GPT-3 vs GPT-4 | Quelle est la différence ?

Les modèles de transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT) ont fait des vagues dans le monde de l'intelligence artificielle. Grâce à des performances supérieures à celles des architectures de réseaux neuronaux existantes et à une échelle sans précédent, ces modèles de traitement du langage ont révolutionné l'intelligence artificielle basée sur le langage naturel.

Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) et Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) sont deux des derniers outils de développement et d'amélioration de l'intelligence artificielle (IA). Le GPT-3 a été publié en mai 2020 et son successeur, le GPT-4, devrait être présenté au public au début de l'année 2023. Les deux GPT offriront des capacités avancées de traitement du langage naturel, mais il existe des différences significatives entre les deux.

Qu'est-ce que le GPT ?

Un transformateur génératif pré-entraîné (GPT) est une architecture de réseau neuronal sophistiquée utilisée pour entraîner de grands modèles linguistiques (LLM). Il utilise de grandes quantités de textes Internet accessibles au public pour simuler la communication humaine.

Un modèle linguistique GPT peut être utilisé pour fournir des solutions d'intelligence artificielle qui traitent des tâches de communication complexes. Grâce aux LLM basés sur le GPT, les ordinateurs sont en mesure de traiter des opérations telles que le résumé de texte, la traduction automatique, la classification et la génération de codes. Le GPT permet également la création d'une IA conversationnelle, capable de répondre à des questions et de fournir des informations précieuses sur les informations auxquelles les modèles ont été exposés.

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Le modèle GPT est un modèle de texte uniquement. Le fait de se concentrer uniquement sur la génération de texte permet à l'intelligence artificielle de naviguer et d'analyser le texte plus efficacement sans distraction. Si GPT-3 est un modèle textuel, nous ne savons pas encore si GPT-4 poursuivra dans cette voie ou s'il s'agira d'un réseau neuronal multimodal.

Pourquoi le GPT est-il si important ?

GPT représente une révolution dans la manière de créer du contenu textuel généré par l'IA. Les modèles GPT, dont les paramètres d'apprentissage se comptent en centaines de milliards, sont incroyablement intelligents et présentent un avantage considérable par rapport à toutes les versions antérieures des modèles de langage. 

Utilisations de GPT

Le GPT peut s'appliquer à un large éventail d'applications telles que :

• Création de contenu : De la poésie du XVIIIe siècle aux requêtes SQL, les modèles GPT peuvent être alimentés par n'importe quel type d'invite et ils commenceront à produire des résultats textuels cohérents et ressemblant à ceux des humains.
• Résumé de texte : Grâce à sa capacité à générer un texte fluide et humain, le GPT-4 sera en mesure de réinterpréter tout type de document textuel et d'en faire un résumé intuitif. Cette capacité est utile pour condenser de longs volumes de données afin d'améliorer la collecte et l'analyse des informations.
• Réponse aux questions : L'une des principales compétences du logiciel GPT est sa capacité à comprendre la parole, y compris les questions. En outre, il peut fournir des réponses précises ou des explications détaillées, en fonction des besoins de l'utilisateur. Cela signifie que les fonctions de service à la clientèle et d'assistance technique peuvent être considérablement améliorées grâce aux solutions alimentées par GPT-4.
• Traduction automatique : Les tâches de traduction linguistique gérées par les logiciels alimentés par GPT sont instantanées et précises. En entraînant l'IA sur de vastes ensembles de données déjà traduites, il est possible d'améliorer sa précision et sa fluidité. En fait, GPT peut faire plus que traduire d'une langue à l'autre. Les modèles d'IA de GPT peuvent même transformer un discours juridique en langage naturel simple.
• Une sécurité alimentée par l'IA : L'IA GPT étant capable de reconnaître du texte, elle peut être utilisée pour identifier n'importe quelle forme de langage. Cette capacité peut être utilisée pour identifier et signaler certains types de communication, de sorte que les contenus Internet toxiques puissent être identifiés et traités plus efficacement.
• IA conversationnelle : la technologie des chatbots développée à l'aide du logiciel GPT peut devenir incroyablement intelligente. Cela permet de créer des assistants virtuels à apprentissage automatique, capables d'aider les professionnels à accomplir leurs tâches, quel que soit leur secteur d'activité. Par exemple, une IA conversationnelle dans le secteur de la santé peut être utilisée pour analyser les données des patients afin de suggérer des diagnostics et des options de traitement.
• Création d'applications : Les modèles d'IA de type GPT pourraient devenir capables de créer des applications et des outils de mise en page avec un minimum de retour d'information de la part de l'homme. Au fur et à mesure qu'ils s'améliorent, il est possible qu'ils créent une plus grande partie du code nécessaire à la création de plugins et d'autres types de logiciels à partir d'une simple description de ce que l'on souhaite réaliser.

