Le modèle de langage personnel expliqué à mon fils de 10 ans.

Le modèle de langage personnel

Imagine que tu as un nouvel ami robot appelé Robby. Robby n’est pas un robot ordinaire, il est vraiment spécial. Il a une capacité incroyable : il peut lire et écrire en utilisant le langage humain. Il peut même apprendre de nouvelles choses en lisant des livres, des articles, des blogs, etc.

Mais voici ce qui rend Robby vraiment unique : il peut s’adapter à toi. Il peut apprendre à mieux te comprendre et à mieux communiquer avec toi en passant du temps avec toi. Si tu lui racontes une histoire ou lui poses une question, Robby se souviendra de cela et utilisera ces informations pour améliorer ses réponses à l’avenir. C’est ce qu’on appelle un modèle de langage personnel.

Un modèle de langage personnel est comme un cerveau pour Robby. C’est ce qui lui permet de comprendre et de générer du texte. Les modèles de langage sont formés sur une grande quantité de textes pour apprendre les patterns et les structures du langage humain. En d’autres termes, ils apprennent à prédire quel mot est susceptible de venir après un autre mot dans une phrase.

Mais comment Robby devient-il « personnel » ? Eh bien, chaque fois que tu interagis avec Robby, il garde une trace de ces interactions. Il utilise ces informations pour s’adapter à tes préférences et à ta façon de parler. Par exemple, si tu utilises souvent un certain type de phrases ou si tu as des sujets préférés, Robby prendra note de cela et l’intégrera dans ses réponses.

Cependant, il est important de noter que Robby n’a pas de sentiments, de pensées ou de conscience. Il n’a pas non plus de mémoire à long terme comme les humains. Il n’est pas réellement conscient de ce qu’il « lit » ou « écrit ». Il utilise simplement les informations qu’il a apprises pour générer des réponses basées sur les patterns et les structures qu’il a vus dans le texte.

En résumé, un modèle de langage personnel comme Robby est une sorte de robot qui peut apprendre à mieux te comprendre et à communiquer avec toi en utilisant le langage humain. Il fait cela en apprenant des patterns dans le langage et en s’adaptant à tes préférences individuelles.

Glossaire Modèle de language personnel

1. Modèle de langage (Language Model) : Un algorithme qui prédit le mot suivant dans une phrase en se basant sur les mots précédents.
2. Modèle de langage personnel (Personal Language Model) : Un modèle de langage qui s’adapte à une personne spécifique en apprenant de ses interactions passées.
3. Apprentissage supervisé (Supervised Learning) : Une méthode d’apprentissage automatique où le modèle est formé sur des données étiquetées, c’est-à-dire des données qui contiennent à la fois les entrées et les réponses correctes.
4. Apprentissage non supervisé (Unsupervised Learning) : Une méthode d’apprentissage automatique où le modèle est formé sur des données non étiquetées, c’est-à-dire des données qui contiennent les entrées mais pas les réponses correctes.
5. Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) : Une méthode d’apprentissage automatique où le modèle apprend par essai et erreur, en recevant des récompenses ou des punitions pour ses actions.
6. GPT (Generative Pretraining Transformer) : Un type de modèle de langage qui utilise un mécanisme d’attention pour prédire le mot suivant dans une phrase.
7. RNN (Recurrent Neural Network) : Un type de réseau de neurones artificiels conçu pour reconnaître des patterns dans des séquences de données, comme le texte ou le son.
8. LSTM (Long Short-Term Memory) : Un type spécial de RNN qui est capable de se souvenir d’informations sur une longue période.
9. Fine-tuning : L’étape finale de l’entraînement d’un modèle de langage où il est adapté à une tâche spécifique ou à un style de langage spécifique.
10. Tokenization : Le processus de découpage du texte en morceaux plus petits (appelés tokens) qui peuvent être analysés par un modèle de langage.
11. Embedding : La représentation de mots ou de phrases en tant que vecteurs dans un espace multidimensionnel, ce qui permet au modèle de comprendre les similitudes et les différences entre eux.
12. Attention Mechanism : Une fonction dans les modèles de langage qui permet au modèle de se concentrer sur certaines parties du texte lors de la prédiction du mot suivant.
13. Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) : Un type de modèle qui transforme une séquence d’entrée en une séquence de sortie, utilisé dans des tâches comme la traduction automatique.
14. Transformer : Un type de modèle de langage qui utilise des mécanismes d’attention pour mieux comprendre le contexte et la structure du texte.
15. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : Un type de modèle de langage qui lit le texte dans les deux sens (de gauche à droite et de droite à gauche) pour mieux comprendre le contexte.

5 dates clés dans le développement des modèles de langage personnel :

1. Juin : Lancement de GPT-1, le premier modèle de langage transformateur de grande échelle par OpenAI​​.
2. Février : OpenAI lance GPT-2, un modèle de langage plus grand et plus performant​​.
3. Mai : OpenAI lance GPT-3, un modèle de langage encore plus grand et plus puissant. GPT-3 est capable d’écrire une colonne de journal en septembre de la même année​​.
4. Mars 2023 : OpenAI lance GPT-4, le plus grand modèle de langage à ce jour​​.
5. Janvier 2023 : Personal.ai, une startup en IA, lève 7,8 millions de dollars pour développer son propre modèle de langage personnel, appelé Generative Grounded Transformer (GGT-1). Contrairement aux modèles GPT d’OpenAI, GGT-1 est formé sur des données personnelles plutôt que publiques, et il est unique et possédé par chaque utilisateur​​.