Les différences entre "Generative", "Pre-trained" et "Transformer"

Les Concepts Clés Démystifiés

Generative
Le terme "generative" se réfère à la capacité du modèle à générer de nouvelles données, en particulier du texte dans le cas de GPT. Contrairement aux modèles discriminatifs, qui sont conçus pour classer les données entrantes dans des catégories prédéfinies, les modèles génératifs comme GPT peuvent produire de nouvelles séquences de mots qui n’ont jamais été vues auparavant. Cette capacité de génération est ce qui permet à GPT de composer des articles, de répondre à des questions et même de créer des poèmes ou des histoires de toutes pièces.

Pre-trained
"Pre-trained" fait référence à la méthode d’entraînement préalable du modèle sur un vaste corpus de texte avant qu’il ne soit affiné ou adapté à des tâches spécifiques. Cette phase d’entraînement initial expose le modèle à une large gamme de langage et d’idées, lui permettant de comprendre les nuances du langage humain. Grâce à ce préentraînement, GPT acquiert une connaissance générale du monde, ce qui lui permet ensuite d’être "fine-tuned" (ajusté) sur des ensembles de données plus spécifiques pour des tâches particulières, améliorant ainsi sa performance et sa précision.

Transformer
Enfin, "Transformer" est le nom de l’architecture sur laquelle GPT est construit. Introduit dans le papier "Attention Is All You Need" de Vaswani et al. en 2017, le transformer représente une avancée majeure dans le domaine du TALN. Il s’éloigne des architectures précédentes, comme les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de neurones à convolution (CNN), en utilisant un mécanisme appelé "attention" pour pondérer l’importance relative des différents mots dans une phrase. Cette capacité à traiter tous les mots d’une séquence simultanément permet une compréhension et une génération de texte plus efficaces et contextuellement nuancées.