---

Introduction

Le domaine du traitement du langage naturel a connu des avancées significatives au cours des dernières années, grâce à l’émergence de modèles de langage basés sur des réseaux de neurones profonds. Cet article examine trois des modèles les plus influents : BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), RoBERTa (A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) et GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3), en mettant en lumière leurs innovations, performances et leur influence sur le développement d’applications basées sur l’IA.

BERT : Le Pionnier de la Compréhension de Langage Bidirectionnelle

Conception et Architecture

Développé par Google en 2018, BERT a révolutionné la manière dont les machines comprennent le langage humain. En utilisant une approche bidirectionnelle pour traiter le texte, BERT a pu saisir le contexte des mots dans une phrase de manière plus nuancée que les modèles précédents. Il a été construit sur l’architecture Transformer et a introduit le concept de “Masked Language Model” (MLM), permettant au modèle d’apprendre le contexte des mots cachés.

Performances et Applications

BERT a démontré des performances exceptionnelles sur une variété de tâches de NLP, y compris la compréhension de texte et la réponse aux questions. Il est devenu la base de nombreux services de recherche et de systèmes de questions-réponses, apportant une meilleure compréhension du langage naturel dans les produits du quotidien.

RoBERTa : L’Optimisation Robuste de BERT

Optimisation de l’Apprentissage

RoBERTa, développé par Facebook AI en 2019, a construit sur les fondations de BERT en optimisant son processus d’apprentissage. Il a utilisé des batchs de données plus importants, un apprentissage plus long et supprimé la prochaine prédiction de phrase, se concentrant uniquement sur le MLM. Ces optimisations ont permis à RoBERTa de surpasser BERT dans les benchmarks de NLP malgré une architecture sous-jacente similaire.

Impact sur la Communauté de Recherche

RoBERTa a montré que des améliorations significatives pourraient être obtenues en affinant les techniques d’apprentissage pré-entraînement. Cela a encouragé la communauté de recherche à explorer davantage les méthodes d’optimisation des modèles existants.

GPT-3 : L’Apogée de la Génération de Langage

Échelle et Généralisation

GPT-3, développé par OpenAI en 2020, a repoussé les limites avec ses 175 milliards de paramètres. Contrairement à BERT et RoBERTa, GPT-3 est un modèle de génération de langage, capable de produire du texte cohérent et contextuellement approprié. Sa taille massive lui permet de généraliser à partir d’un petit nombre d’exemples et d’exécuter une variété de tâches sans ajustements spécifiques au domaine.

Implications et Applications

Avec GPT-3, les applications de NLP se sont étendues à la création de contenu, au résumé automatique, à la traduction et même à la programmation assistée. La capacité de GPT-3 à s’adapter à diverses tâches sans formation spécifique a ouvert de nouvelles voies pour l’intégration du NLP dans des applications plus larges.

Comparaison et Impact Futur

Avantages et Limitations

Chaque modèle présente des avantages uniques et des limitations. BERT excelle dans la compréhension contextuelle, RoBERTa dans l’optimisation des performances, et GPT-3 dans la génération de langage et la généralisation. Cependant, leur performance est limitée par la qualité des données d’entraînement et leur capacité à généraliser au-delà de leurs ensembles d’apprentissage. Par exemple, BERT a été entraîné sur un ensemble relativement modeste de 16 Go de données textuelles, tandis que GPT-3 a bénéficié d’un gigantesque 4500 Go, ce qui a eu un impact considérable sur ses capacités de compréhension et de génération.

Coûts d’Infrastructure et de Formation

Les coûts d’infrastructure et de formation varient également largement. BERT a utilisé 8 GPU Nvidia V100 sur 12 jours, et RoBERTa a augmenté l’échelle à 1024 V100 sur un seul jour. GPT-3, d’autre part, a nécessité une infrastructure sans précédent de 10,000 V100 sur 34 jours, illustrant l’évolution rapide et l’augmentation des ressources nécessaires pour entraîner des modèles de pointe.

Sources et Diversité des Données

La source et la diversité des données de formation sont cruciales pour la performance du modèle. BERT et RoBERTa ont partagé des sources de données similaires telles que Wikipedia et BookCorpus, mais GPT-3 a inclus des sources beaucoup plus diversifiées, telles que Common Crawl et WebText2, permettant une meilleure généralisation.

Récapitulatif des Modèles

Pour récapituler les spécificités de chaque modèle selon le tableau :

• BERT (2018) : 109 millions de paramètres, entraîné sur 250 milliards de tokens de Wikipedia et BookCorpus.
• RoBERTa (2019) : 125 millions de paramètres, entraîné sur 2000 milliards de tokens de Wikipedia, BookCorpus et des données de Common Crawl.
• GPT-3 (2020) : 174,600 millions de paramètres, entraîné sur 300 milliards de tokens provenant d’une variété de sources, y compris Wikipedia, Common Crawl et d’autres ensembles de données divers.

Vocabulaire

Ce tableau compare les caractéristiques relatives à la taille du vocabulaire et aux techniques d’encodage de deux familles de modèles de traitement du langage naturel (NLP) : BERT et GPT-2/GPT-3.

• Taille du vocabulaire : BERT utilise un vocabulaire de 30,522 mots, tandis que GPT-2 et GPT-3 utilisent un vocabulaire plus large de 50,257 mots. Un vocabulaire plus grand peut permettre une meilleure représentation des nuances du langage, mais peut également nécessiter une capacité de calcul plus importante.
• Technique utilisée : BERT utilise la technique WordPiece pour l’encodage des mots en tokens, une méthode qui divise les mots en morceaux connus ou en sous-mots. GPT-2 et GPT-3 utilisent l’encodage BPE (Byte-Pair Encoding) au niveau des octets, qui est une forme plus granulaire qui décompose les mots en paires d’octets fréquemment co-occurrentes. Cela permet une gestion plus flexible des mots inconnus ou rares et une meilleure gestion des langues avec de grands ensembles de caractères.

Ces différences reflètent des approches distinctes dans la façon dont les modèles traitent et comprennent le langage, avec des implications sur leur performance dans diverses tâches de NLP.

Conclusion

Les modèles de traitement du langage naturel tels que BERT, RoBERTa et GPT-3 ont non seulement transformé la recherche en IA, mais ont également modifié notre interaction quotidienne avec la technologie. En comprenant mieux le langage humain, ces modèles ont amélioré les moteurs de recherche, les assistants personnels, et même facilité la création de contenu automatique. L’évolution de ces modèles illustre une tendance vers des modèles toujours plus grands et plus puissants, suggérant que l’avenir de l’IA résidera dans notre capacité à gérer de manière éthique et efficace ces géants du traitement du langage.

---