Qu’est-ce que le modèle de traitement du langage naturel de l’ORET et en quoi diffère-t-il du GPT ?
Les outils d’IA tels que ChatGPT sont devenus incroyablement populaires depuis leur lancement. Ces outils repoussent les limites du traitement du langage naturel (NLP), permettant à l’IA de tenir plus facilement des conversations et de traiter le langage comme une personne réelle.
Comme vous le savez peut-être, ChatGPT s’appuie sur le modèle Generative Pre-trained Transformer (GPT). Cependant, ce n’est pas le seul modèle pré-entraîné existant.
En 2018, les ingénieurs de Google ont développé BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers), un modèle d’apprentissage profond pré-entraîné conçu pour comprendre le contexte des mots dans une phrase, ce qui lui permet d’effectuer des tâches telles que l’analyse des sentiments, la réponse aux questions et la reconnaissance des entités nommées avec une grande précision.
Qu’est-ce que l’ORET ?
BERT est un modèle d’apprentissage profond développé par Google AI Research qui utilise l’apprentissage non supervisé pour mieux comprendre les requêtes en langage naturel. Le modèle utilise une architecture de transformateur pour apprendre les représentations bidirectionnelles des données textuelles, ce qui lui permet de mieux comprendre le contexte des mots dans une phrase ou un paragraphe.
Les machines peuvent ainsi plus facilement interpréter le langage humain tel qu’il est parlé dans la vie de tous les jours. Il est important de mentionner que les ordinateurs ont toujours eu des difficultés à traiter le langage, en particulier à comprendre le contexte.
Contrairement à d’autres modèles de traitement du langage, BERT est entraîné à effectuer plus de 11 tâches NLP courantes, ce qui en fait un choix extrêmement populaire dans les cercles d’apprentissage automatique.
Comparé à d’autres modèles de transformation populaires tels que GPT-3, BERT présente un avantage certain : il est bidirectionnel et, en tant que tel, il est capable d’évaluer le contexte de gauche à droite et de droite à gauche. GPT-3.5 et GPT-4 ne prennent en compte que le contexte de gauche à droite, alors que BERT prend en charge les deux.
Les modèles linguistiques tels que GPT utilisent un contexte unidirectionnel pour former le modèle, ce qui permet à ChatGPT d’effectuer plusieurs tâches. En termes simples, ces modèles analysent le contexte de l’entrée de texte de gauche à droite ou, dans certains cas, de droite à gauche. Toutefois, cette approche unidirectionnelle présente des limites lorsqu’il s’agit de comprendre un texte, ce qui entraîne des imprécisions dans les résultats générés.
Essentiellement, cela signifie que l’ORET analyse le contexte complet d’une phrase avant de fournir une réponse. Cependant, il est pertinent de mentionner que GPT-3 a été formé sur un corpus de texte considérablement plus important (45TB) que BERT (3TB).
BERT est un modèle de langage masqué
Il est important de savoir que l’ORET s’appuie sur le masquage pour comprendre le contexte d’une phrase. Lorsqu’il traite une phrase, il en supprime des parties et s’appuie sur le modèle pour prédire et compléter les lacunes.
Cela lui permet de « prédire » le contexte, essentiellement. Dans les phrases où un mot peut avoir deux significations différentes, cela donne aux modèles de langage masqué un avantage certain.
Comment fonctionne l’ORET ?
BERT a été entraîné sur un ensemble de données de plus de 3,3 milliards de mots (en s’appuyant sur Wikipedia pour 2,5 milliards de mots) et sur le BooksCorpus de Google pour 800 millions de mots.
Le contexte bidirectionnel unique de BERT permet le traitement simultané du texte de gauche à droite et vice versa. Cette innovation améliore la compréhension du langage humain par le modèle, lui permettant de comprendre les relations complexes entre les mots et leur contexte.
L’élément de bidirectionnalité a fait de l’ORET un modèle de transformation révolutionnaire, apportant des améliorations remarquables dans les tâches de NLP. Plus important encore, il contribue également à mettre en évidence les prouesses des outils qui utilisent l’intelligence artificielle (IA) pour traiter le langage.
L’efficacité de l’ORET n’est pas seulement due à sa bidirectionnalité, mais aussi à la manière dont il a été pré-entraîné. La phase de pré-entraînement de l’ORET comprenait deux étapes essentielles, à savoir le modèle de langage masqué (MLM) et la prédiction de la phrase suivante (NSP).
Alors que la plupart des méthodes de pré-entraînement masquent des éléments de séquence individuels, BERT utilise le MLM pour masquer de manière aléatoire un pourcentage de tokens d’entrée dans une phrase pendant l’entraînement. Cette approche oblige le modèle à prédire les mots manquants, en prenant en compte le contexte des deux côtés du mot masqué – d’où la bidirectionnalité.
Ensuite, pendant le PSN, BERT apprend à prédire si la phrase X suit véritablement la phrase Y. Cette capacité entraîne le modèle à comprendre les relations entre les phrases et le contexte général, ce qui, à son tour, contribue à l’efficacité du modèle.
