ChatGPT est-il un réseau de neurones ?

Dans le monde de l'intelligence artificielle, le terme « réseau de neurones » est souvent mentionné comme un élément clé de l'apprentissage automatique. À la base, un réseau de neurones est un groupe de nœuds interconnectés qui permet aux ordinateurs d'apprendre par l'exemple et de reconnaître des modèles dans les données. ChatGPT, le modèle de langage d'IA basé sur un transformateur développé par OpenAI, ne fait pas exception.

En fait, ChatGPT est un modèle de langage qui utilise un réseau de neurones pour comprendre et répondre aux entrées des utilisateurs de manière conversationnelle. Maintenant que nous comprenons que ChatGPT est un type de réseau de neurones, approfondissons le concept de réseaux de neurones et comment ChatGPT exploite cette technologie pour générer ses réponses de type humain.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?

Un algorithme d'apprentissage automatique qui s'inspire du cerveau et du système nerveux humains est connu sous le nom de réseau de neurones. Il utilise un réseau de fonctions interconnectées pour apprendre et traduire les entrées de données en sorties souhaitées, imitant les neurones biologiques du cerveau humain. Les réseaux de neurones ont trouvé des applications dans divers algorithmes d'apprentissage automatique et peuvent relever efficacement des défis complexes du monde réel. Ils sont appliqués dans de nombreuses industries, telles que la reconnaissance de la parole et des images, la finance et le diagnostic médical.

ChatGPT est un programme d'IA conversationnel qui utilise l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour comprendre et fournir des réponses aux entrées des utilisateurs. Il est un descendant du réseau de neurones et fonctionne à l'aide d'une architecture basée sur des transformateurs.

Comment ChatGPT fonctionne avec les réseaux de neurones

ChatGPT utilise un réseau neuronal à anticipation et une couche de normalisation pour produire des réponses de type humain. Le réseau de neurones à anticipation applique une transformation non linéaire à la séquence d'entrée, ce qui permet au modèle d'apprendre des modèles complexes dans les données. Pendant ce temps, la couche de normalisation aide à stabiliser le processus de formation en s'assurant que les valeurs d'entrée de chaque couche sont d'une échelle similaire.

ChatGPT passe par un processus de pré-formation pour s'assurer qu'il fonctionne comme prévu avant d'être mis à la disposition du public. Lorsqu'un utilisateur saisit du texte, ChatGPT le traite en plusieurs étapes, y compris la tokenisation, l'intégration, l'encodage, la génération de distribution de probabilité et la génération de sortie.

Réseaux de neurones et apprentissage automatique dans ChatGPT

Les réseaux de neurones et l'apprentissage automatique sont des technologies étroitement liées. Les réseaux de neurones ont changé la donne dans l'IA moderne et l'apprentissage automatique, principalement en raison du paysage de données créé par les plates-formes de mégadonnées et le calcul haute performance. Ces plates-formes ont permis l'utilisation d'ensembles de données massifs pour Train des réseaux de neurones complexes, qui peuvent apprendre des stratégies et des opérations complexes.

La technologie ChatGPT repose sur les principes des réseaux de neurones et de l'apprentissage automatique. Pour reconnaître et répondre au langage, le réseau neuronal de ChatGPT est formé sur de grandes quantités de données textuelles à l'aide de techniques d'apprentissage automatique. Le réglage fin est un aspect essentiel de ce processus, qui aide le réseau neuronal à reconnaître et à répondre avec précision à des types spécifiques d'entrées.

Quel type de réseau est ChatGPT ?

ChatGPT est un modèle de langage basé sur une architecture de réseau neuronal.

Quelle est la taille du réseau neuronal de ChatGPT ?

GPT 3 avait plus de 175 milliards de paramètres.