Comment fonctionne ChatGPT ? Tirez le meilleur parti de ChatGPT !

Revenons à quelques étapes en arrière pour nous remémorer l'époque d'avant ChatGPT.

Ce n'est certainement pas la meilleure façon d'utiliser son temps, surtout lorsqu'on jongle entre plusieurs tâches.

Grâce à ChatGPT, que vous rédigiez un résumé d'autres documents ou que vous créiez un article de blog à partir de zéro, vous obtenez un texte de qualité humaine en quelques secondes.

Que vous soyez un passionné d'IA souhaitant en savoir plus sur la modélisation linguistique de ChatGPT, un développeur cherchant à exploiter le traitement du langage naturel ou un utilisateur de l'entreprise à la recherche d'une alternative à ChatGPT, nous répondons à toutes vos requêtes dans cet article.

Qu'est-ce que ChatGPT ?

ChatGPT, également connu sous le nom de Chat Generative Pre-trained Transformer, est un outil d'IA développé par OpenAI, une société de recherche en IA soutenue par Microsoft.

Lancé en novembre 2022, ChatGPT est un chatbot intelligent qui mémorise les discussions passées, les reproduit, génère des réponses appropriées et de nouvelles idées, et développe les idées existantes.

Consultez l'image ci-dessous pour voir un exemple.

Nous avons demandé à ChatGPT de partager trois idées d'épisodes de podcast liés au marketing de contenu SaaS. Il fournit des idées de contenu ainsi qu'un plan sommaire pour structurer chaque épisode.

ChatGPT utilise des modèles linguistiques GPT pour vous aider à trouver des solutions concrètes et à gérer des cas d'utilisation complexes tels que :

ChatGPT propose actuellement deux modèles : ChatGPT 3.5 est la version bêta disponible gratuitement et ChatGPT 4 est la version premium, qui coûte 20 $ par mois.

Comprendre la technologie derrière ChatGPT

OpenAI a lancé les trois premiers modèles de la série GPT, à savoir GPT 1, 2 et 3, respectivement en 2018, 2019 et 2020. Alors que GPT 1 ne comptait que 117 millions de paramètres, GPT 3 était une version bien plus avancée avec 175 milliards de paramètres, capable de fournir des réponses de niveau humain pour diverses tâches.

Tous ces modèles GPT sont conçus à partir de la technologie des grands modèles linguistiques (LLM) et des réseaux neuronaux.

Le LLM est entraîné sur un volume important de données, comme tout autre système basé sur l'intelligence artificielle [pensez aux assistants virtuels Alexa et Siri, qui reconnaissent votre voix, se souviennent de votre anniversaire et vous informent de vos réunions].

Le modèle linguistique de grande envergure traite toutes les données d'entraînement (plus d'informations sur l'entraînement dans la section suivante) à l'aide de réseaux neuronaux (un programme informatique qui imite la structure du cerveau humain) et de l'apprentissage profond pour la collecte de données. ChatGPT utilise un réseau neuronal sophistiqué appelé « transformateur » et un pré-entraînement.

Architecture Transformer

L'architecture complexe du transformateur d'OpenAI analyse d'énormes volumes de textes, identifie les schémas de corrélation entre les textes et les expressions, et prédit le mot suivant. ChatGPT excelle dans la prédiction de texte pour générer des réponses qui s'apparentent à la connaissance humaine.

Cependant, pour une même question, les modèles d'IA de ChatGPT fournissent des réponses personnalisées qui sont quelque peu similaires, mais pas identiques.

Le code écrit comporte une part d'aléatoire afin de permettre des fonctionnalités de correction automatique. Bientôt, les modèles LLM feront une concurrence féroce aux moteurs de correction automatique ultra-performants, car ils sont capables de traiter d'énormes quantités de données en s'appuyant sur des millions de requêtes d'utilisateurs pour une tâche spécifique.

Pré-entraînement

Le pré-entraînement peut s'effectuer selon deux approches : non supervisée et supervisée.

