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Qu'est-ce que GPT-3 AI ?
OpenAI a créé le Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4), une plateforme d'IA (intelligence artificielle) qui permet aux développeurs de former et de déployer des modèles d'IA à partir d'un réseau de neurones et une base de données énorme (dont Wikipédia).
Elle offre tout un large éventail d'avantages, notamment la possibilité d'améliorer la précision et les performances des modèles, ainsi que de réduire le temps et les coûts de formation.
- Grâce aux fonctions de traitement du modèle de langage naturel (NLP), les algorithmes de GPT-3 peuvent lire et comprendre divers modèles pour répondre à de nombreuses questions.
- GPT-3 se distingue des autres modèles NLP (Natural language processing) par son générateur de texte.
- GPT-3 peut générer un nouveau texte qui est à la fois grammaticalement correct et pertinent par rapport au contexte. Cela en fait une plateforme idéale pour des tâches telles que la traduction automatique, la de réponses aux questions et la création de chatbots d'IA. comme ChatGPT.
- GPT-3 n'en est encore qu'à ses débuts, mais il s'est déjà montré très prometteur et en pleine croissance ces dernières années.
- GPT-3 est la plateforme de référence pour le développement de l'IA avec divers modèles linguistiques de science des données capables de travailler sur différentes tâches,
En tant que modèle pour ordinateur de langage puissant, GPT-3 a le potentiel pour influencer encore plus le domaine du traitement du langage naturel.
Qu'est-ce qui rend GPT-3 si spécial ?
GPT-3 n'est pas le premier système à être capable de faire de la génération de texte, mais ce qui le rend unique, c'est l'étendue de ses connaissances et le peu de formation qu'il nécessite désormais pour obtenir des questions/réponses pertinentes.
Traditionnellement, il fallait indiquer en détail à un modèle de prédiction linguistique ce sur quoi il devait écrire avant qu'il ne puisse générer quoi que ce soit d'un tant soit peu humain.
- GPT-3 a reçu une grande quantité de données d'entraînement (texte) et a été laissé à lui-même pour apprendre.
- Grâce à la formation préalable qu'il a reçue, le modèle a appris les règles de grammaire et de syntaxe, la signification des mots et la manière dont ils sont utilisés dans des millions de contextes différents.
- Un autre aspect qui rend ce modèle de machine learning unique est son utilisation d'un modèle d'apprentissage masqué.
- Ici, les apprenants, dans le cadre du modèle, ne reçoivent jamais le texte entier mais seulement une toute petite partie.
- Le modèle doit ensuite prédire ce qui vient ensuite dans la séquence, ce qui signifie que chaque mot qu'il produit dépend des précédents.
- Le résultat est un texte plus proche de l'humain, car il capture les dépendances entre les mots que l'on rencontre souvent dans le langage naturel.
- Cela élimine également le besoin de données étiquetées coûteuses, car le modèle peut prédire le mot suivant, en fonction du contexte.
Enfin, en tant que troisième version du modèle, GPT-3 a été considérablement amélioré par rapport à ses prédécesseurs.
Cas d'utilisation de GPT-3
Que signifie tout cela pour ceux qui veulent utiliser ce modèle de réseau neuronal dans leur entreprise ?
Compte tenu des capacités d'apprentissage profond, plusieurs cas d'utilisation potentiels existent pour maximiser la capacité de GPT-3.
Certaines de ces applications sont les suivantes.
1. Chatbots
À l'aide de diverses API qui s'intègrent à GPT-3, vous pouvez former des chatbots pour qu'ils génèrent des réponses de type humain.
Ceci est rendu possible par le fait que GPT-3 peut comprendre le contexte d'une conversation, ainsi que générer un texte grammaticalement correct.
Cela pourrait être utilisé pour créer des chatbots de service à la clientèle capables de traiter des questions complexes ou même de générer des leads en engageant des conversations avec des clients potentiels.
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2. Imiter les gens (Dead Or Alive)
Une machine entraînée sur toutes les œuvres de Shakespeare pourrait, en théorie, générer de nouvelles œuvres dans le même style.
De nombreux outils qui utilisent GPT-3 permettent de spécifier un "ton de voix", de sorte que le modèle de machine learning imite le style de l'auteur sélectionné.
Cela peut servir à produire des textes pour le marketing qui semblent avoir été écrits par le fondateur d'une entreprise ou à créer de nouvelles œuvres de fiction dans un style particulier.
3. Conseils financiers
GPT-3 peut être utilisé pour fournir des conseils et informations financiers.
Par exemple, si vous demandez à GPT-3 quel est le meilleur moment pour acheter une action particulière, il sera capable de générer une seule questions réponses qui prend en compte les conditions spécifiques du marché telles qu'elles se sont produites dans le passé.
Cela pourrait aider à créer un chatbot de conseiller financier ou même à générer des conseils d'investissement automatisés avec Chatgpt.
Cela dit, il convient de préciser que GPT-3 (ou toute autre IA, d'ailleurs) n'est pas parfait et que des erreurs sont toujours possibles, surtout en matière de conseils financiers.
4. Générateur de blagues
L'utilisation de systèmes d'IA pour trouver des blagues n'a rien de nouveau.