Mise au point de l’ORET
Après le pré-entraînement, l’ORET est passé à une phase de réglage fin, au cours de laquelle le modèle a été adapté à diverses tâches de TAL, notamment l’analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées et les systèmes de réponse aux questions. La mise au point implique l’apprentissage supervisé, l’utilisation d’ensembles de données étiquetées pour améliorer les performances du modèle pour des tâches spécifiques.
L’approche de formation de BERT est considérée comme « universelle » car elle permet à la même architecture de modèle de s’attaquer à différentes tâches sans nécessiter de modifications importantes. Cette polyvalence est une autre raison de la popularité de BERT parmi les passionnés de NLP.
Par exemple, BERT est utilisé par Google pour prédire les requêtes de recherche et pour compléter les mots manquants, en particulier en termes de contexte.
À quoi sert généralement l’ORET ?
Google utilise l’ORET dans son moteur de recherche, mais il a plusieurs autres applications :
Analyse des sentiments
L’analyse des sentiments est une application centrale du NLP qui consiste à classer les données textuelles en fonction des émotions et des opinions qu’elles contiennent. Elle est cruciale dans de nombreux domaines, du suivi de la satisfaction des clients à la prédiction des tendances du marché boursier.
BERT brille dans ce domaine, car il capture l’essence émotionnelle de l’entrée textuelle et prédit avec précision le sentiment qui se cache derrière les mots.
Résumés de texte
Grâce à sa nature bidirectionnelle et à ses mécanismes d’attention, l’ORET peut saisir chaque iota du contexte textuel sans perdre d’informations essentielles. Il en résulte des résumés cohérents et de haute qualité qui reflètent avec précision le contenu significatif des documents d’entrée.
Reconnaissance des entités nommées
La reconnaissance des entités nommées (NER) est un autre aspect essentiel du NLP qui vise à identifier et à catégoriser des entités telles que des noms, des organisations et des lieux dans des données textuelles.
BERT constitue une véritable transformation dans le domaine de la reconnaissance des entités nommées, principalement en raison de sa capacité à reconnaître et à classer des modèles d’entités complexes, même lorsqu’ils sont présentés dans des structures de texte complexes.
Systèmes de réponse aux questions
La compréhension contextuelle de BERT et son ancrage dans les codeurs bidirectionnels lui permettent d’extraire des réponses précises à partir de vastes ensembles de données.
Il peut déterminer efficacement le contexte d’une question et localiser la réponse la plus appropriée dans les données textuelles, une capacité qui peut être exploitée pour les chatbots avancés, les moteurs de recherche et même les assistants virtuels.
Traduction automatique via BERT
La traduction automatique est une tâche NLP essentielle que BERT a améliorée. L’architecture du transformateur et la compréhension bidirectionnelle du contexte contribuent à briser les barrières de la traduction d’une langue à l’autre.
Bien que principalement axées sur l’anglais, les variantes multilingues de BERT (mBERT) peuvent être appliquées aux problèmes de traduction automatique dans de nombreuses langues, ouvrant ainsi la voie à des plates-formes et à des moyens de communication plus inclusifs.
L’IA et l’apprentissage automatique continuent de repousser les limites
Il ne fait aucun doute que des modèles tels que BERT changent la donne et ouvrent de nouvelles voies de recherche. Mais, plus important encore, ces outils peuvent être facilement intégrés dans les flux de travail existants.
S’abonner à notre lettre d’information
Quelle est la différence entre BERT et GPT pour la traduction automatique ?
La traduction automatique est le processus de traduction d’un texte d’une langue à une autre. Le GPT-3 peut effectuer une traduction automatique en générant un texte dans la langue cible. Le BERT, quant à lui, peut effectuer une traduction automatique en encodant le contexte d’un mot dans une phrase et en traduisant sur la base de ce contexte.
Quelle est la différence entre l’ORET et le GPT-2 ?
Ils sont identiques en ce sens qu’ils sont tous deux basés sur l’architecture du transformateur, mais ils sont fondamentalement différents en ce sens que le BERT ne dispose que des blocs d’encodage du transformateur, tandis que le GPT-2 ne dispose que des blocs de décodage du transformateur.
Quel est l’avantage du GPT par rapport au BERT ?
Alors que les transformateurs, en général, ont réduit la quantité de données nécessaires pour former les modèles de NLP, le GPT a un net avantage sur le BERT car il nécessite très peu d’exemples de données pour former le modèle.
Quelle est la différence entre l’ORET et le NLP ?
L’objectif de toute technique NLP est de comprendre le langage humain tel qu’il est parlé naturellement. Dans le cas de l’ORET, il s’agit typiquement de prédire un mot dans un espace vide. Pour ce faire, les modèles doivent généralement s’entraîner à l’aide d’un vaste référentiel de données d’entraînement spécialisées et étiquetées.