Dans l'approche supervisée, le modèle global est entraîné à apprendre des fonctions de mappage afin de mapper directement les entrées sur les sorties. L'apprentissage supervisé est utilisé pour les tâches de classification, de régression et d'étiquetage de séquences.

En revanche, dans l'approche d'apprentissage non supervisé, le modèle d'IA est entraîné sur des données pour lesquelles aucune sortie spécifique n'est associée à chaque entrée. Au lieu de cela, le modèle apprend la structure et les schémas sous-jacents des données d'entrée sans tâches spécifiques.

Le regroupement, la détection d'anomalies et la réduction de dimension utilisent cette méthode d'apprentissage.

En matière de modélisation linguistique, on utilise un pré-entraînement non supervisé pour former le modèle à comprendre la syntaxe et la sémantique du langage naturel. Ainsi, il est capable de générer un texte cohérent et pertinent dans le cadre d'une discussion.

Comme il est impossible d'anticiper toutes les questions qu'un utilisateur pourrait poser, ChatGPT n'aurait en aucun cas pu être formé à l'aide d'un modèle d'apprentissage supervisé. Il utilise plutôt un pré-entraînement non supervisé pour rendre possible la connaissance illimitée de ChatGPT.

Dans la section suivante, nous expliquons comment fonctionne ChatGPT, comment OpenAI entraîne ses modèles d'IA à l'aide de la modélisation linguistique masquée et de la prédiction du token suivant, ainsi que les ensembles de données utilisés par OpenAI pour entraîner ChatGPT à générer du texte cohérent.

Comment fonctionne ChatGPT ?

Fondamentalement, ChatGPT ne peut pas faire la différence entre le « bien » et le « mal ». Chaque fois que vous saisissez une requête, ChatGPT recherche la réponse la plus plausible, la plus cohérente et la plus proche de ses données d'entraînement et des retours d'expérience des utilisateurs.

OpenAI a utilisé quatre ensembles de données pour entraîner ChatGPT :

Passons maintenant en détail au processus d'entraînement, qui comprend deux étapes : la tokenisation et l'entraînement du modèle via l'approche de l'apprentissage par renforcement.

Tokenisation

Avant que les données d'entraînement ne transitent par les réseaux neuronaux, un autre processus appelé « tokenisation » intervient : la taille des blocs de données est réduite et les données sont décomposées en petits morceaux, appelés « tokens ».

Le processus de tokenisation aide les modèles LLM à analyser les données plus rapidement.

Développement de réseaux neuronaux

Une fois les jetons décomposés en caractères et attribués à un nombre entier, le transformateur d'OpenAI traite ces ensembles de données pour en faire un texte cohérent.

Avant que le processus d'apprentissage ne démarre officiellement, il y a une brève phase appelée « pré-apprentissage ». Au cours de cette phase, le réseau neuronal identifie la relation entre les tokens et prédit les mots et expressions manquants.

Par exemple, ChatGPT peut apprendre que, dans le langage humain, « have » s'utilise toujours avec « they », et « has » s'utilise toujours avec « he » et « she ». ChatGPT enregistre et stocke ces paramètres afin de rendre ses prédictions plus pertinentes dans des scénarios futurs.

Au cours de la phase finale, OpenAI a utilisé l'approche de l'apprentissage par renforcement à partir du retour d'information humain (RLHF) en apprentissage automatique pour entraîner ces deux modèles.

Le modèle d'apprentissage par renforcement à partir des retours d'humains comporte trois étapes distinctes :

L'image ci-dessus vous semble-t-elle trop technique ? Laissez-nous vous l'expliquer en vous proposant des interprétations plus simples des modèles d'apprentissage automatique.

Étape 1 : Entraîner le modèle linguistique de grande envergure à l'aide de nombreux ensembles de données de discussions humaines. Cet entraînement basé sur l'apprentissage par renforcement aide les modèles ChatGPT à générer des réponses semblables à celles d'un humain en s'appuyant sur leur base de connaissances et les modèles de données existants.

