Différences entre versions de « Transformateurs Pré-entraînés Génératifs »

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Un GPT, ou "Generative Pre-trained Transformer" (Transformer Pré-entraîné Génératif), est un type de modèle de langage utilisé en traitement automatique du langage naturel (TALN). Il est pré-entraîné sur de vastes ensembles de données textuelles afin de générer du texte de manière fluide et cohérente.
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Un GPT est un modèle de langage développé dans le domaine du TALN, basé sur une architecture de réseau neuronal appelée "transformateur". Il est pré-entraîné sur de grandes quantités de données textuelles afin de capturer les structures et les relations du langage naturel. En utilisant cette pré-formation, le GPT est capable de générer du texte, de traduire des langues et de répondre à des questions de manière contextuelle.
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Un GPT, ou "Generative Pre-trained Transformer", est un modèle de langage de pointe dans le domaine du TALN. Basé sur une architecture de réseau neuronal transformer, il est pré-entraîné sur d'énormes ensembles de données textuelles pour acquérir une connaissance approfondie du langage. Cette pré-formation lui permet de générer du texte de manière autonome et contextuelle, d'effectuer des traductions précises et de répondre à des requêtes avec pertinence.
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Un GPT, ou "Generative Pre-trained Transformer", représente l'évolution récente des modèles de langage en TALN. Il se fonde sur l'architecture de réseau neuronal transformer, qui permet de modéliser efficacement les dépendances à longue distance dans le langage naturel. L'aspect "pré-entraîné" signifie que le modèle est initialisé avec des connaissances linguistiques générales acquises à partir d'un corpus de données textuelles volumineux. Cette phase de pré-entraînement est cruciale car elle permet au GPT d'internaliser les structures syntaxiques, les séquences sémantiques et les relations lexicales présentes dans les données d'entraînement.
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Une fois pré-entraîné, le GPT peut être adapté à des tâches spécifiques de TALN, telles que la génération de texte, la traduction automatique, la réponse à des questions, etc. Grâce à son architecture transformateur et à sa capacité à capturer les nuances du langage, le GPT excelle dans la production de texte cohérent et naturel, ainsi que dans la compréhension contextuelle des requêtes. Cependant, il est important de noter que malgré ses performances impressionnantes, le GPT peut également reproduire des biais présents dans les données d'entraînement, ce qui soulève des questions éthiques et sociales importantes quant à son utilisation.
 
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Version du 23 février 2024 à 10:18


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Transformateurs Pré-entraînés Génératifs (Français) / Generative Pre-trained Transformers (Anglais) / المحولات القبلية التدريبية الانتاجية (Arabe) / Transformadores Generativos Preentrenados (Espagnol) / Transformadores Generativos Pré-treinados (Portugais) / Генеративные предварительно обученные трансформеры (Russe) / Trasformatori Preallenati Generativi (Italien) / Generative Vortrainierte Transformer (Allemand) / 生成预训练转换器 (Chinois (Mandarin)) / जेनरेटिव पूर्व प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर्स (Hindi) / 生成事前トレーニング済みトランスフォーマー (Japonais) / জেনারেটিভ প্রিট্রেন্ড ট্রান্সফরমার (Bengali).

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Puce-didaquest.png Définition

Domaine, Discipline, Thématique

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Informatique / Intelligence artificielle / Traitement automatique du langage naturel / Apprentissage automatique / Science des données / Robotique / Linguistique computationnelle / Psychologie cognitive / Sécurité informatique / Ingénierie logicielle / Neurosciences computationnelles / Ingénierie linguistique / Recherche opérationnelle / Modélisation des langues et des connaissances / Éthique de l'intelligence artificielle / Analyse de données / Systèmes d'information / Ingénierie des connaissances / Informatique distribuée / Traitement du signal / Interaction homme-machine / Analyse des réseaux sociaux / Reconnaissance de formes / Informatique théorique / Science cognitive / Science de la complexité / Sémantique computationnelle / Traitement de l'information / Informatique linguistique / Informatique cognitive / Apprentissage profond / Théorie de l'information / Informatique des systèmes adaptatifs / Informatique des réseaux neuronaux / Ingénierie des systèmes cognitifs / Apprentissage statistique / Apprentissage par renforcement / Vision par ordinateur / Cryptographie / Analyse de sentiments / Biométrie / Sciences sociales computationnelles / Simulation informatique / Optimisation / Ingénierie des données / Web sémantique / Informatique mobile / Informatique de la santé / Génie logiciel / Gestion des connaissances / Éthique informatique / Droit de l'informatique / Protection des données / Politique technologique / Éthique de l'intelligence artificielle / Économie numérique / Sociologie des technologies de l'information / Sociologie du numérique / Droit de la propriété intellectuelle /


