La technologie a évolué au point que nous disposons aujourd'hui d'une intelligence artificielle capable de rédiger des essais étonnants. Les dissertations rédigées par l'IA s'avèrent être d'une qualité exceptionnelle et étonnamment proches de l'homme dans presque tous les domaines. La caractéristique la plus frappante de ces générateurs de dissertations alimentés par l'IA est qu'ils peuvent produire des dissertations de qualité supérieure en quelques minutes !
Il est tout à fait naturel que nous, les humains, nous demandions comment l'intelligence artificielle peut y parvenir. Après tout, les humains ne sont-ils pas les entités les plus intelligentes de la planète ? Si vous êtes un étudiant qui cherche à Faites rédiger votre essai avec aide en ligne des experts, vous voudriez savoir comment une machine écrit mieux que vous, n'est-ce pas ?
L'IA générative est la catégorie d'IA capable de produire des essais, des blogs et tout autre contenu écrit en un clin d'œil. Il existe plusieurs modèles d'IA générative, mais l'un des plus célèbres ET des plus puissants est le GPT. GPT, ou Generative Pre-trained Transformer, est un modèle de réseau neuronal d'apprentissage profond qui s'est fait connaître en 2022 en raison de sa facilité d'utilisation et de ses capacités étonnantes. Incroyablement puissants, les outils et les plateformes basés sur le GPT génèrent des essais stellaires, analyser la littératureLes logiciels de gestion de l'information et de la communication permettent d'écrire des programmes, de résoudre des problèmes mathématiques et de faire bien d'autres choses encore.
Cet article examine les processus qui font de GPT un puissant générateur d'essais et de contenu.
Qu'est-ce que le GPT ?
GPT est une IA générative qui est actuellement la plus populaire dans le domaine de la génération de langage naturel. Acronyme de Generative Pre-trained Transformers, GPT emploie des réseaux neuronaux d'apprentissage profond pour comprendre et traiter les données afin de générer du contenu en langues naturelles.
Il faut s'attarder sur les détails techniques pour comprendre comment il y parvient.
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Génération de langage naturel
La génération de langage naturel (NLG) est une sous-branche du traitement du langage naturel, une branche de l'IA et de la linguistique informatique qui s'intéresse aux langues humaines naturelles. La génération de langage naturel est axée sur la production de contenu en langage humain naturel. Ce domaine est également un sous-ensemble de l'IA générative, un type de technologie qui s'intéresse à la conception et au développement de systèmes d'IA capables de créer des contenus tels que des essais, des blogs, des images, des solutions mathématiques, des programmes informatiques, etc.
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Réseaux neuronaux
Comme leur nom l'indique, les réseaux neuronaux ou neurones artificiels constituent l'épine dorsale des algorithmes d'apprentissage profond. L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise les réseaux neuronaux pour imiter le cerveau humain et les signaux neuronaux.
Les réseaux neuronaux sont beaucoup plus performants que les algorithmes et approches d'apprentissage automatique. Les deux principales caractéristiques des réseaux neuronaux sont les suivantes l'extraction automatique de caractéristiques à partir de données et la capacité de traiter de grands ensembles de données. Les transformateurs génératifs préformés sont des systèmes de réseaux neuronaux spéciaux qui peuvent analyser et générer du contenu en fonction du type de données sur lesquelles ils ont été formés.
Les transformateurs sont des réseaux neuronaux spécialement conçus pour déterminer le contexte des données d'entrée et identifier les relations sous-jacentes dans les modèles de données séquentielles ou autres. Avec une formation adéquate, les réseaux neuronaux transformateurs peuvent rédiger n'importe quel essai sur n'importe quel sujet, résoudre des programmes mathématiques et informatiques incroyablement complexes, créer des blogs, et bien plus encore.
Il n'est donc pas étonnant que l'internet soit inondé de mentions de GPT, GPT-3, GPT-4 et Chat GPT.
ChatGPT a été le fleuron de la prolifération de l'IA au cours des dernières années. Selon l'étude ReutersChat GPT a établi le record de la croissance la plus rapide du nombre d'utilisateurs parmi toutes les plates-formes logicielles émergentes. GPT est également le moteur des applications de génération de contenu en ligne telles que Jasper AI, Quillbot et ContentBot.
Mais comment les réseaux neuronaux transformateurs imitent-ils exactement l'écriture humaine ?
Comment GPT génère-t-il de superbes rédactions ?
Les modèles de réseaux neuronaux de transformateurs comprennent une pile de réseaux neuronaux à couches multiples.
