L’ère de l’intelligence artificielle est arrivée et l’IA générative joue un rôle essentiel en apportant des avancées sans précédent à la technologie quotidienne. Il existe déjà plusieurs outils d’IA gratuits qui peuvent vous aider à générer des images, des textes, de la musique, des vidéos et bien plus encore en quelques secondes. Mais qu’est-ce que l’IA générative exactement et comment alimente-t-elle une innovation aussi rapide ? Pour en savoir plus, suivez notre explication détaillée sur l’IA générative.
Définition : Qu’est-ce que l’IA générative ?
Comme son nom l’indique, l’IA générative désigne un type de technologie d’IA qui peut générer du nouveau contenu L’IA générative est basée sur les données sur lesquelles elle a été formée. Elle peut générer des textes, du code, des images, de l’audio, des vidéos et des données synthétiques. L’IA générative peut produire une large gamme de résultats en fonction des entrées de l’utilisateur ou de ce que nous appelons des « invites ». L’IA générative est fondamentalement un sous-domaine de l’apprentissage automatique qui peut créer de nouvelles données à partir d’un ensemble de données donné.
Si le modèle de langage volumineux (LLM) a été formé sur un volume massif de texte, il peut produire un langage humain lisible. Plus les données sont volumineuses, meilleur sera le résultat. Si l’ensemble de données a été nettoyé avant la formation, vous obtiendrez probablement une réponse nuancée.
De même, si vous avez formé un modèle avec un grand corpus d’images avec un balisage d’images, des légendes et de nombreux exemples visuels, le modèle d’IA peut apprenez de ces exemples et effectue la classification et la génération d’images. Ce système sophistiqué d’IA programmé pour apprendre à partir d’exemples est appelé réseau neuronal.
Cela dit, il existe différents types de modèles d’IA générative. Il s’agit des réseaux antagonistes génératifs (GAN), des autoencodeurs variationnels (VAE), Transformateurs pré-entraînés génératifs (GPT)Modèles autorégressifs et bien plus encore. Nous allons brièvement discuter de ces modèles génératifs ci-dessous.
À l’heure actuelle, GPT Les modèles basés sur Transformer sont devenus populaires après la sortie de GPT-4o / GPT-4 / GPT-3.5 (ChatGPT), Gemini 1.5 Pro (Gemini), DALL – E 3, LLaMA (Meta), Stable Diffusion et d’autres. OpenAI a également récemment présenté son modèle de conversion de texte en vidéo Sora.
Toutes ces interfaces d’IA conviviales sont basées sur l’architecture Transformer. Dans cette explication, nous allons donc nous concentrer principalement sur l’IA générative et le GPT (Generative Pretrained Transformer).
Quels sont les différents types de modèles d’IA générative ?
Parmi tous les modèles d’IA générative, GPT est privilégié par beaucoup, mais commençons par GAN (Réseau antagoniste génératif). Dans cette architecture, deux réseaux parallèles sont formés, dont l’un sert à générer du contenu (appelé générateur) et l’autre évalue le contenu généré (appelé discriminateur).
Fondamentalement, l’objectif est de confronter deux réseaux neuronaux pour produire des résultats qui reflètent des données réelles. Les modèles basés sur GAN ont été principalement utilisés pour les tâches de génération d’images.
Ensuite, nous avons le Autoencodeur variationnel (VAE)qui implique le processus d’encodage, d’apprentissage, de décodage et de génération de contenu. Par exemple, si vous avez une image d’un chien, il décrit la scène comme la couleur, la taille, les oreilles, etc., puis apprend le type de caractéristiques d’un chien. Après cela, il recrée une image brute en utilisant des points clés donnant une image simplifiée. Enfin, il génère l’image finale après avoir ajouté plus de variété et de nuances.
Déménager à Modèles autorégressifsil est proche du modèle Transformer mais manque d’auto-attention. Il est principalement utilisé pour générer des textes en produisant une séquence puis en prédisant la partie suivante en fonction des séquences qu’il a générées jusqu’à présent. Ensuite, nous avons également les modèles de normalisation des flux et basés sur l’énergie. Mais enfin, nous allons parler en détail des modèles populaires basés sur Transformer ci-dessous.
Qu’est-ce qu’un modèle de transformateur pré-entraîné génératif (GPT)
Avant l’arrivée de l’architecture Transformer, les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) comme les GAN et les VAE étaient largement utilisés pour l’IA générative. En 2017, des chercheurs travaillant chez Google ont publié un article fondateur «L’attention est tout ce dont vous avez besoin« (Vaswani, Uszkoreit, et al., 2017) pour faire progresser le domaine de l’IA générative et créer quelque chose comme un grand modèle de langage (LLM).
Google par la suite a publié le modèle BERT (Bidirectionnel Encoder Representations from Transformers) en 2018 implémentant l’architecture Transformer. Dans le même temps, OpenAI a publié son premier modèle GPT-1 basé sur l’architecture Transformer.
Alors, quel était l’ingrédient clé de l’architecture Transformer qui en a fait un favori pour l’IA générative ? Comme le titre de l’article le dit à juste titre, introduit l’auto-attentionqui manquait dans les architectures de réseaux neuronaux antérieures.
