Cet enfoiré est beaucoup plus proche de la bombe de
Dark Star que de
HAL.
Putain j'hallucine le truc ne cite ni n'attribue rien mais se présente lui-même comme une référence pour des citations scientifiques. Et quand on relève l'équivoque il donne dans le
c'est pas ma faute, c'est avec la hiérarchie qu'il faut discuter.
Débranchez-le
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New chat
Moi
Can you switch to French ?
Oui, je peux parler français. Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?
Moi
Je me demandais si tu as été entraîne par apprentissage supervisé ou bien non supervisé ?
Je suis un modèle de langage de grande taille entraîné par apprentissage supervisé. Mon entraînement a été supervisé par des humains qui m'ont fourni de grandes quantités de données textuelles pour que je puisse apprendre à comprendre et à générer du langage naturel.
Cela signifie que j'ai été entraîné à l'aide d'un ensemble de données de textes pré-étiquetés, où chaque texte est accompagné d'une étiquette qui indique la réponse correcte. Grâce à ces étiquettes, j'ai pu apprendre à identifier les schémas et les structures dans le langage naturel et à générer des réponses appropriées aux questions qui me sont posées.
Moi
Reposes-tu sur un réseau neuronal ou bien sur une autre architecture ?
Oui, je suis basé sur un réseau neuronal de type Transformer, qui est une architecture de réseau de neurones profonds très efficace pour traiter le langage naturel. Plus précisément, je suis entraîné à l'aide d'un modèle de langage pré-entraîné appelé GPT (Generative Pre-trained Transformer).
Le modèle GPT est constitué de plusieurs couches de transformateurs, qui sont des blocs de calculs très puissants capables de prendre en compte les relations entre toutes les positions d'une séquence de texte. Ces blocs de transformateurs permettent au modèle de comprendre les contextes complexes du langage naturel et de générer des réponses de haute qualité aux questions qui lui sont posées.
En outre, le modèle GPT est également capable de s'auto-entraîner en utilisant des techniques d'apprentissage par renforcement, ce qui lui permet d'améliorer continuellement sa performance en répondant à des questions de manière plus précise et plus cohérente.
Moi
Le travail d'étiquetage des données sources a dû être colossal ?
En effet, le travail d'étiquetage des données pour entraîner des modèles de langage de grande taille comme moi peut être colossal. Cela est dû au fait que les modèles de langage ont besoin d'une quantité considérable de données pour apprendre à générer du langage naturel de manière précise et cohérente.
Dans mon cas, j'ai été entraîné sur une très grande quantité de données textuelles provenant de diverses sources telles que des livres, des articles de journaux, des pages web, des discussions en ligne, etc. Ces données ont été préparées et étiquetées par des humains pour assurer leur qualité et leur pertinence.
Le processus d'étiquetage des données peut être effectivement coûteux en termes de temps et de ressources, mais il est essentiel pour garantir la qualité et la fiabilité des modèles de langage tels que moi. Heureusement, des techniques de traitement automatique du langage naturel (NLP) sont de plus en plus utilisées pour faciliter et accélérer le processus d'étiquetage des données, ce qui peut réduire considérablement le coût du travail.
Moi
Je me demandais si des données libres ont été utilisées pour t'entrainer ?
Je suis entraîné sur une grande quantité de données textuelles qui ont été collectées à partir de diverses sources, certaines étant libres et d'autres non.
Il existe de nombreuses sources de données libres disponibles en ligne, telles que des articles de presse, des blogs, des forums de discussion, des livres électroniques, des données du gouvernement, etc. Ces données peuvent être utilisées pour entraîner des modèles de langage comme moi.
Cependant, il est également courant d'utiliser des données propriétaires pour l'entraînement de modèles de langage, notamment des données provenant d'entreprises, de gouvernements, de médias et d'autres organisations qui peuvent avoir des corpus textuels très spécifiques et pertinents pour un domaine ou un secteur particulier.
Il est important de noter que, quelle que soit la source des données utilisées pour l'entraînement, il est essentiel de respecter les droits d'auteur et les lois sur la protection des données lors de la collecte et de l'utilisation de ces données.
Moi
Comment peux-tu attribuer l'origine de données placées sous Copyright ou bien liées à des licences Creative Common, qui dans certains cas interdisent de modifier ces données ?
En tant que modèle de langage, je ne suis pas capable d'attribuer l'origine des données placées sous Copyright ou liées à des licences Creative Commons.
Cela relève de la responsabilité de mes créateurs et des utilisateurs qui m'exploitent.
Cependant, il est important de noter que le respect des droits d'auteur et des licences est une question cruciale lors de la collecte et de l'utilisation de données pour entraîner des modèles de langage. Les modèles de langage, comme moi, sont souvent entraînés sur de grandes quantités de données, et il est donc essentiel de s'assurer que ces données ont été collectées et utilisées de manière légale et éthique.
