L’utilisation croissante des chatbots dans divers domaines a suscité l’intérêt pour leur capacité à générer des réponses de manière autonome. Cette méthode se répand dans le domaine de la génération de texte. Il s’agit de l’utilisation de modèles assistés par génération de texte (GPT). Dans cet article, vous allez savoir comment les chatbots exploitent ces méthodes de génération de texte assistée par modèle (GPT). À l’issue de quoi, ils arrivent à produire des réponses personnalisées et engageantes.
Le modèle GPT : une innovation dans la génération de texte
Les Transformeurs Génératifs Préentraînés (GPT) sont également connus sous le nom de modèles GPT. Ils font partie d’une famille de réseaux neuronaux utilisant l’architecture des transformeurs.
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Ces modèles sont une percée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et propulsent des applications d’IA générative, telles que ChatGPT. En exploitant les capacités des GPT, ces applications sont capables de générer du texte et du contenu. Ces textes semblent être produits par des êtres humains, allant des réponses conversationnelles à la création de divers types de contenus. Cela peut être des images ou de la musique.
Cette technologie est utilisée dans divers secteurs, notamment :
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- Les robots de questions-réponses
- La synthèse de textes
- La génération de contenu
- La recherche
De plus, cette technologie est largement adoptée par les entreprises à travers le monde.
Vous pouvez voir le site de l’éditeur pour mieux comprendre les fonctionnalités du chatbot.
Le fonctionnement du modèle GPT
Les modèles GPT sont qualifiés d’intelligences artificielles (IA). Cependant, ils sont en réalité des modèles de prédiction du langage basés sur des réseaux neuronaux et l’architecture des transformeurs.
Leur fonctionnement repose sur l’analyse des requêtes en langage naturel et sont également appelés prompts. Cela leur permet de prédire la meilleure réponse possible en fonction de leur compréhension du langage.
Pour ce faire, les modèles GPT exploitent les connaissances acquises lors de leur entraînement avec d’immenses jeux de données linguistiques. Ces modèles contiennent un nombre important de paramètres, se chiffrant en centaines de milliards. Ils sont capables de prendre en compte le contexte de la saisie et de traiter dynamiquement différentes parties de la requête. Cela leur permet ainsi de générer des réponses complètes plutôt que de simplement prédire le mot suivant d’une séquence.
Par exemple, lorsqu’on leur demande de produire du contenu à la manière de Shakespeare, les chatbots aux modèles GPT sont capables de mémoriser et de reconstruire de nouvelles phrases et même des paragraphes entiers dans un style littéraire similaire.
Les chatbots utilisent des mécanismes d’auto-attention pour se focaliser sur différentes parties du texte d’entrée à chaque étape du traitement. Cette approche leur permet de capturer davantage de contexte et d’améliorer les performances des tâches de traitement du langage naturel (NLP).