Collecte de données
L’entraînement des modèles de langage repose sur de grands corpus de textes, qui peuvent inclure des contenus publics, des données sous licence et des exemples créés par des personnes. La composition exacte dépend du modèle ; elle n’est pas intégralement publique.
Prétraitement des données
les données collectées ont été nettoyées et prétraitées pour les rendre plus faciles à utiliser pour l’entraînement du modèle.
Entraînement du modèle
ChatGPT a été entraîné sur un ensemble massif de données textuelles à l’aide de l’apprentissage profond. Le modèle a été formé pour prédire le mot suivant dans une séquence de mots, en utilisant une technique appelée « modèle de langage ».
Optimisation du modèle
Après le pré-entraînement, le modèle est adapté à la conversation à partir d’exemples de réponses et de retours humains. Ces étapes visent à mieux suivre les consignes et à améliorer les réponses, sans garantir leur exactitude.
Évaluation du modèle
enfin, le modèle a été évalué sur des jeux de données de test pour mesurer ses performances et déterminer s’il est prêt à être utilisé pour des applications réelles.
Ce que l’entraînement ne garantit pas
Prédire une suite de mots plausible n’équivaut pas à vérifier un fait. ChatGPT peut produire une réponse fausse ou inventer une référence : les informations importantes doivent être contrôlées auprès de sources fiables.