Étape 2 : Affectation d'un formateur humain pour les données de comparaison. Cette personne compare les réponses du GPT avec des réponses humaines et les classe de la meilleure à la pire en termes de compréhension écrite. OpenAI utilise ensuite ces données de retour d'expérience humaine pour entraîner le modèle de récompense.

Étape 3 : Réentraîner les modèles de récompense pour affiner leurs réponses à l'aide de l'optimisation par politique proximale (PPO), un algorithme permettant d'entraîner les ordinateurs à prendre des décisions complexes en tirant parti des retours d'information humains.

Avantages et inconvénients de ChatGPT

« Au cours de ma vie, j’ai assisté à deux démonstrations technologiques qui m’ont paru révolutionnaires. La première fois, c’était en 1980, lorsque j’ai découvert l’interface utilisateur graphique. La deuxième grande surprise est survenue l’année dernière. Nous avons posé à ChatGPT une question non scientifique : « Que diriez-vous à un père dont l’enfant est malade ? » Il a rédigé une réponse réfléchie, probablement meilleure que celle que la plupart d’entre nous, dans la salle, aurions donnée. L'expérience dans son ensemble était stupéfiante. J'ai su que je venais d'assister à l'avancée technologique la plus importante depuis l'interface utilisateur graphique. Cela m'a incité à réfléchir à tout ce que l'IA pourra accomplir au cours des cinq à dix prochaines années. » – Bill Gates a écrit à propos de ChatGPT dans GatesNotes.

ChatGPT est l'application qui connaît la croissance la plus rapide de tous les temps. Alors qu'il a fallu plus de deux ans à Instagram pour atteindre les 100 millions d'utilisateurs, ChatGPT y est parvenu en seulement deux mois.

Voici comment les modèles linguistiques de ChatGPT vous simplifient la vie.

Avantages

Gain de temps

Vous manquez d'inspiration ? ChatGPT sera votre partenaire de brainstorming.

Imaginons que vous soyez commercial et que vous envoyiez un e-mail à des clients potentiels pour leur présenter les nouvelles fonctionnalités d'un produit. Sans ChatGPT, vous devriez effectuer tout le processus de rédaction de l'e-mail manuellement. Vous rédigeriez l'e-mail, puis demanderiez à l'équipe marketing de peaufiner le texte. Cela demande du temps, des efforts et des ressources.

Avec ChatGPT, vous pouvez automatiser des tâches telles que la rédaction d'e-mails afin d'augmenter votre productivité sans avoir à dépendre de l'aide d'autres services.

Il vous suffit de demander à ChatGPT de créer une séquence d'e-mails qui pourra ensuite être transformée en modèle. Vous pouvez adapter la structure sous-jacente et les résultats du modèle à des tâches spécifiques en fonction de vos besoins.

Plusieurs modèles de prompts d'IA gratuits sont disponibles pour répondre à vos besoins.

Obtenir un modèle gratuit

De plus, grâce à ses fonctionnalités de reconnaissance vocale intégrées, ChatGPT permet aux utilisateurs d'interagir avec l'assistant IA.

ChatGPT est disponible pour les intégrations

Grâce à des applications comme Zapier, connectez ChatGPT à tous vos outils préférés, tels que Microsoft Excel, Discord, Facebook Messenger, ClickUp, Slack, Notion et Microsoft Teams.

Les chefs de projet, les agences, les développeurs et les professionnels du B2B doivent intégrer ChatGPT à leur environnement de travail afin d'automatiser les tâches routinières, de travailler plus rapidement et de développer des flux de travail personnalisés sans avoir à passer d'une application à l'autre.

En constante évolution

ChatGPT est actuellement entraîné avec de nouvelles données et évolue de jour en jour. Et le plus intéressant, c'est qu'en tant qu'utilisateur, vous avez également la possibilité de contribuer à l'amélioration de ChatGPT.

Chaque fois que ChatGPT partage sa réponse à votre question, vous avez la possibilité de voter pour ou contre cette réponse. C'est votre façon de fournir à ChatGPT un retour d'expérience humain sur ses performances et de l'affiner afin d'améliorer encore les capacités du modèle GPT.

