7 projets adaptés aux débutants pour vous lancer avec ChatGPT

7 projets pour débutants avec ChatGPT

 

À une époque où la technologie progresse à un rythme sans précédent, l’Intelligence Artificielle – ou IA pour les amis 🤓 – se démarque comme l’une des forces les plus transformatrices.

De l’automatisation des tâches monotones à la prédiction de modèles complexes, l’IA remodèle les industries et redéfinit les possibilités.

Et alors que nous sommes à l’aube de cette révolution de l’IA, il est impératif pour nous de comprendre son potentiel et de l’intégrer dans notre flux de travail quotidien.

• Identification des images générées par l’IA avec SynthID
• Découvrez SelFee un LLM auto-révisé itératif renforcé par la génération de rétroaction auto-alimentée.
• Inférence L’avenir de l’observabilité guidé par l’IA?

Cependant… je sais que cela peut être déconcertant de se lancer dans ces nouvelles technologies.

Alors, si vous vous demandez comment vous lancer dans l’IA, en particulier avec des modèles tels que ChatGPT…

Aujourd’hui, je vous propose un ensemble de 7 projets pour apprendre à partir de zéro comment les aborder.

Découvrons-les tous ensemble ! 👇🏻

 

1. Générer un traducteur de langues en utilisant l’API OpenAI

 

Les LLM (Large Language Models) présentent une grande variété d’applications. Et l’une des plus utiles – et les plus faciles à appliquer – est précisément sa capacité à traduire d’une langue à une autre.

Dans le tutoriel “Construction d’un outil de traduction multilingue avec l’API OpenAI ChatGPT” de Kaushal Trivedi, les lecteurs sont guidés dans la création d’une application de traduction pilotée par l’IA en utilisant le modèle gpt-3.5-turbo d’OpenAI via son API.

   

Le processus comprend les étapes suivantes :

1. Configuration des informations d’identification de l’API OpenAI.
2. Définition d’une fonction de traduction en utilisant Python et l’API OpenAI.
3. Test de la fonction.
4. Création d’une interface utilisateur avec la bibliothèque Tkinter de Python.
5. Test de l’interface utilisateur.

 

La leçon clé est le potentiel de l’API de discussion GPT-3.5 dans la construction d’outils puissants pilotés par l’IA. Dans ce cas, utilisé pour créer un outil de traduction.

 

2. Utiliser ChatGPT pour construire un système d’IA d’analyse de sentiment pour votre entreprise

 

Une autre application courante des LLM est de traiter de grandes quantités de texte. Imaginez que vous gérez un site de commerce électronique qui reçoit des milliers de commentaires chaque jour – vous pourriez tirer parti d’outils pilotés par l’IA pour les gérer.

C’est précisément ce que Courtlin Holt-Nguyen nous montre dans son tutoriel “Analyse de sentiment avec ChatGPT, OpenAI et Python – Utilisez ChatGPT pour construire un système d’IA d’analyse de sentiment pour votre entreprise”. Il réalise l’intégralité du tutoriel sur Google Colab et essaie de mettre en avant la polyvalence de ChatGPT dans la gestion de diverses tâches de TALN, l’importance des données structurées pour une analyse efficace et la capacité de ChatGPT à raisonner et à expliquer ses réponses.

   

Voici les étapes clés :

1. Description de l’ensemble de données à utiliser. Vous pouvez utiliser son ensemble de données ou choisir un autre de votre choix.
2. Présentation de l’API OpenAI.
3. Installation des bibliothèques requises dans Google Colab et utilisation de l’API OpenAI de ChatGPT pour l’analyse de sentiment.
4. Applications spécifiques du modèle GPT dans le traitement des commentaires.

Les puissantes capacités d’IA de ChatGPT peuvent être exploitées pour une analyse complète des sentiments, une synthèse et des informations exploitables à partir des avis des clients.

 

3. Utilisation basique de LangChain et OpenAI

 

Le mois dernier, j’ai écrit une introduction de base facile à suivre à LangChain intitulée “Transformer l’IA avec LangChain : un changement de jeu pour le traitement des données textuelles”, une bibliothèque Python conçue pour maximiser le potentiel des modèles de langage volumineux pour le traitement des données textuelles.

   

La polyvalence de LangChain lors du traitement de grands volumes de données textuelles et sa capacité à fournir une sortie structurée lui ont permis de devenir l’une des bibliothèques Python les plus utilisées pour traiter LLM (Modèles de Langue) et créer des outils réels.

Le tutoriel explique deux cas d’utilisation simples de cette bibliothèque qui peuvent être appliqués dans de multiples applications.

1. Résumé :

• Résumé de texte court : Utilisation de LangChain et ChatGPT pour résumer des textes courts.
• Résumé de texte long : Traitement de textes plus longs en les divisant en petits morceaux et en résumant chaque morceau.

1. Extraction :

• Extraction de mots spécifiques : Identification de mots spécifiques dans un texte.
• Utilisation du schéma de réponse de LangChain : Structuration de la sortie du LLM dans un objet Python.

LangChain offre un cadre robuste pour le résumé et l’extraction de texte, simplifiant le processus de traitement du langage naturel.

4. Automatisation de l’interaction avec des fichiers PDF à l’aide de LangChain et ChatGPT

Suite au tutoriel précédent, il existe un article plus avancé qui explique comment ingérer un fichier PDF et interagir avec celui-ci en utilisant le modèle GPT d’OpenAI.

