Comprendre les embeddings dans l’intelligence artificielle

Si vous avez déjà utilisé un ordinateur pour traduire une phrase dans une autre langue, vous avez peut-être remarqué que la traduction n’est pas toujours parfaite. Cela est dû au fait que les ordinateurs ne comprennent pas le langage comme nous le faisons. Pour nous, les mots ont des significations et des relations complexes. Par exemple, nous savons que “chat” peut signifier un animal domestique ou une conversation en ligne. Mais pour un ordinateur, “chat” est juste une série de lettres.

Qu’est-ce qu’un embedding ?

C’est là que les embeddings entrent en jeu. Les embeddings sont des représentations numériques de mots et de phrases qui permettent aux ordinateurs de comprendre leur signification et leurs relations. Imaginez que chaque mot a une adresse numérique unique qui lui est attribuée. Lorsque vous utilisez un mot dans une phrase, l’ordinateur peut utiliser cette adresse pour comprendre ce que vous voulez dire.

Les embeddings sont créés à partir d’un grand corpus de texte. Les ordinateurs analysent le texte pour trouver des modèles dans la façon dont les mots sont utilisés ensemble. Par exemple, si “chat” et “chien” apparaissent souvent ensemble dans le même contexte, l’ordinateur peut supposer qu’ils ont une relation sémantique.

Les embeddings peuvent être utilisés pour résoudre de nombreux problèmes liés au langage naturel. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour la traduction automatique, la reconnaissance vocale et la génération de texte.

Les embeddings dans GPT 3 ou GPT 4

GPT (Generative Pre-trained Transformer) est un modèle de langage qui utilise des embeddings pour comprendre la signification des mots et des phrases. Les embeddings sont des représentations numériques de mots et de phrases qui permettent aux ordinateurs de comprendre leur signification et leurs relations. Les embeddings sont créés à partir d’un grand corpus de texte en utilisant un réseau de neurones artificiels appelé réseau de neurones à rétropropagation. Ce réseau utilise des techniques d’apprentissage automatique pour trouver des modèles dans les données textuelles et créer des représentations numériques des mots et des phrases.

Les embeddings sont utilisés dans GPT pour aider le modèle à comprendre la signification des mots et des phrases. Par exemple, si vous donnez à GPT une phrase comme “Je suis fatigué”, il peut utiliser les embeddings pour comprendre que “fatigué” est un état émotionnel et non une couleur ou une forme. Cela permet à GPT de générer du texte plus précis et plus cohérent.

En utilisant les embeddings, GPT peut également effectuer des tâches telles que la recherche sémantique, la classification et la régression. Par exemple, vous pouvez utiliser les embeddings pour mesurer la similarité entre deux phrases ou pour classer les phrases en fonction de leur contenu.

Un exemple concret d’embedding

Les embeddings peuvent être utilisés pour créer des chatbots personnalisés qui répondent directement aux lecteurs d’un site web. Par exemple, vous pouvez entraîner un modèle de langage à l’aide d’un corpus de texte spécifique tel que les articles d’un site web. Les embeddings peuvent ensuite être utilisés pour mesurer la similarité entre les questions des lecteurs et les réponses stockées dans la base de données du chatbot.

Cela permet au chatbot de fournir des réponses plus précises et plus cohérentes aux lecteurs. De plus, les embeddings peuvent être utilisés pour classer les questions en fonction de leur contenu et pour suggérer des réponses possibles.

---

Mes livres

Le Basilic de Roko	Mon parcours de rédacteur web	Science corrompue et servile	Nous, Tueurs en série