- Comme nous l'avons mentionné, les transformateurs sont des réseaux neuronaux spécialisés qui peuvent comprendre le contexte, les relations et le sujet de toutes les données sur lesquelles ils opèrent. Ces réseaux utilisent un ensemble de techniques mathématiques et statistiques avancées et en constante évolution, connues sous le nom de l'attention portée à soi d'analyser et de détecter divers paramètres de données.
- Les transformateurs sont suffisamment puissants pour identifier les relations entre les éléments distants d'un flux de données et la manière dont ils sont liés et s'influencent mutuellement.
- Dans les essais et les contenus linguistiques similaires, les mots représentent des données. Les transformateurs de GPT peuvent déterminer comment les mots s'associent entre eux, comment ils sont liés à d'autres mots ou chaînes de mots (phrases et paragraphes), et quel effet ils ont sur d'autres aspects du texte.
Voici à quoi ressemble un modèle de réseau neuronal de transformateur.
Source : www.nvidia.com
À droite, la section codeur du transformateur. Elle passe par une sous-couche d'attention à têtes multiples et une sous-couche de réseau neuronal en aval. Le côté droit est le côté décodeur, qui comporte deux sous-couches d'attention à têtes multiples et un réseau neuronal de type feed-forward.
Le mécanisme d'attention effectue une opération mot à mot. Il implique que le système interagisse avec les données d'entrée dans l'ordre et détermine quelles données d'entrée doivent être prioritaires. Ce faisant, le GPT détermine les noms et les entités nommées, les contextes, les concepts et les sujets. Lorsque vous entrez un texte dans un outil basé sur le GPT, celui-ci dissèque et analyse chaque mot en fonction de l'autre en utilisant le mécanisme d'auto-attention.
Voici un exemple pour illustrer les principes de base.
Il a continué à pomper l'eau du réservoir dans la piscine jusqu'à ce qu'elle soit pleine.
Lorsque cette phrase est introduite, les encodeurs positionnels marquent les différents types de mots. Les étiquettes déterminent l'objectif des mots et le mécanisme d'auto-attention suit ces étiquettes pour effectuer des opérations de produit vectoriel entre tous les vecteurs de mots. Ce faisant, il trouve les relations les plus fortes entre tous les mots.
Il a continué à pomper l'eau du réservoir dans la piscine jusqu'à ce qu'elle soit vide.
Dans les deux phrases, le mot il se réfère à et signifie différentes choses. Les transformateurs déchiffrent ces significations contextuelles pour apprendre les relations entre les mots. C'EST l'idée de base des transformateurs et de l'architecture GPT. Les mots sont étiquetés et leur sens, leurs relations et leur influence sont déterminés pour déchiffrer le contexte et le sens général.
Les réseaux neuronaux transformateurs utilisent l'algèbre linéaire, le calcul, les probabilités, la théorie des nombres et les statistiques pour transformer les représentations du langage naturel et les rendre aptes à la manipulation. Si vous souhaitez approfondir ces notions, vous devez vous familiariser avec les mathématiques, les statistiques et la linguistique.
Pour terminer cet article, nous allons jeter un coup d'œil rapide à trois des outils de rédaction de dissertations à base d'IA les plus populaires, alimentés par le TPG.
3 Les meilleurs rédacteurs de dissertations sur l'IA qui utilisent le TPG
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Rytr
Présenté comme le générateur de contenu le plus précis du GPT-3, Rytr est l'assistant IA qui peut vous aider à écrire n'importe quoi. Cette plateforme vous permet de générer du contenu de haute qualité : essais, blogs, courriels, copies marketing et thèses.
Les plans tarifaires sont très abordables, à partir de $9 par mois. Il existe même un plan GRATUIT qui vous permet de générer 10000 caractères par mois.
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Jasper AI
Jasper AI est l'un des outils d'aide à la rédaction les plus populaires sur le web. Il peut rédiger des essais et paraphraser des textes. Il vérifie également la grammaire et le plagiat. Cependant, toutes ces fonctionnalités sont facturées au prix fort de $39 par mois.
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Textero AI
Textero est une autre plateforme de premier ordre pour générer des essais gratuitement. Bien qu'il puisse générer un bon contenu, il ne génère un contenu de qualité supérieure que si vous optez pour la version premium. Le contenu généré présente souvent des problèmes de formatage, de choix de mots, d'intégrité et de mécanique.
Sur ce, nous concluons cet article. J'espère que cette lecture a été intéressante. Si le GPT, l'IA générative et le NLG vous intéressent ou si vous souhaitez créer votre propre rédacteur d'essai IA, inscrivez-vous dès aujourd'hui à un cours en ligne sur l'IA.