Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) et Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) sont deux des dernières technologies d’intelligence artificielle (IA). GPT-3 a été publié en mai 2020, et son successeur, GPT-4, devrait être lancé au début de 2023. Avec la popularité toujours croissante de ChatGPT, qui a été développé par la même société que GPT-3, la question se pose maintenant de savoir dans quelle mesure OpenAI prévoit de publier le modèle de langage GPT-4. Nous allons te donner un aperçu détaillé de ce à quoi pourrait ressembler le GPT-4 par rapport au GPT-3.
Que sont les modèles GPT ?
Un transformateur préformé génératif (TPG) est un réseau neuronal sophistiqué utilisé pour former de grands modèles linguistiques. Le réseau utilise de grandes quantités de textes Internet accessibles au public pour simuler la communication humaine.
Les modèles GPT-4 et GPT-3 sont tous deux des modèles de langage de ce type qui sont utilisés pour générer du texte. GPT-4 est un perfectionnement de GPT-3, qui contient plus d’entrées et dispose d’un plus grand volume d’ensembles de données. Les deux modèles utilisent l’apprentissage automatique pour générer du texte en langage naturel.
GPT-4 vs. GPT-3 : Comment les performances sont-elles mesurées en comparaison ?
Pour mesurer la performance de GPT-4 par rapport à GPT-3, différentes approches sont utilisées. La première approche consiste à mesurer la précision et l’exactitude. Cela consiste à comparer les résultats d’une tâche avec ceux d’autres tâches pour déterminer lesquels sont les meilleurs. Cette approche peut être utilisée pour déterminer la performance de GPT-4 par rapport à GPT-3 pour une tâche donnée.
Une autre approche consiste à mesurer la capacité à gérer une nouvelle langue. GPT-4 et GPT-3 sont testés pour leur capacité à comprendre et à traiter de nouveaux mots et phrases (traitement du langage naturel). C’est particulièrement important pour les cas d’utilisation où l’objectif est d’identifier et de répondre à de nouveaux contextes.
La dernière approche concerne la vitesse du modèle. Dans ce cas, tu testes GPT-4 et GPT-3 pour voir à quelle vitesse ils peuvent répondre aux demandes. Plus le modèle réagit rapidement, plus il peut être efficace. C’est un facteur essentiel pour de nombreux cas d’utilisation en IA ou dans d’autres domaines de la technologie informatique.
Dans l’ensemble, ces approches donnent une image claire de la performance de GPT-4 par rapport à GPT-3. Grâce à leurs différentes méthodes, les chercheurs peuvent déterminer quel modèle est le mieux adapté à des cas d’utilisation spécifiques de l’IA ou d’autres technologies. Ainsi, la mesure de la performance de GPT-4 par rapport à GPT-3 fournit une base essentielle pour développer de nouvelles technologies à l’avenir.
GPT-4 vs GPT-3 : Qu'est-ce qui va changer ?
Plus la sortie de GPT-4 approche, plus les spéculations vont bon train sur les avantages possibles du nouveau modèle par rapport à son prédécesseur. Comme le montre la vidéo ci-dessus, on peut déjà déduire certaines hypothèses probables :
- Un ensemble de données plus important : L’une des principales différences entre GPT-4 et GPT-3 est que GPT-4 contient plus de données que GPT-3. Alors que GPT-3 est livré avec 17 gigaoctets de données, la version plus récente d’OpenAI, GPT-4, contient 45 gigaoctets de données d’entraînement. Cela signifie que GPT-4 est capable de fournir des résultats beaucoup plus précis que son prédécesseur.
- Modèle plus grand : Une autre différence importante est la taille du modèle. Alors que GPT-3 est un modèle de 175 milliards de paramètres, OpenAI a étendu le modèle à 1,6 trillion de paramètres avec la sortie de GPT-4. Cela signifie que le modèle est capable de résoudre des tâches beaucoup plus complexes que jamais auparavant.
- De meilleurs résultats : De plus, GPT-3 et GPT-4 ont tous deux mis en place des algorithmes pour améliorer la précision des résultats. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour augmenter la précision des modèles d’apprentissage automatique et ainsi produire des résultats de meilleure qualité.
- Vitesse : GPT-4 sera plus rapide que GPT-3 car il est basé sur des GPU et TPU plus puissants.