Quelles sont les différences entre la GPT-3 et la GPT-4 ?

GPT-4 promet un saut de performance considérable par rapport à GPT-3, y compris une amélioration de la génération de texte qui imite le comportement humain et les modèles de vitesse.

Le GPT-4 est capable de gérer la traduction linguistique, le résumé de texte et d'autres tâches de manière plus polyvalente et adaptable. Les logiciels formés grâce à lui pourront déduire les intentions des utilisateurs avec une plus grande précision, même lorsque l'erreur humaine interfère avec les instructions.

Plus de puissance à plus petite échelle

Le GPT-4 devrait être à peine plus grand que le GPT-3. Le nouveau modèle met fin à l'idée fausse selon laquelle le seul moyen de s'améliorer est de grossir, en s'appuyant davantage sur les paramètres d'apprentissage automatique que sur la taille. Bien qu'il soit toujours plus grand que la plupart des réseaux neuronaux de la génération précédente, sa taille ne sera pas aussi déterminante pour ses performances.

Certaines des solutions logicielles linguistiques les plus récentes mettent en œuvre des modèles incroyablement denses, atteignant plus de trois fois la taille du GPT-3. Cependant, la taille en elle-même ne se traduit pas nécessairement par des niveaux de performance plus élevés. Au contraire, les modèles plus petits semblent être le moyen le plus efficace de former l'intelligence numérique. De nombreuses entreprises optent pour des systèmes plus petits et en tirent profit. Non seulement leurs performances sont améliorées, mais elles peuvent également réduire leurs coûts informatiques, leur empreinte carbone et les barrières à l'entrée.

Une révolution dans l'optimisation

L'un des principaux inconvénients des modèles linguistiques réside dans les ressources consacrées à leur formation. Les entreprises décident souvent d'échanger la précision contre un prix plus bas, ce qui conduit à des modèles d'intelligence artificielle nettement sous-optimisés. Souvent, l'intelligence artificielle n'est enseignée qu'une seule fois, ce qui l'empêche d'acquérir le meilleur ensemble d'hyperparamètres pour le taux d'apprentissage, la taille du lot et la longueur de la séquence, entre autres caractéristiques.

Pendant très longtemps, on a pensé que les performances des modèles étaient principalement influencées par leur taille. C'est ce qui a conduit de nombreuses grandes entreprises, dont Google, Microsoft et Facebook, à dépenser des sommes considérables pour construire les plus grands systèmes. Toutefois, cette méthode ne tenait pas compte de la quantité de données dont les modèles étaient alimentés.

Plus récemment, il a été démontré que le réglage des hyperparamètres était l'un des principaux facteurs d'amélioration des performances. Cependant, cela n'est pas possible pour les grands modèles. De nouveaux modèles de paramétrage peuvent être formés pour une fraction du coût à une échelle plus petite pour ensuite transférer les hyperparamètres à un système plus grand pour un coût pratiquement nul.

C'est pourquoi le GPT-4 n'a pas besoin d'être beaucoup plus grand que le GPT-3 pour être plus puissant. Son optimisation est basée sur l'amélioration de variables autres que la taille du modèle - telles que des données de meilleure qualité - bien que nous ne puissions pas avoir une vue d'ensemble jusqu'à sa sortie. Des développements incroyables dans tous les benchmarks peuvent être réalisés par un GPT-4 affiné, capable d'utiliser le bon ensemble d'hyperparamètres, des tailles de modèle optimales et un nombre précis de paramètres.

Quelles seront les conséquences pour la modélisation linguistique ?

