OpenAI a annoncé la sortie de son dernier grand modèle de langage, GPT-4. Ce modèle est un grand modèle multimodal qui peut accepter à la fois des entrées d’image et de texte et générer des sorties de texte.
La récente sortie de GPT-4 marque une étape importante dans le domaine de l’intelligence artificielle, en particulier dans le traitement du langage naturel. Dans cet article, nous proposons une analyse approfondie de ses capacités avancées et nous plongeons dans l’histoire et le développement des transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT), ainsi que dans les nouvelles capacités que GPT-4 débloque.
Que sont les transformateurs génératifs préentraînés (GPT) ?
Les transformateurs génératifs pré-entraînés, ou GPT (sigle de l’anglais « Generative Pre-trained Transformer »), sont une famille de modèles de langage automatique basée sur les réseaux de neurones, développée par la société OpenAI. Les modèles GPT sont spécifiquement conçus pour générer du texte, tels que des articles de presse, des histoires, des scripts de dialogue, etc., en imitant la structure et le style du langage humain.
Les modèles GPT utilisent des architectures de type Transformer, qui sont des réseaux de neurones qui se concentrent sur l’apprentissage de relations entre des séquences de données, en particulier les séquences de texte. Ces modèles utilisent l’apprentissage profond pour capturer les relations complexes entre les mots dans le langage naturel et pour apprendre à générer des phrases et des paragraphes de manière fluide et cohérente.
Les modèles GPT sont pré-entraînés sur des grandes quantités de données de texte non étiquetées, comme des corpus de texte de la langue naturelle. Ils sont ensuite finement accordés ou adaptés à des tâches spécifiques, telles que la traduction, la génération de texte, ou la compréhension de la langue naturelle. Les modèles GPT sont souvent utilisés pour des applications telles que la génération automatique de texte, l’analyse de sentiment, la traduction automatique et la reconnaissance de la parole.
Les utilisations courantes comprennent
- Répondre aux questions
- Résumé du texte
- Traduction de texte dans d’autres langues
- Génération de code
- Générer des articles de blog, des histoires, des conversations et d’autres types de contenu.
Il existe une infinité d’applications pour les modèles GPT, et vous pouvez même les affiner sur des données spécifiques pour créer des résultats encore meilleurs. En utilisant des transformateurs, vous économiserez des coûts sur le calcul, le temps et d’autres ressources.
Avant GPT
La révolution actuelle de l’IA pour le langage naturel n’est devenue possible qu’avec l’invention de modèles de transformateurs, à commencer par le BERT de Google en 2017. Avant cela, la génération de texte était effectuée avec d’autres modèles d’apprentissage profond, tels que les réseaux neuronaux récursifs (RNN) et les réseaux neuronaux de mémoire à long terme (LSTM). Ceux-ci ont bien fonctionné pour produire des mots simples ou des phrases courtes, mais ne pouvaient pas générer de contenu réaliste plus long.
L’approche transformatrice de BERT a été une percée majeure puisqu’il ne s’agit pas d’une technique d’apprentissage supervisé. C’est-à-dire qu’il n’avait pas besoin d’un ensemble de données annotées coûteux pour l’entraîner. BERT a été utilisé par Google pour interpréter les recherches en langage naturel, cependant, il ne peut pas générer de texte à partir d’une invite ( fait référence à une instruction ou à un texte d’entrée spécifique qui est utilisé pour orienter ou guider le modèle BERT).
Quel modèle ChatGPT utilise-t-il actuellement?
ChatGPT est alimenté par GPT-3.5, qui limite le chatbot à l’entrée et à la sortie de texte.
Quelle est la différence entre GPT-4 et GPT-3.5 ?
La principale différence entre les modèles est que, comme GPT-4 est multimodal, il peut utiliser des entrées d’image en plus du texte, alors que GPT-3.5 ne peut traiter que des entrées de texte.
Quoi de neuf dans GPT-4?
GPT-4 a été développé pour améliorer « l’alignement » du modèle – la capacité de suivre les intentions de l’utilisateur tout en le rendant plus véridique et en générant des résultats moins offensants ou dangereux.
Le nouveau modèle de langage d’OpenAI, GPT-4, a la capacité de générer du texte qui ressemble beaucoup à la parole humaine. Cette dernière itération est une mise à niveau du ChatGPT existant, qui est basé sur la technologie GPT-3.5. GPT signifie Generative Pre-trained Transformer, une technique d’apprentissage profond qui utilise des réseaux neuronaux artificiels pour produire une écriture de type humain.
OpenAI affirme que GPT-4 est plus avancé dans trois domaines importants, à savoir la créativité, la compréhension visuelle et la gestion du contexte. On dit que GPT-4 est nettement meilleur que son prédécesseur en termes de créativité, à la fois en termes de génération et de collaboration avec les utilisateurs sur des projets créatifs. Cela inclut la musique, les scénarios, l’écriture technique et même l’adaptation au style d’écriture d’un utilisateur.
