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GPT 3

Publié le 29 juin 2022

✍️ Khawla

⏰ Lecture 4 minutes

GPT-3, la dernière révolution du NLP 

Le nouveau modèle de langage GPT-3 fait couler beaucoup d’encre. Les personnes l’ayant essayé promettent une génération de texte de qualité humaine. On se retrouve donc curieux par rapport à la performance, jusque-là jamais égalée, d’un modèle d’apprentissage basé sur l’intelligence artificielle (IA).  

Selon certains essais, le modèle GPT-3 paraît en effet apte à réaliser un bon nombre de prouesses louables. Ce modèle de prédiction de langage 3ème génération est bel et bien capable de répondre à toute sorte de questions générales, de raisonnement, de quiz et même de questions scientifiques… 

Des blogueurs vont à assurer avoir réussi à alimenter un leur contenu exclusivement avec des articles générés automatiquement par GPT-3.

Les lecteurs affirment avoir pensé lire des écrits d’une vraie personne et non pas générée par une IA.
Certaines personnes vont même à dire que les textes générés par le GPT-3 sont à même de rivaliser avec le style des plus grands écrivains.

Mais en dépit de toutes constatations et affirmations, ce modèle a fait ses preuves comme étant parfois déraisonnable. Il peut vous dire comment faire pour perdre du poids alors que vous cherchez à générer du texte sur un sujet de e-commerce, ou vous assurer que la menthe est une plante venimeuse, etc. 

Alors, comment réellement définir ce modèle et quels sont concrètement ses champs d’action et son impact sur la façon dont le contenu est créé ? 

Entre les possibilités et les limites du GPT-3, qu’en est-il réellement?

Fiche d’identité : GPT-3 d’Open AI 

Pour réussir à démystifier tout ce qui se cache derrière GPT-3, il faut d’abord commencer par comprendre de quoi il s’agit. 

Ce modèle représente la 3ème et dernière génération de “Generative Pre-Training”.
Késako ? C’est une intelligence artificielle pré-entraînée, visant à la compréhension et la génération de langage, qui a été créée et lancée par OpenAI officiellement le 28 Mai 2020. Il est du moins qu’on puisse dire, présenté comme étant une aide précieuse à la rédaction.

GTP-3, est, à ce jour, avec le «Generative Pre-trained Transformer 3», doté de la technologie de «word embedding» la plus complexe et avancée au monde. A ce titre, le modèle serait capable de générer rapidement une quantité importante de contenu qualitatif et unique. 

-> “Word embedding” consiste à la vectorisation sémantique des mots par l’IA. Cette technologie part du principe que chaque mot possède des coordonnées et sert à déterminer la proximité des mots entre eux. Ainsi, le word embedding permet de reconnaître les mots proches dans l’usage : le mot «moto» est relativement proche des mots «motard» et «motocyclette» par exemple, un peu plus éloigné des mots «vélo», «skateboard» et encore plus éloigné des termes «ciel», «rideau» ou «bluetooth».

GPT-3 est, à ce jour, le dernier maillon de l’évolution des modèles de langage à l’architecture Transformers. 

Ce modèle mis en point par OpenAI a pour objectif de comprendre et de maîtriser les relations qu’ont les mots entre eux, de façon intelligente. Pour s’enseigner, le modèle a scruté à la loupe des un ensemble astronomique de textes : Plus de 500 milliards de mots ont ainsi été lus et analysés par le modèle durant son apprentissage. 

La méthode de fonctionnement du GPT-3 

L’apprentissage de l’algorithme du GPT-3 s’est fait, de manière automatisée, à partir d’une quantité immense de textes . Il a été entraîné  en se basant sur une très grande quantité de données textuelles collectés essentiellement sur le web, provenant notamment de sites comme Wikipedia mais aussi de l’ensemble de données CommonCrawl. 

-> CommonCrawl est une organisation qui scanne et archive le web depuis 2012. Elle compte à présent, dans ses archives, près de 3.1 milliards de pages web.

