Lorsqu'on parle de logiciels de machine learning, on pense souvent à des plateformes qui peuvent nous aider à analyser des données ou à faire des prédictions.
Du progiciel de gestion intégré qui assure une meilleure gestion des stocks au logiciel de gestion de la relation client qui stimule les relations avec les clients et les ventes, les logiciels de machine learning ont un éventail d'applications dans le monde des affaires.
Cependant, dernièrement, une intelligence artificielle appelée GPT-3 a fait l'objet d'une grande attention en raison de son potentiel à changer la façon dont nous interagissons avec les machines.
GPT-3 est un réseau neuronal créé par OpenAI, un laboratoire de recherche en intelligence artificielle.
L'objectif de GPT-3 est de permettre aux développeurs de créer plus facilement des applications plus intelligentes, en leur permettant d'exploiter la puissance du machine learning.
Cela a donné lieu à divers cas d'utilisation de GPT-3, allant de la génération automatique de code à l'écriture par l'IA de logiciels qui comprennent le contexte et peuvent offrir des suggestions en conséquence.
Dans cet article, je vais examiner de plus près GPT-3 AI et comment il peut vous aider, en tant que propriétaire d'entreprise, à tirer le meilleur parti des logiciels de machine learning, maintenant et à l'avenir.
OpenAI a créé le Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), une plateforme d'IA qui permet aux développeurs de former et de déployer des modèles d'IA.
Elle offre 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 langage naturel (NLP), GPT-3 peut lire et comprendre divers modèles.
Cependant, GPT-3 se distingue des autres modèles NLP par son générateur de texte.
En plus de comprendre un 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 réponse 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.
Avec divers modèles linguistiques de science des données capables de travailler sur différentes tâches, GPT-3 est la plateforme de référence pour le développement de l'IA.
En tant que modèle de langage puissant, GPT-3 a le potentiel pour influencer encore plus le domaine du traitement du langage naturel.
GPT-3 n'est pas le premier système à être capable de produire du texte, mais ce qui le rend unique, c'est l'étendue de ses connaissances et le peu de formation qu'il nécessite désormais.
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.
En revanche, 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.
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.
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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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.
GPT-3 peut être utilisé pour fournir des conseils 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 réponse 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.
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.
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.
Cela peut servir à créer des blagues pour une occasion spécifique ou même à générer du contenu pour un site web humoristique.
Lorsque de grands modèles linguistiques sont impliqués dans le processus d'IA, GPT-3 peut être utilisé pour générer des expressions régulières.
Les expressions régulières sont utilisées pour faire correspondre 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.
GPT-3 est idéal pour générer des messages sur les réseaux sociaux.
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.
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.
Bien qu'il ne soit pas capable de générer des articles de presse basés sur des faits, GPT-3 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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Le modèle linguistique le plus puissant de GPT-3 peut produire du contenu de blog de longue durée.
Révolutionnant l'intelligence artificielle et utilisant très peu de puissance de calcul, les systèmes d'IA sont actuellement utilisés pour produire des articles 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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Comme pour tout système basé sur l'intelligence artificielle, il existe des risques associés à GPT-3.
Examinons-en quelques-unes.
La création de pages web pour tromper les 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 texte 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.
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 tâche spécifique.
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.
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.
Outre les risques susmentionnés, il existe également des limites à prendre en compte lors de l'utilisation de GPT-3.
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.
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 de type "boîte noire", c'est-à-dire qu'il n'y a aucun moyen de voir comment l'IA 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.
GPT-3 présente plusieurs problèmes en ce qui concerne la taille des données d'entrée.
Donner autant de contexte que nécessaire est toujours utile lorsqu'on essaie d'obtenir un résultat déterminé, mais cela est impossible avec GPT-3.
La limitation de la taille des données affecte la formation du modèle, ainsi que les résultats produits.
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.
GPT-3 a également plusieurs biais qui sont intégrés dans le système.
Ces préjugés peuvent avoir un 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.
GPT-3 d'OpenAI a été mis en place grâce aux dons des fondateurs, dont Elon Musk.
Avec pour mission de créer une intelligence générale artificielle (AGI) sûre, le projet 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.
Il est dit que GPT-3 a 175 milliards de paramètres, ce qui contient plus de données que tout autre réseau disponible.
En tant que modèle de langage le plus important disponible et d'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 disponible.
Basée à San Francisco et dirigée par Sam Altman en tant que PDG d'OpenAI et plus de 120 employés (à partir de 2020), l'entreprise travaille continuellement à développer encore plus cette technologie.
Les développeurs qui utilisent cette technologie peuvent utiliser Python (ainsi que d'autres langages de programmation) pour s'interfacer avec l'API GPT-3. Il sera intéressant de voir comment cette technologie évoluera à l'avenir.
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.
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 langage naturel.
En donnant une brève description 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.
L'engouement autour du GPT-3 est compréhensible.
Cette plateforme est le modèle de langage le plus puissant jamais créé, et elle a le potentiel de révolutionner la façon dont nous interagissons avec les ordinateurs.
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.
Plus de lecture : L'intelligence artificielle est utilisée dans de nombreuses facettes de l'entreprise et peut vous aider à optimiser et accélérer les processus.
Qu'il s'agisse des chatbots IA qui peuvent simuler une conversation humaine avec les clients ou des logiciels de développement IA qui peuvent accélérer le processus de mise en service de nouvelles applications, l'intelligence artificielle a un impact sur les entreprises de diverses manières.
Enfin, si votre entreprise dépend du trafic des moteurs de recherche pour son marketing entrant, consultez ce billet sur les meilleurs outils d'IA SEO.
Ces outils vous permettent de garder une longueur d'avance et de vous assurer que votre site web est correctement optimisé pour les moteurs de recherche.
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