Avez-vous déjà vous demandé : Comment fonctionne ChatGPT ?

La plupart des gens utilisent ChatGPT ! Mais vous vous êtes-vous déjà demandé — comment ça fonctionne vraiment ?

Voici une vue d'ensemble simple de ce qui se passe sous le capot d'un LLM — pas besoin de doctorat. Décomposons-le de manière SIMPLE : ⬇️

Alors, qu'est-ce qu'un modèle d'apprentissage profond ? En son cœur, c'est juste des mathématiques. Un modèle d'apprentissage profond prend des entrées — comme du texte ou des images — et les transforme à travers des couches de neurones pour produire une sortie. Chaque couche ajoute un peu d'abstraction, façonnant les données brutes en une compréhension. C'est comme une usine — les données brutes entrent, l'intelligence en sort.

Qu'est-ce que l'entrée et la sortie signifient vraiment ? C'est tout des nombres sous le capot. → Entrée : Mots, images, audio — convertis en vecteurs. → Sortie : Un libellé, un score, une phrase — également des nombres. Le modèle apprend à relier les uns aux autres, tout comme vous apprenez à associer des sons à une signification.

Mais comment se fait cette relation ? Chaque nœud prend la sortie de la couche précédente, la multiplie par un poids, ajoute un biais et la transmet. Répétez cela à travers les couches et vous obtenez une chaîne complexe d'opérations mathématiques — transformant l'entrée étape par étape en quelque chose qui a du sens. C'est structure + logique + beaucoup de calcul.

Attendez, comment le modèle « comprend » un mot ? C'est là que les modèles d'intégration entrent en jeu. Ils transforment les mots en vecteurs — des représentations multi-dimensionnelles de la signification. Donc "roi" et "reine" se retrouvent près l'un de l'autre dans l'espace vectoriel. C'est ainsi que l'IA saisit le contexte, et non seulement l'orthographe.

D'accord, mais comment un modèle d'IA apprend-il ? Grâce à la formation. Il commence avec des suppositions aléatoires. Ensuite, il compare sa sortie à la bonne réponse, voit à quel point il était éloigné et ajuste les poids internes. Cette boucle de rétroaction s'appelle la rétropropagation. Et lorsque vous répétez cela des millions de fois — le modèle commence à devenir vraiment bon.

Et qu'en est-il de l'IA générative ? C'est la magie derrière les outils comme ChatGPT. Ils ne classifient pas — ils génèrent. Un mot (ou jeton) à la fois, en prédisant ce qui devrait venir ensuite en fonction de tout ce qui est venu avant. C'est comme l'auto-complétion — mais avec beaucoup plus d'intelligence, de nuance et de formation derrière. Cette graphique est un joyau 💎 pour ceux qui sont nouveaux dans l'IA — ou même pour les professionnels qui ont besoin de l'expliquer simplement.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

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