Comment puis-je utiliser ChatGPT pour la génération de contenu ?

ChatGPT est un modèle de traitement automatique du langage naturel développé par OpenAI. Il est basé sur l’architecture GPT-4 et se révèle très performant pour générer des réponses pertinentes et contextuelles. Dans cet article, nous vous montrerons comment entraîner ChatGPT en suivant quelques étapes simples. Nous inclurons également des extraits de code pour vous aider à mieux comprendre le processus.

Étape 1 : Collecter et préparer les données

La première étape pour entraîner ChatGPT consiste à collecter un ensemble de données textuelles de qualité. Vous pouvez utiliser des données provenant de diverses sources, telles que des articles, des livres, des discussions en ligne, etc. Assurez-vous que votre ensemble de données est suffisamment diversifié et représentatif de la tâche que vous souhaitez accomplir avec ChatGPT.

Une fois que vous avez collecté les données, préparez-les en les nettoyant et en les formatant. Supprimez les balises HTML, les liens et autres éléments non pertinents. Vous pouvez également diviser vos données en deux ensembles : l’ensemble d’entraînement et l’ensemble de validation.

import re

def clean_text(text):
    text = re.sub('<[^>]*>', '', text)  # Supprimer les balises HTML
    text = re.sub('https?://\S+|www\.\S+', '', text)  # Supprimer les liens
    text = re.sub('\n', ' ', text)  # Remplacer les retours à la ligne par des espaces
    return text

cleaned_data = [clean_text(text) for text in raw_data]

from sklearn.model_selection import train_test_split

train_data, val_data = train_test_split(cleaned_data, test_size=0.1, random_state=42)

Étape 2 : Tokeniser les données

Tokeniser les données signifie convertir le texte en une séquence de tokens (mots ou sous-mots). Vous pouvez utiliser le tokeniseur fourni par la bibliothèque transformers d’Hugging Face, qui offre un large éventail de tokeniseurs pré-entraînés.

from transformers import GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

def tokenize_data(data):
    return tokenizer(data, truncation=True, padding=True, return_tensors='pt')

train_tokens = tokenize_data(train_data)
val_tokens = tokenize_data(val_data)

Étape 3 : Créer le modèle

Pour créer le modèle ChatGPT, vous pouvez utiliser la classe GPT2LMHeadModel de la bibliothèque transformers. Vous pouvez charger un modèle pré-entraîné et le personnaliser ou créer un nouveau modèle à partir de zéro.

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Config

config = GPT2Config.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel(config)

Étape 4 : Entraîner le modèle

Pour entraîner le modèle, vous devez définir les paramètres d’entraînement, tels que le taux d’apprentissage, la taille du lot (batch size), le nombre d’époques et le dispositif sur lequel le modèle sera entraîné (CPU ou GPU).

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    evaluation_strategy='epoch',
    learning_rate=5e-5,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_tokens,
    eval_dataset=val_tokens,
)

Une fois que vous avez défini les paramètres d’entraînement et créé l’objet Trainer, vous pouvez commencer l’entraînement en appelant la méthode train().

trainer.train()

Étape 5 : Évaluer et ajuster le modèle

Après l’entraînement, vous pouvez évaluer les performances de votre modèle en utilisant l’ensemble de validation. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, vous pouvez ajuster les paramètres d’entraînement ou le modèle lui-même et répéter le processus d’entraînement.

eval_results = trainer.evaluate()

print("Résultats de l'évaluation :", eval_results)

N’hésitez pas à expérimenter avec différents paramètres d’entraînement, architectures de modèles ou ensembles de données pour obtenir les meilleurs résultats possibles.

Étape 6 : Sauvegarder et charger le modèle entraîné

Pour sauvegarder votre modèle entraîné, utilisez la méthode save_pretrained(). Vous pourrez ainsi charger ce modèle plus tard à l’aide de la méthode from_pretrained().

model.save_pretrained('./my_custom_gpt')

# Pour charger le modèle plus tard
loaded_model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('./my_custom_gpt')