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GPT-1 : Le Premier Modèle de Langue Transformateur d'OpenAI
Découvrez le modèle GPT-1 d'OpenAI, publié en juin 2018, qui a révolutionné l'apprentissage préalable des langues avec son architecture transformateur décodeur.
11 juin 2018
Model ReleaseGPT-1
Introduction
Le 11 juin 2018, OpenAI lançait GPT-1 (Generative Pre-trained Transformer), un modèle de langage de 117 milliards de paramètres qui allait changer la donne dans le domaine du traitement du langage naturel. En tant que premier modèle de la célèbre série GPT, il a introduit au monde le concept de pré-entraînement génératif pour la compréhension du langage, posant les bases de toutes les générations futures de modèles de langage.
Ce modèle marquait une rupture significative par rapport aux approches traditionnelles, démontrant que les grands modèles de langage pré-entraînés pouvaient être adaptés à diverses tâches de manière plus efficace qu'un entraînement spécifique à chaque tâche. La publication de GPT-1 a ouvert la voie à une nouvelle ère du NLP basé sur l'apprentissage profond et les architectures transformateurs.
Pour les ingénieurs en IA et les développeurs, GPT-1 représentait la première preuve concrète que l'approche de pré-entraînement suivi d'adaptation fine pouvait surpasser les méthodes existantes sur de nombreuses tâches de compréhension linguistique. C'était un moment charnière dans l'histoire de l'IA.
Bien que les modèles actuels comme GPT-4 et GPT-5 soient beaucoup plus sophistiqués, il est essentiel de comprendre les fondements posés par GPT-1 pour apprécier l'évolution technologique fulgurante des cinq années suivantes.
Caractéristiques Clés et Architecture
GPT-1 était construit sur une architecture transformateur décodeur uniquement, ce qui signifie qu'il n'utilisait que la partie décodeur de l'architecture originale du papier 'Attention Is All You Need'. Cette architecture se composait de 12 couches de blocs transformateurs, chacun doté de 12 têtes d'attention multi-niveaux.
Le modèle comptait 117 millions de paramètres, ce qui était considérable pour l'époque, surpassant nettement les modèles précédents. Il utilisait une fenêtre contextuelle de 512 jetons, permettant une certaine compréhension du contexte à court terme. L'approche d'entraînement reposait sur la prédiction du prochain mot dans des corpus de texte non étiquetés massifs.
L'une des innovations majeures de GPT-1 résidait dans sa capacité à s'adapter à des tâches spécifiques via une phase d'adaptation fine, sans nécessiter d'architectures supplémentaires. Cette flexibilité a été démontrée sur neuf tâches différentes de traitement du langage naturel.
GPT-1 était entièrement open source, permettant à la communauté de recherche de reproduire, modifier et améliorer le modèle. Cette transparence a joué un rôle crucial dans l'accélération de la recherche en IA.