Les capacités de mémoire de ChatGPT, ou de tout autre modèle de traitement du langage naturel, peuvent être améliorées de plusieurs façons :
1. Augmenter la capacité du modèle : L’augmentation de la taille du modèle, c’est-à-dire du nombre de nœuds ou de paramètres dans le réseau neuronal, peut aider à améliorer la capacité de mémoire. Cependant, cette approche a des coûts computationnels et d’entraînement plus élevés.
1. Entraîner avec plus de données : L’ajout de plus de données d’entraînement peut également aider à améliorer la capacité de mémoire de ChatGPT. Plus spécifiquement, les données qui ont un lien fort avec le contexte de la conversation en cours peuvent être particulièrement utiles.
1. Techniques d’apprentissage en profondeur : L’utilisation de techniques spécifiques d’apprentissage en profondeur, comme les réseaux de neurones récurrents (RNN), les réseaux de neurones à longue mémoire à court terme (LSTM), ou les transformers peut aider à améliorer la mémoire à long terme du modèle. Ces techniques permettent au modèle de “se souvenir” des informations précédentes et de les utiliser dans les prédictions actuelles.
1. Entraînement avec répétition espacée : L’entraînement du modèle avec une technique de répétition espacée, où les informations sont revues à différentes intervalles au lieu d’être présentées en un seul bloc, peut également aider à améliorer la mémoire.
1. Utilisation de mécanismes d’attention : Les mécanismes d’attention permettent au modèle de se concentrer sur certaines parties de l’entrée lorsqu’il fait des prédictions, ce qui peut aider à améliorer la capacité de mémoire.
1. Ajout d’une source de connaissance externe : Par exemple, vous pouvez connecter votre chatbot à une base de données externe ou à une source d’information en ligne pour compléter sa mémoire interne.
1. Fine-tuning : La dernière technique consiste à adapter plus finement le modèle à une tâche spécifique. Cela peut consister à ajouter une dernière couche de neurones qui est spécifiquement formée pour la tâche en question, en conservant les poids des couches précédentes.
Cependant, il est important de noter qu’améliorer les capacités de mémoire d’un modèle peut aussi augmenter le risque d’apprentissage par cœur, ce qui peut rendre le modèle moins capable de généraliser à partir de nouvelles informations.