Cependant, la capacité du GPT-3 à comprendre le contexte d'une conversation permet de créer des blagues qui sont à la fois drôles et sensées, les nouvelles versions de ChatGpt seront en mesure de la faire de façon plus poussée.
Cela peut servir à créer des blagues pour une occasion spécifique ou même à générer du contenu pour un site web humoristique.
5. Regex Maker
Lorsque de grands modèles linguistiques sont impliqués dans le processus d'IA, ChatGPT peut utiliser GPT-3 pour générer des expressions régulières.
- Les expressions régulières sont utilisées pour faire correspondre une ou des modèles dans le texte et sont souvent utilisées en programmation.
- Si de nombreux outils peuvent aider à créer des expressions régulières, la capacité de GPT-3 à comprendre le contexte d'une langue pourrait le rendre plus précis.
Cela pourrait être utilisé pour créer des expressions régulières plus fiables ou pour faire correspondre des motifs plus complexes.
6. Messages sur les réseaux sociaux
GPT-3 est idéal pour générer des messages sur les réseaux sociaux avec ChatGPT.
- Ses capacités de génération de langage permettent de créer des messages passionnants et attrayants sans que l'utilisateur ait à intervenir.
- Cela peut permettre de gagner du temps, surtout si l'on dirige une entreprise ou si l'on gère un compte de réseaux sociaux très actif.
- GPT-3 peut également vous aider à développer de nouvelles idées de contenu, ce qui est toujours un atout précieux dans le monde des réseaux sociaux.
7. Code dans plusieurs langages de programmation
Comme le codage suit des règles et une syntaxe spécifiques, GPT-3 peut être utilisé pour écrire du code dans plusieurs langages de programmation.
L'écriture d'un code informatique peut prendre beaucoup de temps, mais avec GPT-3, elle peut se faire beaucoup plus rapidement.
8. Écriture de fiction
Bien qu'il ne soit pas capable de générer des articles de presse basés sur des faits, ChatGPT peut être utilisé pour l'écriture de fictions.
Puisqu'il est capable de comprendre le contexte et de générer un texte pertinent, il peut être utilisé pour écrire des histoires courtes ou même créer des romans entiers à partir de zéro.
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9. Contenu du blog
Le modèle linguistique le plus puissant de GPT-3 peut produire un article de blog de en utilisant les bons prompts sur ChatGPT pour la génération de paragraphes de texte.
Révolutionnant Artificial intelligence et utilisant très peu de puissance de calcul, les systèmes d'IA sont actuellement utilisés pour produire des articles et images de blog d'apparence humaine dans différentes langues.
Que vous soyez une startup cherchant à créer du contenu pour votre blog, ou une grande entreprise souhaitant générer plus de leads, GPT-3 peut vous aider à atteindre vos objectifs.
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Risques de GPT-3
Comme pour tout système basé sur l'intelligence artificielle, il existe des risques associés à GPT-3.
Examinons-en quelques-unes.
1. Spam de contenus
La création de pages web pour tromper les utilisateurs des moteurs de recherche en leur faisant croire qu'elles sont pertinentes pour un sujet spécifique est connue sous le nom de spam de contenu.
- Alors que cela se faisait auparavant en copiant et collant du des textes provenant d'autres sources, il est désormais possible de le faire en utilisant du texte généré automatiquement.
- GPT-3 peut générer un texte très similaire à un texte écrit par un humain, qui pourrait être utilisé pour le spam de contenu.
Bien que les moteurs de recherche soient devenus beaucoup plus sophistiqués et puissent détecter ce type de texte, il s'agit toujours d'un risque à prendre en compte si l'on souhaite créer du contenu de masse.
2. Ingénierie sociale
Avec le jeu de données sur lequel il a été formé, GPT-3 pourrait être utilisé pour de l'ingénierie sociale malveillante.
- Il s'agit d'une personne qui utilise les informations qu'elle a recueillies sur une personne pour l'inciter à faire quelque chose, par exemple révéler des informations sensibles ou cliquer sur un lien malveillant.
- Comme il est possible de régler avec précision les résultats en modifiant légèrement les données d'entrée, les personnes mal intentionnées peuvent causer des dommages importants.
Des fausses nouvelles peuvent également être générées pour faciliter cette des tâches spécifique.
3. Remplacement d'emplois existants
Diverses fonctionnalités de travail GPT-3 peuvent automatiser complètement les emplois humains, du service à la clientèle à la saisie de données.
- Si cela peut conduire à une efficacité accrue et à des économies de coûts, cela peut aussi entraîner des pertes d'emplois.
- GPT-3 n'en est qu'à ses débuts, mais au fur et à mesure de son développement, de plus en plus d'emplois seront probablement remplacés par l'automatisation.
Avec des algorithmes capables de comprendre et de générer du texte, les emplois nécessitant cette compétence seront les plus menacés.
4. Usurpation d'identité
GPT-3 peut être utilisé pour générer du texte qui provient prétendument d'une source spécifique.
Cela signifie qu'une personne mal intentionnée pourrait créer de faux avis, commentaires ou même des articles entiers.
