GPT signifie « Generative Pre-Trained Transformer », qui utilise l'apprentissage en profondeur et des algorithmes spécialisés pour trouver des modèles dans des séquences de données et produire un texte de type humain.
ChatGPT est un chatbot d'intelligence artificielle (IA) qui crée des dialogues conversationnels de type humain en utilisant le traitement du langage naturel. Vous pouvez répondre aux questions et rédiger différents types de contenu, tels que des articles de blog, des publications sur les réseaux sociaux, des articles, des essais, des e-mails et même code.
ChatGPT English Il s'agit de la version française de ChatGPT, gratuite d'utilisation et sans inscription. Il est basé sur le modèle GPT-3.5 Turbo et propose même le modèle GPT-4, qui est l’une des IA les plus avancées, à un prix très bas.
GPT-2
GPT-2 est une ancienne version du modèle GPT publiée le 14 février 2019. Il a attiré l'attention pour ses impressionnantes capacités de génération de texte. Le modèle se distingue par sa taille, avec 1.500 milliard de paramètres. Il s'agit d'une augmentation significative par rapport à GPT-1, qui comptait 117 millions de paramètres et était considéré comme très important lors de sa sortie.
Avec 1.500 milliard de paramètres, GPT-2 peut générer des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes sur divers sujets. C’est devenu un choix populaire pour de nombreuses applications d’IA conversationnelle.
D'après un article de James Vincent publié dans La frontière Février 2019, « l'écriture [get-2] est généralement facilement identifiable comme non humaine » ; il reste « l'un des exemples les plus intéressants à ce jour » de programmes de génération de langues.
GPT-2 a une limite maximale de jetons pour ses entrées et sorties. La limite de jetons pour GPT-2 est de 1024 XNUMX jetons. Cette restriction affecte la longueur du texte que vous pouvez gérer en une seule instance. Il utilise également un tokenizer Byte Pair Encoding (BPE). Il peut être ajusté sur des ensembles de données spécifiques pour mieux effectuer des tâches, telles que générer un langage spécialisé ou répondre à des questions spécifiques à un domaine.
Le modèle a été formé sur un ensemble de données diversifié, WebText, obtenu sur Internet, y compris des sites Web comme Reddit, ce qui l'a aidé à comprendre et à générer un large éventail de types et de styles de texte. La formation impliquait un apprentissage non supervisé, ce qui signifie que GPT-2 a appris à prédire le mot suivant dans une phrase sans conseils spécifiques sur les tâches.
GPT-2 a jeté les bases de modèles ultérieurs plus grands tels que GPT-3 et GPT-4. Ces modèles ultérieurs ont développé les capacités démontrées par GPT-2, offrant une capacité encore plus grande et des capacités de génération de langage plus raffinées.
GPT-3
Le 11 juin 2020, GPT-3, la troisième version du modèle GPT, est un modèle de langage révolutionnaire qui a repoussé les limites de ce que l'IA peut réaliser. Avec ses 175 milliards de paramètres, GPT-3 est nettement plus grand que GPT-2, qui en compte 1,5 milliard. Cette échelle massive permet une compréhension plus approfondie et une génération de texte plus nuancée, ce qui en fait l'un des modèles linguistiques les plus diversifiés disponibles.
Apprendre avec peu de possibilités et sans possibilités
L’une des caractéristiques les plus remarquables de GPT-3 est sa capacité à effectuer des tâches avec peu ou pas de formation spécifique. Cette capacité, connue sous le nom d'apprentissage en quelques tirs et sans tir, permet à GPT-3 de comprendre et de répondre à diverses invites et questions, ce qui le rend incroyablement polyvalent.
OpenAI a fourni l'accès à GPT-3 via une API, permettant aux développeurs d'intégrer ses capacités dans diverses applications et services. Cette accessibilité a stimulé l'innovation et le développement de nouveaux outils et services tirant parti des capacités avancées de traitement du langage de GPT-3.
Limite de jetons
GPT-3 a une limite de jetons de 4096 2 jetons pour chaque flux d'entrée et de sortie. Il s'agit d'une augmentation significative par rapport à la limite de jetons GPT-XNUMX, permettant des interactions ou une génération de contenu plus longues et plus complexes.
Variantes du modèle GPT-3
GPT-3 est disponible dans plusieurs variantes; chacun répond à différents besoins de calcul et de performances et se distingue par le nombre de paramètres.
- Le plus petit est Ada, avec 125 millions de paramètres, conçu pour des réponses rapides et une moindre utilisation des ressources.
- Avec 1.300 milliard de paramètres, bavardage équilibre efficacité et capacité, ce qui le rend adapté aux applications générales.