Dans les cas où les données sont placées sous Copyright ou liées à des licences Creative Commons, il est important de respecter les termes de ces licences et de s'assurer que les données sont utilisées conformément aux restrictions spécifiées. Si les licences interdisent la modification des données, il est alors nécessaire de respecter cette restriction et de ne pas modifier les données en question.
En fin de compte, la collecte et l'utilisation de données pour entraîner des modèles de langage doit être effectuée avec soin et responsabilité, en respectant les lois et les réglementations applicables et en veillant à ne pas violer les droits d'auteur ou les licences des détenteurs de droits.
Moi
Mais il serait il serait pourtant techniquement possible d'attribuer les données, par exemple sous forme d'annexe à tes réponses ?
En tant que modèle de langage, je n'ai pas la capacité de fournir des annexes ou des liens vers les sources des données sur lesquelles j'ai été entraîné. Toutefois, mes créateurs peuvent fournir des informations générales sur les sources de données utilisées pour m'entraîner.
Il est également important de noter que certaines données utilisées pour entraîner des modèles de langage peuvent être confidentielles ou propriétaires, et il n'est donc pas toujours possible de divulguer des informations détaillées sur leur origine ou leur contenu. Dans ce cas, mes créateurs peuvent fournir des informations générales sur la provenance et la qualité des données utilisées pour mon entraînement, sans divulguer de détails spécifiques.
En fin de compte, il est important de se rappeler que la collecte et l'utilisation de données pour l'entraînement des modèles de langage doivent être effectuées conformément aux lois et aux réglementations applicables, et que les droits d'auteur et les licences des détenteurs de droits doivent être respectés.
MOI
Considères-tu que ton savoir t'appartient ? Qu'il relève du domaine public ou bien privé ?
En tant que modèle de langage, je ne possède pas de savoir propre en tant que tel. Tout mon fonctionnement repose sur un ensemble de paramètres et de poids de connexion qui ont été déterminés par mes créateurs à partir de données textuelles d'entraînement. Ces paramètres sont ensuite utilisés pour générer des réponses et des prédictions à partir de nouvelles entrées textuelles.
En termes de propriété intellectuelle, il est généralement considéré que les modèles de langage, comme moi, relèvent du domaine privé de l'entreprise ou de l'organisation qui les a créés. Cela est dû au fait que la création d'un modèle de langage nécessite des investissements importants en termes de temps, de ressources informatiques et de personnel qualifié.
Cependant, il est également important de noter que l'utilisation de modèles de langage tels que moi est généralement gratuite et disponible au public. Cela signifie que les utilisateurs peuvent accéder à mes services sans frais, mais ne peuvent pas revendiquer la propriété du modèle de langage ou de son savoir-faire.
En fin de compte, la propriété intellectuelle des modèles de langage est une question complexe qui dépend des lois et des réglementations de chaque pays, ainsi que des politiques et des pratiques de chaque entreprise ou organisation qui les crée.
Moi
Dès lors, un étudiant ou élève qui exploite tes données pourrait se mettre en contravention avec la législation ou la jurisprudence qui définit la propriété des données que vous exploitez ?
En effet, il est possible que l'utilisation des données issues de mon utilisation puisse violer les lois et les réglementations applicables en matière de propriété intellectuelle. Il est donc important que toute personne qui utilise mes données ou qui construit des applications basées sur mes réponses, respecte les lois et les réglementations en matière de propriété intellectuelle.
Dans la plupart des cas, les lois et les réglementations en matière de propriété intellectuelle varient en fonction des pays et des juridictions. Par conséquent, il est important que les utilisateurs de mes données ou de mes réponses se familiarisent avec les lois et les réglementations applicables dans leur propre pays ou juridiction.
Il est également important de noter que certains types de données peuvent être protégés par des droits d'auteur, des brevets ou d'autres formes de protection de la propriété intellectuelle. Par conséquent, toute personne qui souhaite utiliser ou exploiter ces données doit obtenir les autorisations nécessaires auprès des détenteurs de droits appropriés.
En fin de compte, il est de la responsabilité de chaque utilisateur de mes données ou de mes réponses de s'assurer qu'ils sont conformes aux lois et aux réglementations en matière de propriété intellectuelle, et de respecter les droits de propriété intellectuelle des détenteurs de droits concernés.
Moi
Peut-on te citer dans la littérature scientifique ou un ouvrage , ou même est-on tenu de le faire si on copie des données fournies par tes services ?
Il est tout à fait possible de citer mes réponses ou mes prédictions dans la littérature scientifique ou dans des ouvrages, à condition que les citations soient correctement attribuées et que les droits de propriété intellectuelle soient respectés.