In fine, il est judicieux de mentionner que le mode de fonctionnement du GPT-3 est une amélioration de GPT-2, qui était d’ores et déjà en mesure de comprendre et de rédiger du contenu de manière automatisée. 

Le passage du GPT-2 au GPT-3: entre évolution et révolution

Il est clair que l’évolution est indéniable lorsqu’on compare le GPT-2 au GPT-3. Tandis que le 1er comptait 1.5 milliard de paramètres, la dernière version à ce jour du GPT-3 (juillet 2020), en compte 175 milliards. Cet écart fait passer le GPT-3 de la simple évolution à la révolution. Car, l’on peut affirmer que le nombre de paramètres est un facteur décisif des capacités du NLP.
En effet, ce bond immense en nombre de paramètres (100 fois plus), peut être qualifié de révolutionnaire, tout en plaçant le GPT-3 comme étant le plus large modèle non sparsifié ayant jamais existé. 

La multiplication du nombre de paramètres est la pierre angulaire de l’augmentation drastique de la puissance de calcul et du volume de données disponibles. Cette augmentation implique forcément l’amélioration des performances de l’IA et le progrès du NLP.
Ceci permet de confirmer sa stupéfiante efficacité comparé aux anciens modèles. Le GPT-3 est réellement doté d’une performance inégalable comparée aux modèles de langage automatisés qui l’ont précédé. 

Les applications de GPT-3

On trouve de nombreux usages au GPT-3. Ces champs d’actions varient des tâches classiques de classification de texte, de recherche dans une base de données, de chatbot ou de traduction, à des utilisations plus ludiques comme de la complétion et la rédaction textuelle. 

GPT-3 peut créer des textes sensés, complets et aux informations exactes à partir de quelques paramètres et d’input simples. Il peut s’agir de titres et sous-titres, de questions, d’une suite de mots clés  ou d’un court préambule. Ces données d’entrées qu’on alimente au GPT-3 vont agir comme lignes directrices pour ce NLP.
Ce genre d’input suffit pour créer, compléter, ou réécrire du texte original, dont la qualité est difficilement différentiable de celle d’une rédaction humaine. 

Les usages et possibilités du modèle GPT-3 sont vastes et innombrables. On peut notamment évoquer : 

  • Générer des contenus pour le référencement naturel (SEO). C’est là l’usage le plus intéressant du GPT-3. En ayant recours à des mots clés à fort trafic, ce NLP permet de concevoir des cocons sémantiques (clusters) ou encore de produire rapidement et à gros volumes des articles de blogs, des discours, des paragraphes à puces, de générer des H1/H2/H3 pertinents en SEO, etc. Ces textes servent efficacement à l’amélioration de la position d’un site sur les pages de résultats des moteurs de recherche.
  • Convertir du langage (d’un langage de programmation vers un autre type de langage et inversement.)
  • Résumé de texte : GPT-3 procède à l’analyse sémantique des documents (même par milliers). De là, l’IA sémantique synthétise ces grands volumes de contenus pour produire automatiquement un résumé de la matière analysée.
  • Associer des couleurs à des phrases
  • Produire des contenus publicitaires et marketing : Quand bien orienté marketing, le GPT-3 peut permettre la création intelligente automatisée de fiches et descriptifs produits ou encore de supports publicitaires personnalisés.
  • Répondre à des questions quiz : Selon son entraînement, le GPT-3 est souvent en mesure d’apporter des réponses simples à des questions d’ordre général.  
  • Générer du code informatique : La base de données Codex d’OpenAI (qui est une version light du GPT-3) a révolutionné la génération de code informatique. Codex est notamment exploitée pour la génération de code par Microsoft (coPilot GitHub). Cet assistant génère de façon révolutionnaire et semi-automatisée tout type de langage de programmation confondu. Il intervient en déterminant le meilleur code et en aidant les développeurs à l’écrire.
  • Retranscription IA : Retranscrire des intentions saisies pour aider d’autres IA dans leurs tâches. Le GPT-3 traduit le contexte, les guidelines et les tâches à d’autres IA afin d’accomplir le résultat escompté par l’utilisateur. (DALL-E, Figma…). 

