Utilisez les modèles GPT pour générer des données textuelles pour l’entraînement des modèles d’apprentissage automatique.

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Un guide étape par étape en Python

Motivation

Les données sont fondamentales pour la construction de modèles d’apprentissage automatique, mais les données textuelles destinées à l’entraînement de ces modèles sont difficiles à collecter pour les raisons suivantes :

• Les ensembles de données textuelles open-source sont limités. Les règles de confidentialité et la confidentialité commerciale restreignent souvent la distribution de données privilégiées. De plus, les ensembles de données disponibles publiquement peuvent ne pas être autorisés à des fins commerciales, ou plus important encore, peuvent ne pas être pertinents dans un contexte donné. Par exemple, les critiques de films de l’IMDB ne sont pas susceptibles d’être significatives pour analyser les opinions des clients à l’égard des produits bancaires.
• Les modèles d’apprentissage automatique ont généralement besoin d’une grande quantité de données d’entraînement pour fonctionner. Il peut donc falloir beaucoup de temps à une entreprise, en particulier une start-up, pour collecter une ligne crédible de données textuelles. De plus, ces données peuvent ne pas avoir été étiquetées avec une variable de réponse pour une tâche d’apprentissage automatique spécifique. Par exemple, une entreprise peut avoir collecté les plaintes des clients textuellement, mais n’a pas nécessairement une compréhension granulaire des sujets ou des sentiments de ces plaintes.

Comment pouvons-nous surmonter les contraintes susmentionnées et générer des données textuelles adaptées à un usage spécifique de manière évolutive et rentable ? Étant donné les récents progrès réalisés dans les modèles de langage volumineux et l’intelligence artificielle générative, cet article* propose un tutoriel sur la génération de données textuelles synthétiques en appelant les suites de modèles GPT d’OpenAI en Python.

Pour illustrer cela, explorons un cas d’utilisation de génération de données de plaintes de clients pour une compagnie d’assurance. Grâce à des données textuelles enrichies pour l’entraînement de modèles de langage, l’entreprise pourrait potentiellement obtenir de meilleurs résultats pour les clients en améliorant les tâches de compréhension du langage naturel, telles que la catégorisation des plaintes par sujet ou l’évaluation des sentiments des plaignants.

*Cet article est 100% gratuit de ChatGPT.

• Impact environnemental de l’IA générative omniprésente
• Vue probabiliste de l’Analyse en Composantes Principales
• Apprentissage par renforcement sans modèle pour le développement des processus chimiques

Prérequis : Configuration d’une clé API OpenAI

Pour pouvoir appeler les modèles GPT, il vous suffit de créer un compte chez OpenAI et d’accéder à la clé API dans les paramètres de l’utilisateur. Assurez-vous de garder cette clé privée.

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