Word embeddings sont des représentations vectorielles de mots qui capturent leur signification et leurs relations sémantiques. Ces représentations sont essentielles pour les modèles de langage comme ChatGPT, car elles permettent aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage naturel de manière plus efficace.

Dans le contexte des embeddings, chaque mot est représenté par un vecteur dans un espace multidimensionnel. Ces vecteurs ne sont pas statiques ; ils sont appris et ajustés pendant la phase d'entraînement du modèle. Le but est de placer des mots avec des significations similaires à proximité l'un de l'autre dans cet espace vectoriel. Par exemple, les mots "roi" et "reine" seraient proches l'un de l'autre.Les embeddings de mots sont particulièrement utiles pour comprendre le contexte et la sémantique des mots dans les phrases. Par exemple, dans les modèles de type Transformer, comme ChatGPT, le contexte et la position des mots dans une phrase sont cruciaux pour déterminer leur signification. Un mot peut avoir différentes significations en fonction de sa position par rapport à d'autres mots, et les Transformers utilisent des mécanismes d'attention pour capturer ces relations.Une caractéristique intéressante des embeddings de mots est leur capacité à effectuer des opérations analogiques. Par exemple, en prenant le vecteur représentant le mot "reine", en soustrayant le vecteur "femme" et en ajoutant le vecteur "homme", on obtiendrait un vecteur proche de celui du mot "roi". Cela montre comment les relations sémantiques et analogiques peuvent être capturées dans l'espace vectoriel.Dans les architectures modernes comme ChatGPT, les mots sont souvent traités sous forme de tokens plutôt que de mots entiers. Un token peut être un mot, un caractère, une marque de ponctuation ou une partie de mot.

Cette approche, connue sous le nom de Byte-Pair Encoding (BPE), permet une représentation plus flexible et détaillée du texte.En résumé, les embeddings de mots sont fondamentaux pour les modèles de traitement du langage naturel comme ChatGPT, car ils permettent au modèle de comprendre le langage de manière plus nuancée et contextuelle. Ils sont la base qui permet à ces modèles de générer des réponses pertinentes et cohérentes dans des conversations naturelles.