Qu'est-ce que GPT-4 ?

Choix de la Rédaction
There are no Articles available yet.
<   Revenir au Blog
gpt-4 open-ai

Si vous avez suivi de près la communauté de l'intelligence artificielle, vous avez peut-être déjà rencontré le terme "GPT-3".

Ce modèle d'IA, créé par OpenAI, est un grand modèle de langue utilisé par un très grand nombre de personnes.

openAI

Avec des outils de rédaction IA, de marketing IA et de vente assistés par l'IA, de génération de mèmes et d'autres domaines alimentés par GPT-3, la barre était placée très haut pour son successeur, GPT-4.

Si les détails entourant ce nouveau modèle d'IA sont encore relativement rares, nous savons qu'il sera conçu pour être encore plus puissant et efficace que son prédécesseur.

Dans cet article, je vais partager avec vous ce que le monde de l'IA sait actuellement sur GPT-4 et quelles implications potentielles ce nouveau modèle pourrait avoir sur l'avenir de l'intelligence artificielle.

Entrons dans le vif du sujet.

LECTURE CONSEILLÉE : Qu'est-ce que ChatGPT ?

Qu'est-ce que GPT-4 ?

OpenAI a ouvert au public son puissant modèle de langage d'IA GPT-3 en mai 2020, et le modèle a rapidement fait sensation dans la communauté de l'IA.

GPT-3 est un réseau neuronal formé sur un grand ensemble de données textuelles, et il peut générer du texte de type humain.

Cela en fait un outil puissant pour des tâches telles que la traduction automatique, le résumé de texte et même la création de nouveaux articles longs à partir de zéro.

Alors qu'il y a quelques mois, il a été dit que GPT-4 pourrait arriver vers la mi-2022, il n'a toujours pas été publié.

Ce que l'on sait, c'est que le nombre de paramètres de machine learning de ce nouveau modèle sera probablement similaire à celui de GPT-3.

Alors qu'à l'origine, on disait que le nombre de paramètres pouvait atteindre 100 trillions, Sam Altman, PDG d'OpenAI, a démenti cette information.

Sam Altman, PDG d'OpenAI
Sam Altman, PDG d'OpenAI

À première vue, il s'agit d'un nombre relativement faible de paramètres, surtout par rapport à d'autres modèles.

Par exemple, Nvidia et Microsoft ont lancé l'année dernière le réseau neuronal Megatron-Turing, le plus grand et le plus dense jamais réalisé.

Avec 530 milliards paramètres, ce modèle contient de nombreux points de données.

Toutefois, les modèles plus petits ont prouvé que les entreprises n'ont pas besoin d'aller aussi loin pour obtenir d'excellents résultats.

Les modèles plus petits sont bien plus efficaces pour l'apprentissage en quelques étapes, où un modèle peut classer et apprendre à partir d'une quantité limitée de données.

Par exemple, certains affirment que des modèles tels que Gopher ou Chinchilla sont plus performants que GPT-3 pour effectuer diverses tâches, et les entreprises s'en sont rendu compte en développant leurs modèles.

En ce qui concerne GPT-4, nous devrons attendre de voir à quoi ressemble le modèle final à cet égard, mais on peut dire que la société a tiré les leçons des éléments réussis de tels modèles.

Précision par rapport au coût

Un aspect crucial que les gens ont tendance à oublier lorsqu'ils discutent des modèles d'IA est l'équilibre entre la précision et le coût.

Coûts de développement GPT-4
Coûts de développement GPT-4

La formation de modèles plus étendus nécessite une quantité incroyable de temps, d'argent et de ressources, car les ressources informatiques qui doivent être consacrées à la préparation de ces grands modèles sont immenses.

Cependant, les résultats ne sont généralement pas bien meilleurs que ceux de modèles plus petits qui peuvent utiliser les données fournies pour s'améliorer.

