoir qu’aujourd’hui OpenAI a publié un nouvelle mise à jour de ChatGPT offrant une multitude de nouvelles fonctionnalités dont les développeurs et les utilisateurs peuvent profiter

Terminologie ChatGPT

1. Transformateur de pré-formation générative (GPT) : Il s’agit de l’architecture fondamentale du Modèle IA, développé par OpenAI. Il s’agit d’un modèle de langage basé sur un transformateur formé sur un grand corpus de données textuelles. Le terme « pré-entraînement » fait référence à la première phase de la formation, où le modèle apprend à prédire le mot suivant dans une phrase.
2. ChatGPT : Il s’agit d’une variante du modèle GPT, affinée spécifiquement pour générer des réponses conversationnelles. Le modèle a ensuite été formé sur un ensemble de données contenant un format de dialogue, afin d’optimiser sa capacité à engager une conversation.
3. Réglage fin: Après la phase initiale de pré-formation, le modèle GPT est peaufiné. Ce processus implique la formation du modèle sur une tâche plus spécifique (telle que la génération de réponses conversationnelles pour ChatGPT), généralement à l’aide d’un ensemble de données plus petit et spécifique à la tâche.
4. Agent ChatGPT : Ce terme peut faire référence à une instance du modèle ChatGPT (comme moi) qui génère des réponses dans une conversation ou un environnement de type chat.
5. Modèle de langage : Type de modèle qui prédit le mot ou le caractère suivant dans une séquence. Ces modèles sont au cœur de nombreuses tâches de traitement du langage naturel, de la traduction automatique à la synthèse automatique.
6. Architecture de transformateur : Il s’agit de l’architecture sous-jacente des modèles tels que GPT. Il a révolutionné le domaine du traitement du langage naturel avec sa capacité à gérer les dépendances à longue portée dans le texte. Le nom « transformateur » vient de l’utilisation par le modèle de « mécanismes d’attention », qui l’aident à « transformer » l’entrée en sortie.
7. Jeton: Dans les modèles de langage, un jeton fait généralement référence à un mot ou à un caractère. Cependant, dans des modèles comme GPT, un jeton est un peu plus flexible et peut représenter un mot entier, une partie d’un mot ou un seul caractère, selon la langue et la stratégie d’encodage spécifique.
8. Rapide: L’entrée donnée à un modèle comme ChatGPT, qu’il utilise pour générer une réponse. Par exemple, dans cette conversation, chacune de vos questions ou déclarations à ChatGPT est une invite.
9. Réponse ou Génération : Le texte que le modèle ChatGPT produit en réponse à une invite.
10. Inférence: Le processus d’utilisation d’un modèle formé pour faire des prédictions. Pour ChatGPT, l’inférence génère des réponses aux invites.
11. Paramètres du modèle : Ce sont les composants du modèle qui sont appris au cours du processus de formation. Ils définissent comment le modèle transforme l’entrée en sortie. Pour les modèles GPT, ceux-ci incluent les poids et les biais du réseau neuronal.
12. Époque de formation : Une époque est un passage complet à travers l’ensemble de données d’apprentissage. Les modèles comme ChatGPT passent généralement par plusieurs époques pendant la formation.
13. Taux d’apprentissage: Il s’agit d’un hyperparamètre qui contrôle le degré de mise à jour des paramètres du modèle en réponse à l’erreur estimée chaque fois que les poids du modèle sont mis à jour. Elle influence la rapidité et la qualité de l’apprentissage.
14. Sur-ajustement et sous-ajustement : Ces termes décrivent les problèmes potentiels dans les modèles d’apprentissage automatique. Le surajustement se produit lorsqu’un modèle apprend trop bien les données d’entraînement, au point qu’il fonctionne mal sur des données invisibles parce qu’il est trop spécialisé. Le sous-ajustement est le problème opposé, où le modèle ne parvient pas à apprendre des modèles importants dans les données de formation, ce qui entraîne de mauvaises performances.
15. Régularisation : Techniques utilisées pour éviter le surajustement en décourageant les paramètres du modèle de devenir trop complexes. Les méthodes courantes incluent la régularisation L1 et L2.
16. Fonction de perte : Une mesure de la performance du modèle dans sa tâche. Pour ChatGPT, la fonction de perte mesure la capacité du modèle à prédire le mot suivant dans une séquence. Pendant l’entraînement, l’objectif est de minimiser la fonction de perte.
17. Rétropropagation : L’algorithme principal pour effectuer une descente de gradient sur les réseaux de neurones. Il calcule le gradient de la fonction de perte par rapport aux paramètres du modèle et l’utilise pour mettre à jour les paramètres.
18. Couche réseau neuronal : Un composant d’un réseau de neurones qui effectue une transformation spécifique sur ses entrées. Les modèles GPT sont des modèles d’apprentissage en profondeur, ce qui signifie qu’ils comportent de nombreuses couches de couches de réseau neuronal empilées les unes sur les autres.
19. Fonction d’activation : Fonction mathématique utilisée dans une couche de réseau neuronal qui aide à déterminer la sortie du réseau. Les fonctions d’activation courantes incluent les fonctions ReLU, sigmoïde et tanh.
20. Longueur de la séquence/fenêtre contextuelle : Fait référence à la longueur maximale de la séquence que le modèle peut gérer en un seul lot, en raison de la nature à longueur fixe des modèles de transformateurs tels que GPT. Pour GPT-3, la longueur de séquence maximale est de 2048 jetons.

Pour en savoir plus sur l’utilisation de ChatGPT, passez à la documentation officielle d’OpenAI qui fournit tout ce que vous devez savoir pour être opérationnel le plus rapidement possible.

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