Cela signifie que le programme prédit le mot suivant dans une phrase à l’aide d’une méthode appelée Transformer. Il accorde une attention particulière aux mots voisins pour comprendre le contexte et établir une relation entre les mots.
Grâce à ce processus, le transformateur développe une compréhension raisonnable de la langue et utilise ces connaissances pour prédire de manière fiable le mot suivant. L’ensemble de ce processus est appelé mécanisme d’attention.
Cela dit, gardez à l’esprit que les LLM sont méprisés appelé Perroquets stochastiques (Bender, Gebru, et al., 2021) car le modèle imite simplement des mots aléatoires en fonction de décisions et de modèles probabilistes qu’il a appris. Il ne détermine pas le mot suivant en fonction de la logique et n’a aucune véritable compréhension du texte.
En ce qui concerne le terme « pré-entraîné » dans GPT, cela signifie que le modèle a déjà été formé sur une quantité massive de données textuelles avant même d’appliquer le mécanisme d’attention. En pré-entraînant les données, il apprend ce qu’est une structure de phrase, la grammaire, les modèles, les faits, les phrases, etc. Cela permet au modèle d’avoir une bonne compréhension du fonctionnement de la syntaxe du langage.
Comment Google et OpenAI abordent l’IA générative ?
Google et OpenAI utilisent tous deux des modèles basés sur Transformer dans Gemini et ChatGPT, respectivement. Cependant, il existe quelques différences clés dans l’approche. Le dernier Gemini de Google utilise un encodeur bidirectionnel (mécanisme d’auto-attention et réseau neuronal à propagation directe), ce qui signifie qu’il prend en compte tous les mots environnants.
Il essaie essentiellement de comprendre le contexte de la phrase, puis génère tous les mots à la foisL’approche de Google consiste essentiellement à prédire les mots manquants dans un contexte donné.
En revanche, ChatGPT d’OpenAI exploite l’architecture Transformer pour prédire le mot suivant dans une séquence – de gauche à droiteIl s’agit d’un modèle unidirectionnel conçu pour générer des phrases cohérentes. Il continue la prédiction jusqu’à ce qu’il ait généré une phrase complète ou un paragraphe.
C’est peut-être la raison pour laquelle Gemini est capable de générer des textes beaucoup plus rapidement que ChatGPT. Néanmoins, les deux modèles s’appuient sur l’architecture Transformer pour proposer des interfaces d’IA générative.
Applications de l’IA générative
Nous savons tous que l’IA générative a une application énorme non seulement pour le texte, mais aussi pour les images, les vidéos, la génération audio et bien plus encore. Les chatbots IA comme ChatGPT, Gemini, Copilot, etc. exploitent l’IA générative.
Il peut également être utilisé pour saisie semi-automatique, résumé de texteassistance virtuelle, traduction, etc. Pour générer de la musique, nous avons vu des exemples comme Google MusicLM et récemment Meta publié MusiqueGen pour la génération de musique.
En dehors de cela, de DALL-E De 3 à Stable Diffusion, tous utilisent l’IA générative pour créer des images réalistes à partir de descriptions textuelles. Dans la génération de vidéos également, les modèles Gen-2, StyleGAN 2 et BigGAN de Runway s’appuient sur des réseaux antagonistes génératifs pour générer des vidéos réalistes.
De plus, l’IA générative a des applications dans la génération de modèles 3D et certains des modèles les plus populaires sont DeepFashion et ShapeNet.
De plus, l’IA générative peut être d’une grande aide dans découverte de médicaments Elle peut également concevoir de nouveaux médicaments pour une maladie spécifique. Nous avons déjà vu des modèles de découverte de médicaments comme AlphaFold, développé par Google DeepMind. Enfin, l’IA générative peut être utilisée pour la modélisation prédictive afin de prévoir les événements futurs dans le domaine financier et météorologique.
Limites de l’IA générative
Si l’IA générative possède d’immenses capacités, elle n’est pas exempte de défauts. Tout d’abord, elle nécessite un corpus de données important pour former un modèle. Pour de nombreuses petites startups, les données de haute qualité ne sont pas forcément facilement accessibles. Nous avons déjà vu des entreprises comme Reddit, Stack Overflow et Twitter fermer l’accès à leurs données ou facturer des frais élevés pour cet accès.
Récemment, les archives Internet signalé que son site Web était devenu inaccessible pendant une heure parce qu’une startup d’IA avait commencé à marteler son site Web pour obtenir des données de formation.
En outre, les modèles d’IA générative ont également été fortement critiqués pour leur manque de contrôle et leur partialité. Les modèles d’IA formés à partir de données biaisées provenant d’Internet peuvent surreprésenter une partie de la communauté. Nous avons vu comment les générateurs de photos IA rendent principalement les images dans des tons de peau plus clairs.
Ensuite, il y a un problème énorme de vidéo deepfake et la génération d’images à l’aide de modèles d’IA générative. Comme indiqué précédemment, les modèles d’IA générative ne comprennent pas le sens ou l’impact de leurs mots et imitent généralement les résultats en fonction des données sur lesquelles ils ont été formés.
Il est fort probable que malgré tous les efforts et l’alignement, la désinformation, la génération de deepfakes, le jailbreaking et tentatives de phishing sophistiquées Grâce à sa capacité de persuasion en langage naturel, les entreprises auront du mal à apprivoiser les limites de l’IA générative.
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