Tableau présentant les différentes versions de ChatGPT,
avec une description détaillée et le nombre de paramètres pour chacune :
| Version | Description détaillée | Nombre de paramètres | Date |
| GPT-3 | Troisième génération du modèle GPT, améliorations significatives par rapport à GPT-2, avec une meilleure compréhension du contexte et de la génération de texte. | 175 milliards | Juin 2020 |
| GPT-3.5 | Une version intermédiaire qui apporte des améliorations incrémentielles à ChatGPT-3, notamment en termes de cohérence et de capacité à rester sur le sujet. | Non spécifié, mais légèrement supérieur à ChatGPT-3 | Fin 2021 |
| GPT-4 | Quatrième génération, introduisant des avancées majeures en termes de compréhension et de génération de texte, ainsi que la capacité à traiter des instructions plus complexes. | Plus de 175 milliards | Mars 2022 |
| GPT-4.5 | Une version améliorée de ChatGPT-4, offrant une meilleure précision, une meilleure compréhension du contexte et des capacités d’interaction plus sophistiquées. | Non spécifié, mais amélioré par rapport à ChatGPT-4 | Mi-2023 |
Définition du paramètre dans ce contexte
Dans le contexte des modèles de langage comme ChatGPT, le « paramètre » fait référence aux éléments constitutifs internes du modèle qui sont ajustés pendant le processus d’apprentissage pour que le modèle puisse apprendre à partir des données. Ces paramètres sont essentiellement des variables internes qui déterminent le comportement du modèle. Ils comprennent des poids et des biais dans les couches neuronales du modèle.
- Poids: Ce sont des variables qui sont multipliées par les entrées pour déterminer l’importance de chaque entrée dans la sortie du modèle. Les poids aident le modèle à faire des distinctions et des décisions basées sur les caractéristiques d’entrée.
- Biais: Ce sont des termes d’ajustement qui permettent au modèle de mieux s’adapter aux données en ajustant la sortie le long de l’axe des valeurs. Le biais peut aider à surmonter les problèmes où le modèle ne peut pas bien s’adapter avec les poids seuls.
Lorsqu’on parle du nombre de paramètres dans un modèle comme ChatGPT-3 ou ChatGPT-4, on fait référence à la quantité totale de ces poids et biais. Un modèle avec plus de paramètres peut, en théorie, capturer une complexité plus élevée et apprendre des patterns plus subtils dans les données, mais il nécessite également plus de données pour apprendre efficacement et éviter le sur ajustement (overfitting), ainsi que plus de ressources de calcul pour l’entraînement et l’inférence.
Définition de « inférence » dans ce contexte
Dans le contexte des modèles de langage artificiel comme ChatGPT, l’inférence désigne le processus par lequel le modèle utilise ce qu’il a appris pendant l’entraînement pour faire des prédictions ou générer du texte en réponse à des entrées qu’il reçoit. Cela implique d’appliquer les paramètres (poids et biais) qui ont été ajustés pendant la phase d’entraînement à de nouvelles données pour obtenir un résultat. L’inférence peut être utilisée pour une variété de tâches, telles que répondre à des questions, traduire du texte, compléter des phrases, ou générer du contenu créatif.
Le processus d’inférence se déroule généralement en quelques étapes clés :
- Réception de l’entrée : Le modèle reçoit un texte d’entrée, qui peut être une question, une phrase à compléter, ou tout autre type de prompt.
- Traitement de l’entrée : Le modèle traite l’entrée en utilisant ses couches internes, qui effectuent des calculs basés sur les paramètres appris pour comprendre le contexte et le sens de l’entrée.
- Génération de la sortie : Sur la base de son traitement, le modèle génère une sortie qui est sa réponse ou sa continuation du texte d’entrée. Cette sortie est conçue pour être contextuellement pertinente et cohérente avec l’entrée fournie.
- Fourniture de la sortie : Le résultat généré est ensuite présenté à l’utilisateur ou à un système en aval comme la réponse ou le contenu généré par le modèle.
L’inférence peut être réalisée de manière synchrone (attendant la fin du processus pour obtenir un résultat) ou de manière asynchrone (déclenchant le processus et continuant d’autres tâches en attendant le résultat). La vitesse et l’efficacité de l’inférence peuvent varier en fonction de la taille du modèle, de la complexité de l’entrée, et des ressources de calcul disponibles.