En plus de la créativité et de l’apport visuel, OpenAI a également amélioré la capacité de GPT-4 à gérer un contexte plus long. Le nouveau modèle de langage peut désormais traiter jusqu’à 25 000 mots de texte de l’utilisateur ou même interagir avec le texte à partir d’un lien Web fourni par l’utilisateur. Cette capacité accrue peut aider à créer du contenu long et faciliter les « conversations prolongées ».
Amélioration des performances
Comme prévu, GPT-4 améliore les modèles GPT-3.5 en termes de précision des réponses factuelles. Les erreurs factuelles ou de raisonnement, appelées « hallucinations », sont moins fréquentes. GPT-4 obtient un score supérieur de 40% par rapport à GPT-3.5 sur le benchmark de performance factuelle interne d’OpenAI.
Il offre également une meilleure « maniabilité », c’est-à-dire sa capacité à adapter son comportement aux demandes des utilisateurs. Par exemple, vous pouvez lui demander d’écrire dans différents styles, voix ou tonalités. Essayez de commencer vos instructions par « Vous êtes un expert en données » ou « Vous êtes un expert en données concis » et demandez-lui d’expliquer un concept de science des données. Vous pouvez en apprendre davantage sur la création d’instructions intéressantes pour les modèles GPT ici.
Une autre amélioration concerne le respect des limites. Si vous lui demandez de faire quelque chose d’illégal ou de peu recommandable, il est préférable de refuser la demande.
Utilisation des entrées visuelles dans GPT-4
Un changement majeur est que GPT-4 peut utiliser des entrées d’image (aperçu de recherche uniquement; pas encore disponible au public) et du texte. Les utilisateurs peuvent spécifier n’importe quelle tâche de vision ou de langage en entrant du texte et des images intercalés.
Les exemples présentés mettent en évidence GPT-4 interprétant correctement des images complexes telles que des graphiques, des mèmes et des captures d’écran d’articles universitaires.
Un humour presque humain
L’une des caractéristiques fascinantes de ChatGPT-4 est son humour presque humain. Grâce à ses capacités améliorées de génération de texte, ce modèle dépasse les attentes en matière d’humour et vous fera sourire avec ses réponses bien placées.
ChatGPT-4 est capable de comprendre le contexte et de saisir les subtilités du langage pour créer des blagues et des jeux de mots. Que vous cherchiez à égayer une conversation ou simplement à vous divertir, ce modèle est prêt à faire preuve de créativité humoristique.
Vous pouvez essayer de lui demander des blagues dans différents styles ou thématiques. Par exemple, demandez-lui une blague sur les chats et vous serez surpris par sa capacité à trouver des réponses amusantes et inattendues.
Avec ChatGPT-4, vous pouvez profiter d’un compagnon virtuel qui vous divertit avec un humour presque humain. Préparez-vous à rire et à sourire en interagissant avec ce modèle qui apporte une touche d’humour dans votre quotidien virtuel.
Risques et faiblesses de GPT-4
Bien que nous couvrirons le sujet plus en profondeur dans un prochain article, il est important de noter que le risque est un élément important du rapport technique GPT-4. Si vous êtes intéressé par les défis de sécurité inhérents à l’IA, le rapport couvre beaucoup d’entre eux. La section « GPT-4 Observed Safety Challenges » offre une liste très utile des risques qu’OpenAI explore activement par le biais de tests contradictoires :
- Hallucinations
- Contenu préjudiciable
- Préjudices liés à la représentation, à l’attribution et à la qualité du service
- Désinformation et opérations d’influence
- Prolifération des armes classiques et non classiques
- Vie privée
- Cybersécurité
- Possibilité de comportements émergents à risque
- Interactions avec d’autres systèmes
- Impacts économiques
- Accélération
- Dépendance excessive
Bien qu’OpenAI fasse des efforts pour nous dissuader de l’utiliser comme une taxonomie complète des risques liés à l’IA, nous pensons que c’est une référence utile sur les faiblesses de GPT-4 qu’OpenAI explore activement.
Quand GPT-4 a-t-il été lancé ?
GPT-4 a été dévoilé par OpenAI le 14 mars 2023, près de quatre mois après le lancement de ChatGPT au public fin novembre 2022.
Comment accéder à GPT-4
OpenAI publie la capacité de saisie de texte de GPT-4 via ChatGPT. Il est actuellement disponible pour les utilisateurs de ChatGPT Plus. Il y a une liste d’attente pour l’API GPT-4.
La disponibilité publique de la capacité de saisie d’images n’a pas encore été annoncée.
OpenAI a ouvert OpenAI Evals, un cadre d’évaluation automatisée des performances des modèles d’IA, pour permettre à quiconque de signaler les lacunes de ses modèles et de guider les améliorations futures.
La seule autre façon d’accéder à GPT-4 pour le moment est de passer à ChatGPT Plus. Pour passer à l’abonnement payant de 20 $, cliquez simplement sur « Mettre à niveau vers Plus » dans la barre latérale de ChatGPT. Une fois que vous avez entré vos informations de carte de crédit, vous pourrez basculer entre GPT-4 et les anciennes versions du LLM. Vous pouvez même vérifier que vous obtenez des réponses GPT-4 car ils utilisent un logo noir au lieu du logo vert utilisé pour les modèles plus anciens.
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