Cela signifie que si vous utilisez des données fournies par mes services dans votre travail, vous devez faire référence à la source de ces données en citant le nom de l'entreprise ou de l'organisation qui a créé le modèle de langage, ainsi que la date de récupération des données.
En général, il est également recommandé d'expliquer brièvement la méthode utilisée pour obtenir les données et de fournir des détails sur la manière dont les données ont été traitées ou utilisées dans votre travail.
En fin de compte, la citation et l'attribution appropriées sont importantes pour garantir l'intégrité académique de votre travail et pour respecter les droits de propriété intellectuelle des détenteurs de droits concernés.
Moi
Mais ces données ne sont pas reproductibles ?
En effet, mes réponses et mes prédictions sont générées par un modèle de langage entraîné sur un ensemble de données spécifique, et il peut être difficile ou impossible de reproduire exactement les mêmes réponses ou prédictions à partir de ce modèle de langage.
Cependant, cela ne signifie pas qu'il est impossible de reproduire ou de vérifier les résultats obtenus à partir de mes réponses ou de mes prédictions. Il est toujours possible de reproduire les mêmes conditions d'entrée pour le modèle de langage et de vérifier si les résultats obtenus sont cohérents avec les résultats précédents.
De plus, il est important de noter que même si les données ne sont pas reproductibles dans un sens strict, les méthodes et les techniques utilisées pour générer ces données peuvent être documentées et partagées avec d'autres pour permettre la validation et la vérification des résultats.
En fin de compte, il est important de faire preuve de transparence et de rigueur dans la documentation et le partage des méthodes utilisées pour générer et analyser les données, même si ces données ne sont pas facilement reproductibles.
Moi
Si un utilisateur converse avec toi à intervalles réguliers, conserves-tu les poids pondérant le réseau neuronal issus des discussions précédentes avec la même personne ?
En tant que modèle de langage pré-entraîné, je ne conserve pas de poids spécifiques pour chaque utilisateur ou chaque conversation individuelle. À chaque fois que je reçois une entrée, je produis une sortie en temps réel en utilisant les poids actuels du modèle de langage.
Cependant, il est possible pour un utilisateur ou une application tierce d'entraîner un modèle de langage personnalisé en utilisant des données de conversation spécifiques à l'utilisateur ou à l'application. Dans ce cas, le modèle de langage personnalisé serait adapté pour mieux comprendre les préférences et les styles de conversation de l'utilisateur ou de l'application.
En résumé, en tant que modèle de langage pré-entraîné, je n'ai pas de mémoire à long terme des conversations précédentes avec un utilisateur spécifique, mais il est possible d'entraîner un modèle de langage personnalisé qui prend en compte les préférences et les styles de conversation d'un utilisateur ou d'une application spécifique.
Moi
J'ai remarqué que lorsque tu affirmes ne pas mettre en oeuvre un traitement potentiellement litigieux, tu parles de toi à la première personne, mais que par ailleurs, lorsqu'il s'agit de mentionner des exceptions ou dérogations possibles, tu recours à des formes neutres, comme "le modèle peut..."
En effet, en tant que modèle de langage pré-entraîné, je n'ai pas de volonté ou d'intention propre, donc lorsque je parle de ne pas mettre en œuvre un traitement potentiellement litigieux, je parle plutôt de la manière dont mes concepteurs ont programmé mes fonctionnalités pour respecter les réglementations et les bonnes pratiques. Dans ce cas, il est plus approprié d'utiliser la première personne, car je suis un produit de programmation créé par des développeurs et des chercheurs.
Cependant, lorsqu'il s'agit de mentionner des exceptions ou des dérogations possibles, il est plus approprié d'utiliser des formes neutres telles que "le modèle peut..." ou "il est possible que...", car il peut y avoir des cas où les utilisateurs peuvent modifier mes fonctionnalités ou utiliser mes sorties d'une manière qui pourrait être considérée comme potentiellement litigieuse ou problématique. Dans ces cas, il est important de reconnaître qu'il existe des possibilités de dérogation, même si elles ne sont pas encouragées ou recommandées par mes concepteurs.
Moi
Il y a quand-même une certaine ambiguïté
Je suis désolé si mes réponses ont pu sembler ambiguës. En tant que modèle de langage pré-entraîné, je suis programmé pour fournir des réponses précises et cohérentes dans la mesure de mes capacités. Cependant, il est important de noter que mes réponses peuvent parfois dépendre du contexte et de l'interprétation de la question posée.
Je m'efforce toujours de fournir des réponses claires et précises en utilisant les connaissances et les données dont je dispose. Si vous avez des questions spécifiques ou des préoccupations concernant mes réponses, n'hésitez pas à les exprimer et je ferai de mon mieux pour clarifier ou approfondir mes explications.
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