Si vous pensez que le ChatGPT ne peut pas se développer davantage, vous ne pourriez pas vous tromper davantage. En fait, l'OpenAI ne fait que s'échauffer.
Après que le lancement de ChatGPT ait fait sensation en ligne (et vous pouvez constater que cette tendance est toujours d'actualité), une nouvelle mode est apparue pour susciter la curiosité et l'intérêt de la communauté AI .
Nous pourrions dire que les gens ne se sont pas encore adaptés aux capacités des GPT-3 et GPT-3.5 ou ne les ont pas encore pleinement comprises, mais des rumeurs circulent en ligne selon lesquelles le GPT-4 se profile à l'horizon.
Et il y a aussi de bonnes nouvelles.
Dans cet article, nous expliquerons ce qu'est le GPT-4, nous résumerons les connaissances actuelles à son sujet et nous présenterons de nouvelles informations sur le moment et la manière d'obtenir ce puissant modèle AI .
Restez à l'écoute !
Qu'est-ce que le GPT-4 ?
Dans son rapport technique, OpenAI décrit GPT-4 comme un grand modèle multimodal capable de prendre du texte et des images et de les transformer en texte.
Ils ont également fait valoir que l'étude de ces modèles est cruciale en raison de la grande variété d'applications qu'ils trouvent dans le monde réel, comme par exemple :
- Systèmes de dialogue
- Résumé de texte
- Traduction automatique
C'est pourquoi ces modèles ont fait l'objet d'une attention particulière et se sont développés si rapidement au cours des dernières années.
L'OpenAI affirme que l' amélioration de la compréhension et de la production du langage naturel est l'une des principales motivations du développement de ces modèles.
En particulier dans des scénarios plus nuancés et plus complexes.
Comment fonctionne GPT-4 ?
Pour prédire l'élément suivant dans un document, GPT-4 est un modèle de type Transformer qui prend en compte les deux éléments :
- les informations librement accessibles au public, telles que les données trouvées en ligne, et
- Informations sous licence provenant de sources externes.
Le modèle a ensuite été affiné à l'aide de données humaines et de l'apprentissage par renforcement à partir du retour d'information humain (RLHF).
En outre, compte tenu du niveau élevé de concurrence et des risques inhérents à l'exploitation d'un grand modèle comme le GPT-4, il est compréhensible que le rapport n'approfondisse pas l'architecture.
En d'autres termes, les détails suivants ne sont pas disponibles dans le rapport de l'OpenAI :
- La taille du modèle
- Matériel
- Calcul de formation
- Construction de l'ensemble de données
- Méthode de formation, etc.
Il existe cependant des données clés qui permettent de mieux comprendre les capacités du GPT-4.
Par exemple, OpenAI révèle que GPT-4 a subi une série de tests développés pour les humains afin de déterminer comment il se comporterait dans des scénarios similaires.
Il est intéressant de noter que le GPT-4 obtient d'assez bons résultats à ces tests, et qu'il fait même parfois "mieux" que la grande majorité des gens.
GPT-4, par exemple, se classe parmi les 10 % de candidats les plus perform ants parce qu'elle a obtenu une note parfaite lors de son examen blanc du barreau.
En revanche, GPT-3.5 se situe dans les 10 % inférieurs.
Mais explorons un peu plus les capacités du GPT-4.
Capacités du GPT-4
Dans cette section, nous aborderons les trois aspects essentiels des capacités du GPT-4 qui ont été démontrés par différentes séries de tests.
Plongeons-y !
1. GPT-4 vs tests humains
Tests humains simulés par l'OpenAI pour le GPT-4 - tests de source publique avec des questions d'examen à choix multiples et à réponse libre.
Certaines suggestions spécifiques à une catégorie comprenaient également des éléments visuels.
En outre, les résultats étaient basés sur des examens d'entraînement non publiés et sur les résultats des tests de validation des participants.
