Quelle tâche GPT résout-il?

GPT (Transformateur Pré-entraîné Génératif) est un modèle d’apprentissage profond conçu pour traiter le langage naturel. La tâche principale de GPT est la génération de texte cohérent et significatif à partir des données d’entrée.

Il résout des tâches liées à la compréhension et à la génération de texte, telles que :

• Réponses aux questions
• Création de textes (articles, lettres, code)
• Traduction et résumé
• Systèmes de dialogue

GPT est entraîné sur de grands volumes de données textuelles, ce qui lui permet de prédire les mots suivants dans une séquence et de créer des textes semblables à ceux des humains.

Exemple d’utilisation :

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

input_text = "Bonjour, comment ça va ?"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

output = model.generate(input_ids, max_length=50)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))