GPT-3 a déjà bouleversé la façon dont nous accomplissons de nombreuses tâches quotidiennes, et son impact potentiel est largement reconnu. D’autant plus, on attend de GPT-4 de l'OpenAI d’incarner la nouvelle étape dans l'évolution de l'IA linguistique. En nous appuyant sur le succès de ChatGPT, nous assistons maintenant à un débat comparant GPT-3 et GPT-4 pour nous attendre à des capacités de traitement du langage naturel et de génération de texte encore plus avancées.
Comparons GPT-3 et GPT-4 pour connaitre les différences et ce que chaque version peut apporter aux utilisateurs.
Le mois de mai de l’année 2020 marque la sortie de GPT-3. Ce modèle de réseau neuronal massif, résultat d’expériences en machine learning, était une révolution. Après qu'OpenAI a publié une API en version bêta, l'enthousiasme a grandi à mesure que les gens découvraient ses capacités. Bien qu'il n'ait pas été spécifiquement formé à certaines tâches, GPT-3 pouvait générer du code à partir de descriptions de pages web, écrire des poèmes et des chansons personnalisés, et même réfléchir à l'avenir et au sens de la vie. Il était devenu un méta-apprenant, apprenant à apprendre en étant formé à partir d'une vaste quantité de données textuelles sur la toile.
La version GPT-1 ayant fait ses débuts en 2018 et le GPT-2 ayant suivi en 2019. En gardant ce modèle à l'esprit, la sortie du GPT-4 il y a quelques semaines a apporté un impact intéressant dans l’histoire de l’IA.
Voici les capacités connues que la version 3 de GPT présente :
Découvrons dans la rubrique suivante les améliorations dont GPT-4 disposent.
GPT-4 est le modèle le plus récent et le plus avancé de la série Generative Pretrained Transformer de l'OpenAI. Ce qui fait la force de ce nouvel outil, c’est l’extension du corpus d’entrainement pour produire du contenu imitant le langage humain. Cette amélioration permet à GPT-4 de générer des contenus plus précis et plus fluides.
Sa capacité à comprendre et à produire diverses formes de textes de manière naturelle, formels et informels, est une performance remarquable et cette polyvalence le rend utile pour la traduction, le résumé de texte, la réponse à des questions et d'autres applications. GPT-4 peut également apprendre à partir de diverses sources de données en continu, ce qui lui permet de s'adapter finement à des tâches et des domaines spécifiques, d'où sa grande adaptabilité.
Outre ses remarquables capacités de traitement du langage, le GPT-4 a du potentiel dans des tâches telles que la génération d'images et de vidéos grâce à son architecture Transformer. Cette architecture a démontré son efficacité dans diverses étapes de machine learning.
Quelles sont donc les différences entre GPT-3 et GPT-4 ? Retrouvons les réponses sans plus attendre.
On dit que GPT-4 possède 170.000 milliards de commandes, ce qui le rend largement plus puissant que les 175 milliards de commandes de GPT-3. Cela permet à ChatGPT-4 de fournir des réponses plus précises et plus rapides.
Les performances de GPT-3 dans les tâches NLP telles que la traduction automatique et la réponse aux questions étaient impressionnantes lorsqu'il était entraîné avec quelques exemples. Cependant, ses performances n'étaient pas aussi bonnes lorsqu'il devait effectuer une tâche qu'il n'avait jamais vue auparavant. Avec l’étendue des modèles d’apprentissage à laquelle GPT-4 a été soumis, l’outil ChatGPT devient plus intuitif et effectue de nombreuses tâches plus rapidement.
L'une des principales caractéristiques de GPT-3 est la possibilité de communiquer avec lui en utilisant le langage naturel, ce qui permet d'effectuer des tâches incroyables à l'aide d'une simple invite. Cependant, l’invite doit être la plus précise possible pour que les résultats soient satisfaisants. GPT-4, pour sa part, est plus réactif et est capable d’adapter son discours à l’ouverture de l’invite posée. Il dépend donc moins de la qualité de la commande indiquée dans les prompts.
Si l'on compare GPT-3 et GPT-4, on constate que GPT-3 est un modèle linguistique remarquable, mais qu'il a ses limites. Contrairement à une personne, il a une mémoire limitée et ne peut traiter les informations que dans le contexte de 500 à 1000 mots. GPT-4 surmonte cette limite en fournissant une fenêtre contextuelle plus grande et en permettant même aux utilisateurs de saisir différents types de médias comme du texte et des images.
GPT-3 est déjà un exemple de performance en termes de précision et de véracité d’informations. Par ailleurs, la fiabilité des informations est améliorée de 40% chez GPT-4. Cela est dû au corpus d’apprentissage plus vaste et un processus de machine learning plus élaboré.
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