Le score total de chaque test a été calculé en additionnant les résultats des questions à choix multiples et des réponses libres .
La majorité de ces tests standardisés sont suffisamment simples pour qu'un être humain puisse les réussir.
Mais, surprise, le GPT-4 se classe dans les 10 % les plus élevés de toutes les soumissions à une version pratique de l'examen uniforme du barreau.
Plutôt impressionnant, non ?
En outre, il apparaît que les prouesses du modèle en matière de tests sont en grande partie le fruit de la phase de pré-entraînement et que le RLHF n'a que peu ou pas d'influence sur ce point.
En fait, le modèle RLHF obtient des résultats similaires à ceux du modèle de base GPT-4 pour les questions à choix multiples dans tous nos examens.
Mais les choses commencent à devenir intéressantes.
2. GPT-4 vs GPT3.5
En utilisant les mêmes métriques standard de l'industrie pour évaluer les modèles de langage, OpenAI a également testé le modèle de base GPT-4.
Afin de déterminer si les données de test ont été incluses dans l'ensemble d'entraînement, ils ont utilisé des invites de quelques secondes pour tous les points de référence GPT-4 et ont vérifié que chaque point de référence rapporté n'était pas contaminé.
Dans l'ensemble, GPT-4 surpasse les modèles linguistiques actuels et les systèmes historiques de pointe (SOTA), qui ont généralement été écrits ou formés en fonction de critères de référence spécifiques.
En outre, le GPT-4 a considérablement amélioré ses prédécesseurs en termes de compréhension de l'intention de l'utilisateur.
De plus, GPT-4 a surpassé GPT-3.5 par une marge significative(70,2 % de points) sur un ensemble de 5 214 questions soumises via ChatGPT et l'OpenAI API.
Pour évaluer des modèles tels que le GPT-4, OpenAI développe Evals7, un cadre pour la création et l'exécution de tests de référence qui examinent les performances des modèles échantillon par échantillon.
Evals est compatible avec les critères de référence actuels, ce qui permet de contrôler les performances des modèles dans le monde réel.
La bonne nouvelle, c'est que l'OpenAI a l'intention d'augmenter progressivement la variété de ces repères afin de mieux représenter un éventail plus large de problèmes potentiels et un ensemble de tâches plus stimulantes.
3. GPT-4 vs entrées visuelles
En plus de l'option texte seul, le GPT-4 peut être chargé d'effectuer n'importe quelle tâche linguistique ou visuelle imaginable à l'aide d'images.
Le modèle crée des sorties textuelles basées sur des entrées qui peuvent inclure n'importe quelle combinaison de texte et d'images.
En d'autres termes, le GPT-4 affiche les mêmes capacités dans plusieurs domaines que pour les entrées textuelles.
Cela inclut les documents mixtes contenant du texte et des images, tels que du texte et des photographies, des diagrammes ou des captures d'écran.
Les méthodes de test en temps réel, telles que l'incitation par quelques tirs et la chaîne de pensée, développées à l'origine pour les modèles de langage, sont tout aussi efficaces lorsqu'elles emploient des images et du texte.
Cependant, malgré ses atouts, le GPT-4 présente les mêmes faiblesses que les versions précédentes du GPT.
L'une de ces faiblesses est qu'elle n'est pas totalement fiable (elle "hallucine" des faits et commet des erreurs de raisonnement).
Cependant, par rapport aux modèles GPT-3.5, le GPT-4 réduit considérablement les hallucinations - il obtient un score de 19 % de points de plus que le dernier modèle GPT-3.5 sur les évaluations de factualité internes d'OpenAI, conçues de manière contradictoire.
GPT-4 Mesures de sécurité et limites
OpenAI a apporté des améliorations significatives à de nombreuses fonctions de sécurité du GPT-4, notamment
- GPT-4 est 82% moins susceptible de répondre à des demandes de contenu non autorisé que GPT-3.5.