Cela pourrait également être utilisé pour usurper l'identité d'une personne en ligne, ce qui pourrait avoir de graves répercussions.
Limites de GPT-3
Outre les risques susmentionnés, il existe également des limites à prendre en compte lors de l'utilisation de GPT-3.
1. L'intelligence artificielle n'apprend pas en permanence
Le pré-entraînement ayant été effectué avant la sortie de GPT-3, le processus d'apprentissage de ce modèle d'IA n'est pas constant.
Pour résoudre ce problème, OpenAI a publié une mise à jour importante en 2022, améliorant l'IA.
Toutefois, les données produites par cette plateforme ne sont jamais aussi bonnes que les données ponctuelles sur lesquelles les humains peuvent écrire.
2. Difficultés à expliquer des résultats spécifiques
Le principal problème de GPT-3 est le manque de capacité à expliquer et à interpréter pourquoi certaines entrées donnent lieu à des sorties spécifiques.
En effet, il s'agit d'un modèle linguistique de type "boîte noire", c'est-à-dire qu'il n'y a aucun moyen de voir comment le modèle linguistique arrive à ses conclusions.
Cela peut poser un problème lorsqu'on essaie de déboguer et d'améliorer l'IA, car il est impossible de comprendre l'ensemble du processus qui a été améliorer depuis peu avec GPT-4.
3. Temps de génération des résultats assez lent
Un autre problème avec GPT-3 est qu'il est prolongé en ce qui concerne le temps d'inférence.
L'IA peut mettre un certain temps à générer des résultats, ce qui peut poser un problème lorsqu'elle est utilisée dans des applications en temps réel, où un retard peut causer des problèmes.
4. Large éventail de biais de machine learning
GPT-3 (puis GPT-3.5 et GPT-4) a également plusieurs biais qui sont intégrés dans le système.
Ces préjugés peuvent avoir un objectif impact sur les résultats produits et même conduire à des résultats discriminatoires.
Par exemple, si les données utilisées pour former l'IA n'étaient pas équilibrées, les résultats produits seront biaisés.
Historique
La start up OpenAI a été mise à jour en place grâce aux dons des fondateurs, dont Elon Musk et Sam Altman (précédé par GPT et GPT-2).
Avec pour mission de créer une intelligence artificielle générale artificielle (AGI) sûre, OpenAI a démarré en 2015 et a nécessité plusieurs années d'entraînement pour sortir la première version de GPT, puis la deuxième version, dite GPT-2 (puis GPT-4 en 2023).
Il est dit que GPT-3 a 175 milliards de paramètres, ce qui contient plus de 1,5 milliard de paramètres de données que tout autre réseau disponible.
Avec le plus grand modèle linguistique disponible et une taille jusqu'à dix fois supérieure à celle du modèle NLG Turing de Microsoft (le deuxième plus grand modèle), cette plateforme est le système d'IA le plus puissant qui soit.
OpenAI est basée à San Francisco et dirigée par Sam Altman avec plus de 120 employés (à partir de 2020), l'entreprise travaille continuellement à développer encore plus cette technologie en utilisant toujours plus de modèles et de paramètres.
Avenir de l'IA et de GPT-3
Les développeurs qui utilisent cette technologie peuvent utiliser Python (ainsi que d'autres langages de programmation) pour s'interfacer avec l'API fournie par OpenAI GPT-3.
Il sera intéressant de voir comment cette technologie évoluera à l'avenir avec OpenAI GPT-4.
Au fur et à mesure que divers projets visant à poursuivre l'amélioration de cette technologie sont en cours, GPT-3 sera probablement plus largement adopté.
Dans cette optique, l'un des projets les plus excitants qui a montré un grand potentiel est DALL-E 2 par OpenAI.
DALL-E 2 est un système d'IA de pointe capable de produire des images et des œuvres d'art réalistes à partir d'une description en modèle de langage naturel.
En donnant un bref prompt de ce que vous voulez que le système génère, par exemple "un zèbre sur fond violet", DALL-E 2 créera une image qui aura l'air réelle.
La bonne nouvelle, c'est que cela ne prendra que quelques secondes à générer.
Bien que cette technologie n'en soit qu'à ses débuts, elle est très prometteuse pour l'avenir des GPT-3.
Résumé.
Dans cet article, nous avons vu que le lancement et l'engouement autour de GPT-3 est compréhensible.
Le réseau de neurones utilisé par cette startup est le plus puissant jamais créé, et elle a le potentiel de révolutionner la façon dont nous interagissons avec les ordinateurs prompts (des instructions sous forme de textes)
Cependant, il est important de se rappeler que le modèle GPT en est encore à ses débuts.
Il n'est pas parfait et il faudra du temps pour qu'il atteigne son plein potentiel.
En attendant, nous pouvons utiliser GPT-3 pour expérimenter de nouvelles idées et applications.
Et qui sait ?
Peut-être qu'un jour, GPT-3 deviendra la pierre angulaire d'une nouvelle ère de l'informatique pour développer du code, un sommaire d'article de blog, traduction de texte, un email marketing ou un email transactionnel, des réponses à n'importe quelle question, etc..
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