En résumé, ce que GTP-3 et GTP-4 ont en commun, c’est la capacité à générer du texte en langage naturel à partir de données existantes. Les deux modèles disposent d’algorithmes d’apprentissage automatique et sont donc capables d’atteindre des niveaux élevés de précision dans la génération de texte. Même s’il y a des différences, les deux modèles peuvent donner d’excellents résultats.
GPT-4 vs. GPT-3 : Quel modèle est le meilleur maintenant ?
Pour cette raison, il n’y a pas de consensus général sur la meilleure méthode : pour les tâches simples, il peut être utile de travailler avec GTP-3 ; cependant, pour les problèmes plus difficiles, il est souvent recommandé d’utiliser GTP-4 – surtout lorsque la précision des résultats est une priorité. Les deux modèles ont leur place dans le monde de l’apprentissage automatique – mais en fin de compte, la clé est toujours ta préférence personnelle pour choisir la bonne approche pour ton cas d’utilisation spécifique !
GPT-4 vs. GPT-3 : Applications d'intelligence artificielle avec les deux systèmes
Dans l’ensemble, les deux systèmes d’IA permettent d’obtenir des résultats impressionnants dans divers domaines d’application de l’intelligence artificielle. Bien que GPT-4 soit plus puissant que GPT-3, il n’offre pas la même évolutivité ni la même flexibilité. Selon les exigences spécifiques d’une organisation, il faut choisir la meilleure application d’IA pour obtenir les meilleures performances possibles. Les applications possibles peuvent inclure :
- Création de contenu : Des poèmes du 18e siècle aux articles de blog modernes, les modèles GPT peuvent recevoir n’importe quel type d’invite et commencer à produire des résultats textuels cohérents et semblables à ceux des humains.
- Résumé ou réécriture de texte : Pouvant générer un texte fluide, semblable à celui d’un humain, GPT peut réinterpréter tout type de document texte et en créer un résumé intuitif. Cela est utile pour obtenir des idées et les analyser ou les reformuler.
- Répondre aux questions : L’une des principales compétences du logiciel GPT est sa capacité à comprendre le langage, y compris les questions. De plus, il peut fournir des réponses précises ou des explications détaillées en fonction des besoins de l’utilisateur. Cela signifie que le service client et l’assistance technique peuvent être considérablement améliorés grâce aux solutions prises en charge par GPT.
- Chat AI : La technologie Chatbot développée avec le logiciel GPT peut devenir incroyablement intelligente comme on le voit avec CHatGPT. Cela peut créer des assistants virtuels avec apprentissage automatique qui peuvent aider les professionnels à accomplir leurs tâches, quel que soit le secteur d’activité…..
neuroflash comme exemple pour les applications GPT-3
neuroflash est un générateur de texte dit GPT-3 et combine de nombreuses applications comme la création de contenu, le chat AI, les réponses aux questions et bien plus encore. Ainsi, le neuroflash permet ses utilisateurs de faire créer divers textes et documents sur la base d’un court briefing. Avec plus de 100 types de textes différents, l’IA neuroflash peut générer des textes pour n’importe quel usage. Par exemple, si tu veux créer une description de produit avec neuroflash, il te suffit de décrire brièvement ton produit à l’IA et le générateur fait le reste :
Neuroflash peut aussi aider à réaliser des tâches plus créatives. Si tu veux écrire une histoire, par exemple, c’est aussi possible avec le générateur de texte GPT-3 :
Enfin, tu peux aussi utiliser neuroflash comme une alternative à ChatGPT et communiquer directement avec notre IA. Nous te montrons dans une courte vidéo comment cela fonctionne :
De plus, neuroflash peut être utilisé pour générer plus que de simples textes. D’autres fonctions, comme une analyse SEO pour les textes écrits et un générateur d’images AI, offrent une valeur ajoutée supplémentaire.
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Conclusion : Quel système est le plus intéressant pour les applications d'IA ?
La comparaison entre GPT-4 et GPT-3 a montré que les deux systèmes ont leurs forces et leurs faiblesses. Les deux offrent une puissance de calcul impressionnante, mais ceux qui veulent vraiment profiter des applications d’IA doivent bien peser leurs exigences. Jetez un coup d’œil à nos autres articles de blog pour plus d’informations et pour vous assurer que vous faites le bon choix.