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Définition écrite

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Les GPT, ou "Transformateurs génératifs pré-entraînés" (Generative Pre-trained Transformers), sont des modèles de langage de pointe dans le domaine du traitement automatique du langage naturel (TALN). Ils sont construits sur une architecture de réseau neuronal appelée "transformateur", ce qui leur permet de traiter efficacement de longues séquences de texte et de comprendre le contexte global des phrases.

Ces modèles sont pré-entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles, souvent composés de milliards de mots, afin d'acquérir une connaissance approfondie du langage et de ses nuances. Grâce à cet entraînement massif, les GPT sont capables de générer du texte de manière fluide et cohérente, de traduire des langues, de répondre à des questions et même d'écrire du code.

Les applications des GPT sont diverses et incluent la création de chatbots conversationnels, la génération automatique de contenu textuel pour diverses fins, la traduction automatique plus précise et fluide, ainsi que l'aide à la rédaction de textes. Cependant, il est essentiel de noter que malgré leurs capacités impressionnantes, les GPT ne sont pas exempts de limitations. Ils peuvent parfois produire des résultats incorrects, biaisés ou offensants, nécessitant ainsi une utilisation responsable et une vérification rigoureuse des informations générées.

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Blue-circle-target.png Définition de base Un GPT, ou "Generative Pre-trained Transformer" (Transformer Pré-entraîné Génératif), est un type de modèle de langage utilisé en traitement automatique du langage naturel (TALN). Il est pré-entraîné sur de vastes ensembles de données textuelles afin de générer du texte de manière fluide et cohérente.


Blue-circle-target.png Définition intermédiaire Un GPT est un modèle de langage développé dans le domaine du TALN, basé sur une architecture de réseau neuronal appelée "transformateur". Il est pré-entraîné sur de grandes quantités de données textuelles afin de capturer les structures et les relations du langage naturel. En utilisant cette pré-formation, le GPT est capable de générer du texte, de traduire des langues et de répondre à des questions de manière contextuelle.


Blue-circle-target.png Définition avancée Un GPT, ou "Generative Pre-trained Transformer", est un modèle de langage de pointe dans le domaine du TALN. Basé sur une architecture de réseau neuronal transformer, il est pré-entraîné sur d'énormes ensembles de données textuelles pour acquérir une connaissance approfondie du langage. Cette pré-formation lui permet de générer du texte de manière autonome et contextuelle, d'effectuer des traductions précises et de répondre à des requêtes avec pertinence.


Blue-circle-target.png Définition approfondie Un GPT, ou "Generative Pre-trained Transformer", représente l'évolution récente des modèles de langage en TALN. Il se fonde sur l'architecture de réseau neuronal transformer, qui permet de modéliser efficacement les dépendances à longue distance dans le langage naturel. L'aspect "pré-entraîné" signifie que le modèle est initialisé avec des connaissances linguistiques générales acquises à partir d'un corpus de données textuelles volumineux. Cette phase de pré-entraînement est cruciale car elle permet au GPT d'internaliser les structures syntaxiques, les séquences sémantiques et les relations lexicales présentes dans les données d'entraînement.

Une fois pré-entraîné, le GPT peut être adapté à des tâches spécifiques de TALN, telles que la génération de texte, la traduction automatique, la réponse à des questions, etc. Grâce à son architecture transformateur et à sa capacité à capturer les nuances du langage, le GPT excelle dans la production de texte cohérent et naturel, ainsi que dans la compréhension contextuelle des requêtes. Cependant, il est important de noter que malgré ses performances impressionnantes, le GPT peut également reproduire des biais présents dans les données d'entraînement, ce qui soulève des questions éthiques et sociales importantes quant à son utilisation.


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Pour citer cette page: (Pré-entraînés Génératifs) 

ABROUGUI, M & al, 2024. Transformateurs Pré-entraînés Génératifs. In Didaquest [en ligne]. <http:www.didaquest.org/wiki/Transformateurs_Pr%C3%A9-entra%C3%AEn%C3%A9s_G%C3%A9n%C3%A9ratifs>, consulté le 13, juin, 2024
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