Ceci n’est qu’une liste non exhaustive des champs d’applications possibles du GPT-3. Quant à son utilisation, elle se fait via l’API d’OpenAI, et est facturée suivant la longueur du texte.

En effet, le modèle GPT-3 ne peut être déployé sur un ordinateur personnel compte tenu de sa lourdeur. 

Les limites de GPT-3

Le modèle de langage automatisé GPT3 est le plus révolutionnaire, performant, puissant et efficace. On comprend très bien cet affolement qu’il y a autour et qui reste, le plus souvent, justifiable. 

Toutefois, il est nécessaire de relativiser en plaçant les choses en perspective : GPT-3 n’est pas parfait et son efficacité et degré de performance ne sont pas absolus. Le modèle peut, par moment, se montrer irrationnel ou capricieux. 

Exemples: 

  • Basé sur des milliards de données et de documents écrits par l’humain, GPT-3 peut, par analogie, témoigner des biais sociétaux et de déviations mentales de l’humain puisqu’il en a été imprégné: racisme, sexisme, homophobie, méchanceté… Ces aspects négatifs qui ont été impossibles à filtrer durant l’apprentissage du modèle, se reflètent dans les résultats produits. 
    Cela ne se ressent pas particulièrement pour des tâches classiques. Cependant, ne soyez pas stupéfait si le modèle vous génère des stéréotypes ou des jugements offensants si vous l’utilisez pour décrire des ethnies ou croyances religieuses données. 
  • L’autre exemple de performance douteuse du GPT-3 consiste au risque réel de création de fake news, puisque le modèle produit sans jugement et sans s’assurer des faits ou de revérifier des données.
  • Des fois, le modèle s’égare complètement dans ses rédactions, et ne rédige que des hors sujets ou des incohérences totales. 
  • Il risque d’être sujet à l’overfitting.
  • Le modèle peut se limiter à mémoriser les données d’entraînement et ne pas généraliser.
  • Les hyperparamètres sont difficiles à choisir ce qui risque de sur ou sous-ajuster le modèle.
  • Le modèle peut être sensible aux perturbations des données d’entraînement.
  • Il y a un manque de contrôle sur le fonctionnement interne du modèle…

Et Rektic dans tout ça ?

Basé essentiellement sur le GPT 3, Rektic est un outil d’optimisation pour les moteurs de recherche qui permet aux utilisateurs de générer du contenu à fort potentiel SEO, rapidement et facilement. Il est particulièrement utile pour les rédacteurs web et les marketeurs en ligne soucieux d’améliorer leur visibilité sur internet.

Quelles différences avec les autres outils de rédaction automatique GPT 3 ?

En plus du GPT 3 et afin de contourner les limites de ce dernier, Rektic est alimenté par d’autres modèles de machine learning comme BERT, Transformers. et d’autres modèles conçus in-house. Il bénéficie ainsi d’une plus grande précision et fiabilité par rapport à ses concurrents.

Pour synthétiser 

Le GPT-2 (ou tout autre modèle précédent) bat de l’aile face aux applications du GPT-3.
En effet, les modèles de traitement automatique du langage (NLP), en pleine évolution depuis quelques années, sont arrivés à un stade de maturité révolutionnaire avec l’apparition du GPT-3. Ce modèle épate avec ses performances jusque-là inégalables. En vrai, il représente un outil très efficace pour l’exécution automatique, rapide et à la chaîne, de tâches complexes et variées.

Les défaillances et limites du GPT-3 demeurent réelles et bel et bien présentes. Mais tout n’est pas définitif. Nous attendons impatiemment les optimisations et corrections futures de ce modèle prometteur. Les améliorations et avancées futures du GPT-3 risquent de le rendre épatant et vont drastiquement changer la façon dont le contenu est créé et consommé.
Une chose est sûre, le GPT-3 est le progrès du siècle dans le domaine du traitement automatique du langage.  

Pour aller plus loin

 

Photo à la UNE : Machine learning by Berin Holy

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