Par exemple, GPT-3 n'a été entraîné qu'une seule fois sur un ensemble de données et, malgré quelques erreurs, le modèle a pu générer un texte de type "humain".

La recherche de modèles optimaux plutôt que des plus grands modèles sera probablement la voie à suivre avec l'intelligence artificielle.

GPT-4 en sera probablement un bon exemple, et il sera intéressant de voir comment le modèle se comporte une fois qu'il sera finalement publié.

Modèle textuel et modèle multimodal

Ces deux concepts font référence au type de données utilisées pour entraîner le modèle.

Un modèle textuel est formé sur, vous l'avez deviné, des données textuelles.

D'autre part, un modèle multimodal est entraîné sur plusieurs types de données.

Il peut s'agir d'images, de vidéos et même de sons.

L'avantage d'un modèle multimodal est qu'il peut mieux comprendre le contexte des données.

Par exemple, si vous montrez une photo de chat à un modèle en mode texte, celui-ci n'a aucune idée de ce qu'il regarde.

Toutefois, si vous montriez la même image à un modèle multimodal, celui-ci sera capable de comprendre qu'il regarde un chat et d'agir en conséquence.

Les avantages d'un modèle multimodal sont évidents, mais l'inconvénient est qu'ils sont beaucoup plus difficiles à former.

Altman a précisé dans un segment de questions-réponses que GPT-4 ne serait pas multimodal (qui est le modèle utilisé par DALL-E et MUM), mais un modèle uniquement textuel.

Encore une fois, cela pourrait être lié au fait qu'OpenAI essaie de rendre le modèle plus efficace - plutôt que plus grand.

Sparsité et GPT-4

Les modèles épars, qui utilisent différentes parties du modèle pour traiter divers types d'entrées, ont récemment rencontré le succès.

Cela pourrait s'expliquer par le fait qu'ils peuvent rapidement dépasser le seuil de 1T-paramètre sans souffrir de coûts de calcul élevés.

Les avantages de la sparsité comprennent également la possibilité de traiter plusieurs types d'entrées et de données.

Cela dit, un modèle clairsemé conduit également à avoir besoin de plus de ressources ; il est donc peu probable que GPT-4 devienne un modèle aussi gros.

Tout porte à croire qu'OpenAI a trouvé un équilibre avec GPT-4 en ce qui concerne la taille des modèles, et il sera très curieux de voir ce que donnera le produit final.

Malgré cela, je ne peux pas envisager un avenir où cela se répète avec d'autres modèles futurs.

Étant donné que le fonctionnement de notre cerveau repose sur le traitement clairsemé et que l'intelligence artificielle est fondée sur l'imitation du cerveau, les futurs modèles pourraient, en fait, fonctionner de cette manière.

Alignement

Aligner l'intelligence artificielle sur les valeurs humaines est un énorme défi qui n'a pas encore été entièrement résolu.

Alors que GPT-3 était déjà très performant dans ce domaine, on se demande encore comment GPT-4 va s'en sortir.

L'un des principaux problèmes de l'intelligence artificielle est qu'elle ne peut pas comprendre les intentions ou les valeurs.

Il ne peut comprendre que les données qui lui sont fournies.

C'est pourquoi l'accent a été mis sur la création d'une intelligence artificielle axée sur la valeur.

GPT-4 sera probablement un grand pas dans la bonne direction.

Toutefois, il reste des questions fondamentales à résoudre.

La résolution des défis d'un point de vue mathématique et philosophique reste nécessaire pour créer une intelligence artificielle véritablement alignée sur les valeurs.

Cela dit, avec l'engagement d'OpenAI en faveur d'un avenir sain pour tous, GPT-4 sera probablement un grand pas dans la bonne direction.

GPT-3 vs GPT-4

La différence la plus significative est le nombre de paramètres de machine learning.

GPT-3 vs GPT-4
Source : Towardsdatascience

GPT-3 en utilise jusqu'à 175 milliards, tandis que GPT-4 en utilisera jusqu'à 100 trillions.