Cependant, les grands modèles linguistiques comme ChatGPT ont encore un long chemin à parcourir.

Avant de trop vous fier à cet outil, notez certaines de ses limites.

Inconvénients

Les réponses ne correspondent pas toujours à l'intention de recherche

ChatGPT analyse vos questions et génère les réponses les plus proches de ses données d'entraînement. Contrairement à un moteur de recherche qui se concentre sur l'intention de l'utilisateur, le traitement du langage naturel ne parvient souvent pas à cerner l'intention de recherche, principalement parce qu'il ne dispose d'aucune information sur vous, votre profession, votre âge, votre emplacement ou d'autres données démographiques.

Par conséquent, le contenu généré à l'aide de ChatGPT semble souvent superficiel. Veillez à effectuer un contrôle qualité et à effectuer des modifications en cours sur le texte généré par l'IA afin qu'il corresponde à votre intention.

Capacités limitées

ChatGPT 3.5, lancé en novembre 2022, a accès aux informations et aux évènements jusqu'en janvier 2022. Vous devrez toutefois continuer à utiliser les moteurs de recherche pour les requêtes plus récentes.

Les questions éthiques sont inévitables

ChatGPT est influencé par les données d'entraînement et ne parvient pas à présenter les évènements et les informations de manière impartiale. C'est pourquoi vous ne pouvez pas vous fier entièrement aux résultats du modèle ChatGPT.

De nombreux établissements d'enseignement ont interdit à leurs élèves d'utiliser cet outil, car il pourrait nuire à leur apprentissage.

Une autre préoccupation majeure concerne les problèmes de sécurité liés à l'utilisation du modèle linguistique de ChatGPT pour générer des réponses. Plusieurs secteurs hautement sécurisés, tels que la sécurité gouvernementale et la fabrication d'équipements militaires, ont interdit ChatGPT, car ils ne souhaitent pas que des données sensibles concernant leur fonctionnement interne soient ajoutées aux grands modèles linguistiques.

De même, si vous utilisez ChatGPT pour la gestion du service client ou du service aux employés, le risque de fournir des informations inexactes ou biaisées demeure.

Utilisations courantes de ChatGPT

ChatGPT peut être votre assistant numérique le plus efficace ou votre pire cauchemar, selon la façon dont vous utilisez cet outil.

Voici quelques exemples d'utilisation de ChatGPT pour vous aider à en tirer le meilleur parti.

Gestion de projet

Agences de marketing

Développeurs

Alternatives à ChatGPT

Examinons l'une des meilleures alternatives à ChatGPT : ClickUp AI, et ce qui la distingue des autres assistants de rédaction basés sur l'IA.

Contrairement aux réponses génériques de ChatGPT, l'assistant alimenté par l'IA de ClickUp est spécialement conçu pour répondre aux besoins de votre entreprise.

Assistant de rédaction professionnel

L'assistant de rédaction IA de ClickUp vous aide à générer du contenu et des textes clairs et bien mis en forme. L'assistant de rédaction intégré à ClickUp, axé sur l'IA, vous aide à :

Ajoutez une pincée de créativité (ou beaucoup !)

Voici comment ClickUp apporte une touche créative à votre stratégie de contenu en devenant votre partenaire de brainstorming :

Gagnez du temps et travaillez plus rapidement

L'outil de gestion de projet basé sur l'IA de ClickUp achevait en quelques secondes des tâches qui prendraient normalement 30 minutes. Voici comment :

Vous vous demandez toujours pourquoi choisir ClickUp plutôt que ChatGPT ? Consultez le comparatif ci-dessous :

Prêt à utiliser une alternative à ChatGPT ?

Pour les utilisateurs qui souhaitent intégrer des fonctionnalités de gestion de projet et ChatGPT afin d'optimiser leur productivité, ClickUp AI est la meilleure option.

Voici les meilleures fonctionnalités de ClickUp pour les professionnels très occupés et les propriétaires d'entreprises :

Surmontez les limites de ChatGPT grâce à ClickUp AI.

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