GPT-4 représente un énorme pas en avant dans le domaine de la technologie du traitement du langage naturel. Il a le potentiel pour devenir un outil inestimable pour tous ceux qui ont besoin de générer du texte.

Le GPT-4 est axé sur une plus grande fonctionnalité et une utilisation plus efficace des ressources. Au lieu de s'appuyer sur de grands modèles, il est optimisé pour tirer le meilleur parti de modèles plus petits. Avec une optimisation suffisante, les petits modèles peuvent rivaliser avec les plus grands, voire les surpasser. En outre, la mise en œuvre de modèles plus petits permet de créer des solutions plus rentables et plus respectueuses de l'environnement.

Comment fonctionne la compréhension du langage naturel (NLU) ?

Qu'est-ce que cela signifie pour les utilisateurs et les entreprises ?

Si l'utilisateur moyen de l'internet ne remarquera peut-être pas beaucoup de changements après la mise en œuvre de GPT-4, celle-ci modifiera le mode de fonctionnement de nombreuses entreprises. Le GPT-4 sera capable de générer de vastes quantités de contenu à une vitesse fulgurante, ce qui permettra aux entreprises de gérer divers aspects de leurs activités avec l'aide de l'intelligence artificielle.

Les entreprises qui s'emparent du GPT-4 acquièrent la capacité de générer du contenu automatiquement, ce qui leur permet d'économiser du temps et de l'argent tout en augmentant leur portée. Comme la technologie peut fonctionner avec n'importe quel type de texte, les applications pratiques de GTP-4 sont pratiquement illimitées.

Comment cela peut-il faire croître mon entreprise ?

L'accent mis par GPT-4 sur la fonctionnalité se traduit par une augmentation de l'efficacité opérationnelle. Les entreprises peuvent utiliser l'IA pour améliorer leurs efforts en matière d'assistance à la clientèle, leurs stratégies de génération de contenu et même leurs activités de vente et de marketing.

Le GPT-4 permet aux entreprises de

• Créer de grands volumes de contenu : Les modèles linguistiques avancés de nouvelle génération permettent aux entreprises de créer du contenu de haute qualité à un rythme très rapide. Par exemple, une entreprise peut s'appuyer sur l'intelligence artificielle pour générer du contenu sur les médias sociaux de manière régulière. Cela permet à l'entreprise de maintenir une bonne présence en ligne sans avoir à y réfléchir longuement.
• ‍Enrichir lescapacités d'assistance à la clientèle: Les IA capables de produire des réponses semblables à celles des humains sont incroyablement utiles pour l'assistance à la clientèle. En produisant des réponses claires aux questions des clients, les solutions d'IA peuvent gérer la grande majorité des situations courantes de support client. Cela permet de réduire le nombre de tickets d'assistance tout en offrant aux clients une méthode plus directe pour obtenir des réponses.‍
• Personnaliser l'expérience marketing : Grâce à GPT-4, il sera plus facile de créer des contenus publicitaires qui s'adressent à des groupes démographiques variés. L'IA peut générer des contenus et des publicités ciblés qui sont plus pertinents pour les personnes qui les consommeront. Cette stratégie peut contribuer à augmenter les taux de conversion des utilisateurs en ligne.

Quel sera l'impact sur la création de logiciels ?

Le GPT-4 devrait continuer à avoir un impact sur l'industrie du développement de logiciels. Les développeurs peuvent s'attendre à recevoir l'aide de l'IA lors de la création du code de nouveaux programmes logiciels afin d'automatiser la majeure partie des tâches manuelles répétitives de programmation.

Quelle est l'importance de GPT ?

En conclusion, GPT-3 et GPT-4 représentent des avancées cruciales dans le domaine des modèles linguistiques. L'adoption du GPT-3 dans toute une série d'applications a prouvé le vif intérêt que suscite cette technologie et le potentiel qu'elle recèle pour l'avenir. Bien qu'il n'ait pas encore été publié, le GPT-4 devrait bénéficier d'avancées considérables qui rendront ces puissants modèles de langage encore plus polyvalents. Il sera fascinant de voir comment ces modèles évolueront à l'avenir, car ils ont le pouvoir de modifier fondamentalement notre façon de communiquer avec les robots et d'interpréter le langage naturel.

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