Les défis scientifiques à surmonter pour améliorer la performance de ChatGPT
L’utilisation du machine learning (ML) dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) est la poule-aux-œufs d’or des développeurs aujourd’hui et les progrès qui sont faits autour de ce sujet sont constants. ChatGPT, une plateforme qui propose une expérience à base de dialogue entièrement basée sur des algorithmes de NLP, est la preuve en direct de ces progrès. Bien qu’il ait un fort potentiel, il existe encore des défis scientifiques à surmonter avant que ChatGPT acquière la performance et la cohérence d’un humain.
Quelques principes scientifiques sous-jacents
Un système de NL de qualité base sa compréhension sur un certain nombre de processus sous-jacents. Il commence par l’acquisition de la langue et comprend la syntaxe, le vocabulaire, la sémantique et les règles grammaticales. Une fois la langue acquise, le traitement s’oriente vers l’analyse du contexte, la prise en compte des intentions et des préférences basées sur la connaissance, le transfert de connaissances, l’apprentissage par renforcement, etc.
Quelques exemples de difficultés à traiter en ML pour des conversations fluides
- Les conversations fluides et créatives avec une sorte de sens de l’humour restent une difficulté car elles nécessitent une compréhension profonde de la nature humaine et de la culture.
- il est difficile pour le ML d’évaluer correctement la signification des mots et des phrases car il doit généralement prendre en compte les nuances sémantiques, le contexte et les références culturelles.
- le ML a toujours des difficultés à traiter le vaste dictionnaire de mot-clés nécessaires à une conversation fluide, car il est très difficile de programmer un graphique sémantique précis et exhaustif.
- Le dialogue naturel suppose une conversation interactive qui peut en général se poursuivre sur plusieurs tours, ce qui est très difficile à traiter dans le ML.
- Enfin, une conversation naturelle implique souvent le sentiment et le ton, ce qui est très difficile à codifier pour un système numérique.
Les solutions possibles
Heureusement, le monde de l’intelligence artificielle (IA) propose plusieurs solutions possibles pour améliorer la performance de chatGPT.
- Collecte de données : La collecte de données est essentielle pour pouvoir élaborer des modèles de ML capables de traiter des conversations. Plus nous réunissons de corpus de données riches et diversifiés, plus nous serons en mesure de former de meilleurs modèles d’apprentissage automatique et d’alimenter l’IA.
- Nouvelles techniques d’apprentissage : Les techniques d’apprentissage traditionnelles sont souvent limitées dans leur capacité à traiter des conversations conversationnelles, mais des techniques hybrides comme l’apprentissage profond et d’autres techniques d’apprentissage peuvent offrir la précision nécessaire.
- Meilleur traitement du language naturel :