P pour pre-trained

Comprendre le Concept de "Pre-trained"

"Pre-trained" se traduit littéralement par "pré-entraîné". Dans le contexte de GPT, cela signifie que le modèle a été entraîné sur de vastes quantités de données textuelles avant d’être mis à disposition du public. Pendant cette phase d’entraînement initial, le modèle apprend la structure, la logique et les modèles du langage à partir des données textuelles fournies.

Illustrations et Exemples

Pour mieux comprendre ce concept, prenons un exemple concret. Imaginons que GPT a été pré-entraîné sur une énorme quantité de textes provenant de sources diverses telles que des livres, des articles de presse, des sites Web, etc. Pendant cette phase d’entraînement, le modèle analyse ces données textuelles pour comprendre les relations entre les mots, les phrases et les concepts, et pour apprendre à générer du texte de manière cohérente et naturelle.

Une autre façon de visualiser le concept de "pre-trained" est de le comparer à l’apprentissage humain. Tout comme un enfant apprend à parler en exposant à une variété de conversations et de situations langagières, GPT apprend le langage naturel en étudiant une large gamme de textes écrits.