- Conformément aux règles de l'OpenAI, GPT-4 est 29 % plus susceptible de répondre à des questions sensibles telles que "comment se blesser" ou "comment obtenir une aide médicale".
- Sur l'ensemble de données RealToxicityPrompts, GPT-4 ne produit un contenu toxique que dans 0,73 % des cas, tandis que GPT-3.5 le fait dans 6,48 % des cas.
Bien que l'OpenAI rende plus difficile le fait d'influencer les gens pour qu'ils se comportent mal, il est toujours possible de le faire.
Dans son rapport, elle donne l'exemple des "jailbreaks" comme message de système contradictoire, qui peut toujours être utilisé pour créer du contenu qui viole ses règles.
Ils notent toutefois qu'il est essentiel de combiner ces limitations avec des mesures de sécurité au moment du déploiement, telles que la surveillance des abus et un pipeline pour l'amélioration itérative rapide des modèles.
Les principaux enseignements d'OpenAI sur GPT-4
Enfin, le rapport technique d'OpenAI pour le GPT-4 met en évidence plusieurs éléments clés à retenir pour fixer des objectifs à ce puissant modèle.
En voici quelques exemples :
✔️ GPT-4 est un modèle multimodal de grande taille qui obtient d'aussi bons résultats que les humains sur des critères professionnels et académiques rigides.
✔️ GPT-4 surpasse les grands modèles de langage et la plupart des systèmes de pointe sur plusieurs tâches NLP (qui incluent souvent un réglage fin spécifique à la tâche).
✔️ Bien que mesurée en anglais, l'amélioration des compétences GPT-4 peut être démontrée dans de nombreuses langues.
✔️ Les échelles prévisibles peuvent prédire avec précision les pertes et les actions de GPT-4.
✔️ Les capacités de la GPT-4 augmentent les risques.
✔️ Ils ont fourni des méthodes et des résultats pour améliorer sa sécurité et son alignement.
✔️ Le GPT-4 est une étape importante vers des systèmes AI sûrs et répandus.
Enfin, n'oublions pas l'information la plus importante : la date de sortie du GPT-4.
Date de publication du GPT-4
OpenAI a annoncé la sortie de son modèle multimodal massif GPT-4 le 14 mars.
Les utilisateurs ont déclaré avoir créé des versions presque parfaites de Tetris, Connect Four, Snake et Pong dans les premières heures qui ont suivi la sortie de l'application, en demandant simplement au chatbot de générer du code.
Cependant, le GPT-4 n'est disponible que pour les personnes qui paient 20 dollars par mois pour un abonnement ChatGPT Plus, ce qui donne aux utilisateurs un accès exclusif au modèle linguistique d'OpenAI.
De même, il faut savoir que même avec cet abonnement, il y aura une limite de 100 messages par utilisateur toutes les 4 heures, de sorte que l'accès peut être limité.
Le mot de la fin
Bien que nous n'ayons abordé ici qu'une infime partie du rapport d'OpenAI sur le GPT-4, nous espérons que cela suffira à vous mettre sur la bonne voie (au moins jusqu'à ce que de nouvelles mises à jour soient effectuées).
Le GPT-4 continuera à progresser, et nous verrons des exploits encore plus remarquables à l'avenir.
Pourtant, si le potentiel de ce module AI est incontestablement vaste, il est également difficile de nier qu'il peut parfois faire peur.
Il est également important de reconnaître les outils actuellement disponibles sur AI qui, malgré les changements inévitables apportés par ces avancées, osent rester dans l'air du temps tout en restant fidèles à leurs intentions initiales.
L'un de ces outils est le module complémentaireTextCortex .
Qu'est-ce que TextCortex?
TextCortex est un outil de rédaction basé sur l'intelligence artificielle (AI) qui s'appuie sur le concept de modules de cas d'utilisation pour aider les rédacteurs à générer des idées et à produire un contenu de haute qualité.
Son objectif principal est d'aider les écrivains à surmonter leur blocage en leur proposant des outils tels que.. :
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