C'est environ 500 fois la taille de GPT-3.

Comme je l'ai mentionné précédemment, la taille n'est pas toujours synonyme de qualité pour les modèles d'IA. Il sera donc intéressant de voir comment le produit final se présente.

À qui s'adresse GPT-4 ?

Que vous soyez quelqu'un qui utilise l'internet dans votre carrière, ou simplement quelqu'un qui utilise l'internet pour se tenir au courant de ce qui se passe autour de vous, préparez-vous à voir davantage d'intelligence artificielle dans le contenu que vous lisez sur l'internet.

Pour le premier type d'utilisateurs d'Internet, vous devriez envisager d'utiliser GPT-4 pour automatiser certains de vos processus commerciaux.

En outre, GPT-4 est susceptible d'être intégré dans de nombreuses applications différentes, il est donc essentiel de se préparer à sa sortie.

Voici quelques exemples.

1. GPT-4 pour les Rédacteurs de contenu

Les rédacteurs de contenu seront heureux d'apprendre que GPT-4 est un modèle de langage naturel basé sur les transformateurs.

Cela signifie qu'il utilise l'apprentissage profond pour comprendre et générer du texte.

GPT-4 utilise également l'AGI, ou intelligence générale artificielle.

Cela signifie qu'il peut apprendre n'importe quelle tâche intellectuelle dont un être humain est capable.

Les rédacteurs de contenu trouveront probablement que GPT-4 peut les aider à générer du contenu plus rapidement et plus précisément que jamais.

2. GPT-4 pour les Développeurs

Codex, le modèle basé sur GPT qui génère le code source, est un pas de plus vers l'intelligence générale artificielle pour les développeurs.

La combinaison du traitement du langage naturel et de langages de programmation tels que Python peut faciliter le processus de développement pour toutes les personnes concernées.

C'est un grand pas en avant pour des industries telles que la robotique.

Traditionnellement, les développeurs devaient coder manuellement chaque instruction pour un robot.

Avec GPT-4, un robot pourrait potentiellement apprendre à se coder lui-même.

Bien sûr, il y a encore un long chemin à parcourir avant que cela ne soit possible, mais l'industrie avance dans cette direction.

3. GPT-4 pour les Artistes et les Concepteurs

Les artistes et les designers sont deux professions qui sont touchées par l'intelligence artificielle depuis un certain temps déjà.

DeepMind, une filiale de Google, travaille sur l'intelligence artificielle depuis des années, et ses résultats sont impressionnants.

Les générateurs d'art de l'IA étant déjà capables de prendre du texte et de générer des images, GPT-4 devrait avoir un impact similaire.

Cela signifie que les artistes seront probablement en mesure d'utiliser GPT-4 pour générer des idées ou créer des œuvres d'art entières par eux-mêmes.

4. GPT-4 pour la Traduction

Les traducteurs pourraient être intéressés par ce modèle linguistique GPT car il utilise l'API d'OpenAI pour améliorer les capacités de traitement automatique des langues.

C'est important car cela signifie qu'ils peuvent contribuer à améliorer la précision des traductions.

En outre, on peut considérer la manière dont une personne apprend de nouvelles langues.

Comme le cerveau humain peut apprendre une nouvelle langue en utilisant les synapses, GPT-4 pourrait fonctionner de manière similaire, puisqu'il utilise un transformateur génératif pré-entraîné pour apprendre à partir des données.

Cela permet à GPT-4 d'apprendre rapidement à partir d'une grande quantité de données.

Cela pourrait être une aide précieuse pour les traducteurs, qui pourraient ainsi accomplir davantage de travail en un temps plus court.

5. GPT-4 pour le Marketing

Les spécialistes du marketing doivent connaître GPT-4 car il s'agit d'un outil de pointe qui peut les aider à automatiser de nombreuses tâches.

Des étiqueteuses aux chatbots, le niveau de référence de ce qui est possible a été relevé.

