Model Releases
GPT-2 : Le modèle révolutionnaire qui a changé l'IA en 2019
Découvrez comment GPT-2 de 1,5 milliard de paramètres a bouleversé le paysage de l'intelligence artificielle et suscité des préoccupations éthiques.
14 février 2019
Model ReleaseGPT-2
Introduction
Le 14 février 2019, OpenAI a publié un modèle de langage qui allait redéfinir les frontières de l'intelligence artificielle : GPT-2. Avec ses 1,5 milliards de paramètres, ce modèle représentait une avancée significative par rapport à ses prédécesseurs et a marqué un tournant dans l'histoire du traitement du langage naturel.
Ce qui rend GPT-2 particulièrement remarquable, c'est non seulement sa capacité impressionnante à générer du texte cohérent et fluide, mais aussi la controverse qu'il a suscitée. Initialement retenu par OpenAI sous prétexte qu'il était « trop dangereux à publier », ce modèle a ouvert un débat crucial sur les implications éthiques des grands modèles de langage.
L'émergence de capacités inattendues à grande échelle a surpris même ses créateurs, démontrant que la simple augmentation de la taille des modèles pouvait produire des comportements sophistiqués sans programmation explicite.
GPT-2 est devenu un jalon historique, établissant les bases pour toute la génération de modèles de langage ultérieurs, y compris la série GPT actuelle.
Caractéristiques et Architecture
GPT-2 repose sur une architecture transformer entièrement autoregressive, composée de 48 couches de transformation avec 25 couches d'attention multi-tête. Le modèle compte 1,5 milliard de paramètres, ce qui en faisait l'un des plus grands modèles de langage à son époque.
Contrairement aux modèles précédents, GPT-2 n'utilise pas de mécanisme d'attention bidirectionnelle comme BERT, mais se concentre sur la génération unidirectionnelle du texte. Cette approche permet des performances exceptionnelles en tâches de complétion de texte et de génération.
Le modèle utilise une taille de contexte de 1024 tokens, permettant de conserver un historique de conversation ou de document relativement long pour le contexte de l'époque.
La version initiale publiée était la version 'medium' de 345 millions de paramètres, suivie progressivement par des versions plus grandes, culminant avec le modèle de 1,5 milliard de paramètres.
- Architecture Transformer autoregressive
- 1,5 milliards de paramètres (version finale)
- 48 couches de transformation
- Taille de contexte de 1024 tokens
- 16 têtes d'attention par couche
- Vocabulaire de 50 257 tokens
Performances et Benchmarks
GPT-2 a démontré des performances exceptionnelles sur une variété de tâches de traitement du langage sans aucun ajustement spécifique. Sur des benchmarks comme LAMBADA, il a obtenu un score de perplexité de 29,84, battant largement les modèles précédents.