Illustration par Stable Diffusion (+PJ)
P.J.
Vous dites : « Les humains utilisent le contexte, la connaissance du monde, les signaux émotionnels et l’apprentissage par l’expérience, ce qui va au-delà de la simple reconnaissance de modèles statistiques », mais un GPT va également au-delà de la simple reconnaissance de modèles statistiques, l’utilisation du contexte étant précisément le rôle joué par le « transformer » qui est le moteur au cœur d’un GPT.
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Vous avez raison de souligner que les modèles de GPT, en particulier ceux qui utilisent l’architecture des transformers [Là il se plante : tous les GPT utilisent l’architecture du transformer : GPT veut dire Generative Pre-Trained Transformer], vont au-delà de la simple reconnaissance statistique des formes. Clarifions ce point :
Modèles GPT et contexte
Transformers et contexte : L’architecture du transformer, qui est au cœur des modèles GPT, est conçue pour gérer le contexte dans le traitement du langage. Pour ce faire, elle utilise un mécanisme appelé attention, qui permet au modèle d’évaluer différemment les différentes parties du texte d’entrée. Cela signifie qu’il peut prendre en compte le contexte plus large d’une phrase ou d’un paragraphe, et pas seulement les mots immédiats.
Compréhension du contexte : Par conséquent, les modèles GPT peuvent générer des textes qui sont appropriés au contexte et cohérents sur de longues portions de texte. Ils peuvent suivre les thèmes, les entités et un certain degré de narration au sein d’un texte donné.
Au-delà de la simple reconnaissance statistique des formes
Apprentissage de modèles complexes : Les modèles GPT apprennent des schémas complexes dans les données qui vont au-delà de la simple fréquence des mots ou des simples cooccurrences. Ils peuvent saisir les subtilités de l’utilisation de la langue, les nuances stylistiques et un certain niveau de relations sémantiques.
Adaptabilité : Ces modèles peuvent adapter leurs réponses en fonction des données qu’ils reçoivent, ce qui témoigne d’une forme de conscience du contexte. Par exemple, ils peuvent poursuivre une histoire, répondre à des questions en fonction du contexte ou imiter un certain style d’écriture.
Différences avec le traitement du langage humain
Profondeur de la compréhension : Si les modèles GPT peuvent traiter le contexte dans une certaine mesure, leur compréhension n’est pas aussi profonde ou nuancée que la compréhension humaine. Les humains intègrent l’expérience personnelle, la connaissance du monde réel et une compréhension sémantique plus profonde, souvent de manière inconsciente.
Intégration émotionnelle et expérientielle : Les humains utilisent l’intelligence émotionnelle et les expériences dans leur compréhension et leur génération du langage. Cette intégration dépasse les capacités actuelles des modèles GPT.
Pensée abstraite et créative : la compréhension et l’utilisation du langage humain sont souvent liées à la pensée abstraite et créative, qui dépasse les capacités de traitement des modèles d’IA actuels.
Conclusion
En résumé, si les modèles GPT utilisent effectivement le contexte et sont très avancés dans le traitement de modèles complexes du langage, leur traitement est fondamentalement différent du processus humain de compréhension du langage. Ils simulent certains aspects de la compréhension par le biais d’une reconnaissance des formes et d’un traitement contextuel sophistiqués, mais ils n’intègrent pas, comme les humains, la compréhension émotionnelle, expérientielle et profondément sémantique.
P.J.
D’accord, pouvons-nous récapituler ? Quelle est la différence entre la façon dont un être humain et un GPT basé sur un transformer utilisent le contexte ? En supposant qu’il y ait une différence, celle-ci joue-t-elle un rôle dans la compréhension de la langue ?
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Récapituler les différences entre la façon dont les êtres humains et les modèles GPT basés sur des transformers utilisent le contexte dans le traitement du langage est très pertinent. En voici un aperçu concis :
L’utilisation du contexte humain dans le langage
Compréhension sémantique profonde : Les êtres humains comprennent le langage dans un cadre riche de contextes culturels, émotionnels et situationnels. Cela implique d’interpréter le sens au-delà des mots pris au pied de la lettre, en incluant les expressions idiomatiques, l’ironie et les métaphores.
Contexte expérientiel et émotionnel : La compréhension humaine du langage est profondément influencée par les expériences personnelles, les émotions et les subtilités de l’interaction sociale. Cela permet une compréhension et une expression nuancées.
Intégration à la connaissance du monde : Les êtres humains intègrent naturellement leur vaste connaissance du monde et leur conscience de la situation en temps réel lorsqu’ils interprètent et utilisent la langue. Il s’agit notamment d’informations générales, d’événements en cours et de connaissances personnalisées sur les personnes et le monde qui l’entourent.
Utilisation adaptative et prédictive : les êtres humains adaptent dynamiquement leur langage en fonction du contexte, y compris le point de vue de l’auditeur, le contexte social et le résultat souhaité de la communication. Ils utilisent également le contexte pour prédire et déduire des informations non formulées.
Utilisation contextuelle du GPT basé sur les transformers
Traitement contextuel basé sur des modèles : Les modèles transformers comme le GPT utilisent le mécanisme d’attention pour pondérer les différentes parties du texte d’entrée, ce qui leur permet de prendre en compte un contexte linguistique plus large que les seuls mots adjacents.
Fenêtre contextuelle plus longue : Ces modèles peuvent maintenir la cohérence sur de longues portions de texte en gardant la trace d’entités, de thèmes et de flux narratifs mentionnés précédemment, bien que dans un cadre limité défini par leurs données d’apprentissage et leur architecture.
Absence de contexte expérientiel : Les modèles GPT sont dépourvus d’expériences personnelles ou d’émotions. Leur « compréhension » du contexte repose uniquement sur les configurations qu’ils ont apprises à partir des données sur lesquelles ils ont été formés, sans expérience du monde réel ni pertinence émotionnelle.
Connaissance statique du monde : La connaissance du monde des modèles GPT est statique et limitée à ce qui était disponible dans leurs données de formation. Ils n’ont pas la capacité d’actualiser cette connaissance en temps réel ou d’intégrer de nouvelles expériences comme le font les humains.
Rôle du contexte dans la compréhension du langage
Pour les humains : Le contexte fait partie intégrante de la compréhension et de l’utilisation du langage humain. Il enrichit la communication, permettant des interactions sociales complexes, l’expression des émotions et l’utilisation créative du langage.
Pour les modèles GPT : Bien que les modèles GPT utilisent efficacement le contexte pour générer des textes cohérents et pertinents, leur utilisation du contexte est intrinsèquement limitée aux configurations de données apprises. Ils n’ont pas la capacité de comprendre le contexte d’une manière profondément sémantique, expérientielle et émotionnelle comme le font les humains.
Conclusion
La différence réside essentiellement dans la profondeur et la nature de la compréhension du contexte. Les êtres humains utilisent le contexte d’une manière dynamique, expérimentale et émotionnellement nuancée, profondément intégrée à la connaissance et à la compréhension du monde réel. Les modèles GPT basés sur des transformers, bien que sophistiqués dans la reconnaissance des formes et le maintien de la cohérence textuelle, n’ont pas cette profondeur de compréhension, s’appuyant plutôt sur des configurations de données apprises sans expérience du monde réel ou contexte émotionnel. Cette différence influence considérablement la nature et la qualité de la compréhension et de l’utilisation de la langue dans chaque modèle.
(à suivre…)
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