Le magazine Wired a déclaré que l'avenir du Web en ce qui concerne le marketing est le contenu généré par l'IA, et GPT-4 pourrait bien être l'outil qui fera de cet avenir une réalité.

6. GPT-4 pour les Vendeurs

Les vendeurs ont été parmi les premiers et les plus enthousiastes utilisateurs de l'intelligence artificielle.

Avec la sortie de GPT-4, il est probable qu'ils trouveront encore plus de moyens de l'utiliser pour augmenter leur productivité.

Le réglage fin des modèles linguistiques de l'IA fait partie intégrante du processus de vente et permet d'obtenir des résultats plus ciblés et plus précis.

De la génération de prospects à la segmentation de la clientèle, GPT-4 aura probablement un impact important sur le secteur de la vente.

7. GPT-4 pour la Datascience

La publication de GPT-4 constitue une nouvelle étape vers la science des données à un niveau supérieur.

Cela implique toujours plus de données de formation que celles qui étaient disponibles auparavant.

Cela permettra de développer des algorithmes plus précis.

En outre, GPT-4 pourrait permettre aux spécialistes des données d'accéder à une plus grande variété de sources de données de formation.

Cela permettra d'intensifier la recherche sur l'IA et le développement d'algorithmes robustes.

Résumé.

Avec les modèles GPT-3 et GPT-4 d'Openai, nous voyons l'intelligence artificielle la plus avancée à ce jour.

Ces nouveaux modèles modifient le paysage de nombreuses industries, créant des opportunités auparavant impossibles.

Avec la possibilité de saisir un langage naturel et d'obtenir un code en sortie, de générer des images en 3D ou même de créer un texte marketing, les applications de ces nouveaux modèles sont infinies.

Bien que la date exacte du lancement de GPT-4 soit actuellement inconnue, je pense que nous ne sommes qu'au début de ce qui est possible avec le machine learning et son impact sur notre vie quotidienne.

Pour en savoir plus : Un chatbot GPT-3 peut être l'un des meilleurs outils de marketing de contenu pour les entreprises qui utilisent des logiciels d'expérience client.

La bonne nouvelle est que la création de chatbots IA avec GPT-3 est relativement simple avec le bon outil. Il est donc essentiel de faire des recherches lorsque vous choisissez l'outil pour votre entreprise.

FAQ - GPT-4

Comment un modèle de machine learning peut-il aider à rédiger des applications d'aide ?

Un modèle de machine learning utilise une solution de modélisation du langage pour générer automatiquement du texte en langage naturel.

Qu'il s'agisse de déduire les intentions des utilisateurs ou de générer toutes les copies automatisées dont on a besoin, ces techniques peuvent être utiles pour créer une application d'aide à l'écriture.

Pourquoi plus de paramètres ne sont pas toujours meilleurs dans les modèles d'intelligence artificielle ?

Le fait de disposer de plus de points de données peut contribuer à améliorer les performances d'un modèle de machine learning.

Cependant, le fait de disposer d'un trop grand nombre de paramètres peut parfois conduire à un ajustement excessif.

L'adaptation excessive est définie comme un modèle de machine learning qui donne de bons résultats sur les données d'apprentissage, mais qui ne se généralise pas bien aux données non observées.

Cela signifie que l'ajout de paramètres supplémentaires n'améliorerait pas la situation.

Certains des liens figurant dans cet article peuvent être des liens d'affiliation, qui peuvent me procurer une rémunération sans frais pour vous si vous décidez d'acheter un plan payant.
Ce sont des outils que j'ai personnellement utilisés, que je soutiens et qui permette de vous offrir du contenu gratuit.
Qu'est-ce que GPT-4 ?
Sommaire
Téléchargements
Contenus associés
Autres Articles de Blog

D'autres lectures sont disponibles pour décortiquer tous les sujets au coeur des innovations stratégiques, technologiques et méthodologiques.