Lucas Soares nous montre tout au long de son tutoriel “Automating PDF Interaction with LangChain and ChatGPT” comment tirer parti de ChatGPT et du framework LangChain pour interagir avec des fichiers PDF. Le processus est divisé en trois étapes principales :

1. Chargement du document.
2. Génération d’embeddings et vectorisation du contenu.
3. Interrogation du fichier PDF pour obtenir des informations spécifiques.

Cette approche permet aux utilisateurs de poser directement des questions à un fichier PDF, simplifiant ainsi la recherche d’informations. Vous pouvez suivre son article écrit ou regarder sa chaîne YouTube. À vous de choisir !

La principale leçon est le potentiel de l’IA pour simplifier les interactions avec des documents traditionnellement statiques, rendant l’accès aux données plus dynamique et intuitif.

5. Construction d’un analyseur de CV avec ChatGPT

Reo Ogusu propose un projet facile à suivre pour créer un analyseur de CV en utilisant l’API OpenAI et LangChain. Tout au long du tutoriel “Transforming Unstructured Documents to Standardized Formats with GPT: Building a Resume Parser”, il montre comment transformer des documents non structurés, en particulier des CV, en un format YAML standardisé à l’aide de GPT.

Voici les étapes clés :

1. Extraction du texte des fichiers PDF à l’aide de la bibliothèque PyPDF2.
2. Utilisation de LangChain, un framework communautaire, pour simplifier le développement d’applications alimentées par des modèles de langage.
3. Définition d’un modèle YAML pour structurer les données du CV.
4. Appel de l’API OpenAI à l’aide de LangChain pour demander à GPT de formater les données selon le modèle YAML.

GPT s’avère être un outil puissant pour convertir des données non structurées en formats structurés, offrant un potentiel pour diverses applications de conversion de données.

6. Génération d’un chatbot simple en utilisant l’API OpenAI

Pour générer un chatbot simple, nous pouvons suivre le tutoriel d’Avra intitulé “How to build a Chatbot with ChatGPT API and a Conversational Memory in Python”, dans lequel il explique comment construire une implémentation de chatbot en utilisant l’API ChatGPT et le modèle GPT-3.5-Turbo.

Il intègre le module de mémoire ConversationChain de LangChain AI et propose une interface utilisateur Streamlit.

L’article met l’accent sur l’importance de la mémoire conversationnelle dans les chatbots, soulignant que les chatbots traditionnels, étant sans état, ne peuvent pas se souvenir des interactions passées.

En incorporant la mémoire, les chatbots peuvent offrir une expérience conversationnelle plus fluide et naturelle, ressemblant à des interactions humaines.

 

La principale conclusion est l’importance de la conservation du contexte pour améliorer la communication entre les chatbots et les humains.

 

7. Un projet de science des données de bout en bout avec ChatGPT

 

En guise de projet final, je vous présente un tutoriel très intéressant en science des données qui utilise directement l’interface ChatGPT.

Abid Ali Awan nous enseigne, à travers son tutoriel « Guide d’utilisation de ChatGPT pour les projets de science des données », comment intégrer ChatGPT à différentes étapes d’un projet de science des données. Il met en évidence la puissance de ChatGPT dans le domaine de la science des données.

De la planification du projet et de l’analyse exploratoire des données à l’ingénierie des fonctionnalités, en passant par la sélection du modèle et le déploiement, ChatGPT peut aider à chaque étape.

Le produit final ? Une application web entièrement fonctionnelle pour la classification des demandes de prêt !

  Capture d’écran du tutoriel.  

Le tutoriel couvre :

1. Planification du projet : Utilisation de ChatGPT pour définir le projet.
2. Analyse exploratoire des données (EDA) : Utilisation de Python pour la visualisation et la compréhension des données.
3. Ingénierie des fonctionnalités : Amélioration des données en créant de nouvelles fonctionnalités.
4. Prétraitement : Nettoyage des données, gestion des déséquilibres de classe et mise à l’échelle des fonctionnalités.
5. Sélection du modèle : Entraînement de différents modèles et évaluation de leurs performances.
6. Ajustement des hyperparamètres : Optimisation du modèle choisi.
7. Création de l’application web : Conception d’une application web basée sur Gradio pour le classificateur de données de prêt.
8. Déploiement : Lancement de l’application sur Hugging Face Spaces.

Le tutoriel met en évidence la puissance de ChatGPT pour automatiser et améliorer diverses tâches de science des données, notamment la planification de projets et la génération de code.

 

La principale conclusion est la synergie entre les outils d’IA tels que ChatGPT et l’expertise humaine, où les deux se complètent pour obtenir des résultats optimaux.

 

Réflexions finales

 

Les projets décrits ci-dessus ne sont que la partie émergée de l’iceberg en ce qui concerne le potentiel de ChatGPT.

La communauté open-source travaille activement pour développer de nouveaux outils et améliorer ceux existants qui peuvent vous aider à créer tout ce que vous pouvez imaginer. LangChain n’est qu’un exemple parmi tant d’autres.

C’est pourquoi, que vous soyez encore apprenti en ChatGPT ou un professionnel chevronné, souvenez-vous toujours que dans le monde de l’IA, la seule limite est votre imagination !

Alors, pourquoi attendre ?

Lancez-vous, expérimentez et laissez le monde des modèles d’IA générative ouvrir les portes à des possibilités infinies !     Josep Ferrer est un ingénieur en analyse de données de Barcelone. Il est diplômé en ingénierie physique et travaille actuellement dans le domaine de la science des données appliquée à la mobilité humaine. Il est créateur de contenu à temps partiel, axé sur la science des données et la technologie. Vous pouvez le contacter sur LinkedIn, Twitter ou VoAGI.

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