- Contenant 6.700 milliards de paramètres, Curie est adepte des tâches linguistiques plus complexes et offre des capacités de génération et de compréhension nuancées. La plus grande variante
- Da Vinci Il dispose de 175 milliards de paramètres, offrant le traitement linguistique le plus avancé pour les processus et processus complexes. tâches créatives. Ces variantes permettent aux utilisateurs de sélectionner le modèle le plus approprié pour leurs besoins spécifiques en matière de précision, de profondeur et d'efficacité de calcul.
| Modèle | Hébergement à l'heure | Jetons d'entrée | Jetons de sortie |
| Babbage-002 | EUR 1,56 | 0,367 EUR / 1k | 0,004 EUR / 1k |
| davinci-002 | EUR 2,754 | 0,184 EUR / 1k | 0,020 EUR / 1k |
| Ada | - | 0,367 EUR / 1 XNUMX jetons | 0.0367 EUR / 1 XNUMX jetons |
GPT-3.5
GPT-3.5, tout en continuant à utiliser l'architecture étendue de 175 milliards de paramètres sous le nom de GPT-3, a été formé avec des données jusqu'en septembre 2021. Cela signifie qu'il inclut des développements, des tendances et des informations plus récents que GPT-3, introduit avec des données jusqu'en 2020. Ce modèle dispose d'une fenêtre contextuelle de 16.385 3.5 jetons. GPT-4 accepte les messages texte avec des fenêtres contextuelles supérieures à XNUMXK.
Tout en conservant les applications polyvalentes de GPT-3, GPT-3.5 présente des capacités d'apprentissage adaptatif améliorées, ce qui le rend plus efficace pour les scénarios d'interaction dynamiques et les tâches complexes de résolution de problèmes.
Les progrès de GPT-3.5 soulignent l’amélioration continue de la capacité de l’IA à imiter la compréhension humaine et l’interaction dans le traitement du langage.
GPT-3.5 Turbo
OpenAI a publié GPT-3.5 Turbo, ouvrant une nouvelle ère de modèles de langage puissants. La dernière version représente une avancée significative dans la production et l'analyse du langage naturel, s'appuyant sur les bases impressionnantes posées par son prédécesseur, GPT-3.5. Tous les utilisateurs seront automatiquement mis à niveau vers le mode turbo le 11 décembre 2023.
Contrairement au GPT-3.5, le GPT-3.5 Turbo propose des améliorations notables. Il se présente comme un redoutable adversaire des modèles linguistiques basés sur l’IA. L'une des améliorations les plus notables de GPT-3.5 Turbo est sa capacité à analyser des flux d'informations plus importants. Tous les utilisateurs seront automatiquement mis à niveau vers le mode turbo le 11 décembre 2023.
Une fenêtre contextuelle de 16 Ko est prise en charge par défaut dans une version récente de GPT-3.5 Turbo. Le nouveau 3.5 Turbo prend en charge le mode JSON, les appels de fonctions simultanés et un meilleur suivi des instructions. Les évaluations internes révèlent une amélioration de 38 % du travail lié au suivi des formats et à la génération YAML, JSON et XML.
La rentabilité du GPT-3.5 Turbo pour une utilisation à grand volume est remarquable ; Il offre un coût par jeton inférieur à celui des autres modèles, ce qui en fait une option moins chère pour les applications qui traitent de nombreuses requêtes.
- Entraînement: 0,006 EUR / 1.000 XNUMX jetons
- Entrée d'utilisation : 0,01 EUR/ 1 XNUMX jetons
- Résultat d'utilisation : 0,01 EUR/ 1 XNUMX jetons
GPT-3.5 Turbo offre des options de réglage précis pour une personnalisation plus poussée de tâches ou d’industries spécifiques afin d’améliorer les performances. En affinant le modèle, les entreprises et les développeurs peuvent mieux l'adapter à certaines activités ou initiatives, améliorant ainsi ses performances pour des applications spécifiques. Ce processus vous permet d'entraîner le modèle sur votre ensemble de données, en personnalisant ses réponses en fonction de vos besoins.
Deux modèles font partie de la famille GPT-3.5 Turbo : gpt-3.5-turbo-1106 prend en charge une fenêtre contextuelle 16K et est optimisé pour le dialogue et gpt-3.5-turbo-instruct comme modèle d'instruction avec une fenêtre contextuelle 4K. De plus, l'API Wizards et les outils associés améliorent la facilité d'utilisation pour les développeurs.
| Modèle | Coût d'entrée | Coût de production |
| gpt-3.5-turbo-1106 | 0,001 EUR pour 1000 jetons | 0,002 EUR pour 1000 jetons |
| gpt-3.5-turbo-instructions | 0,001 EUR pour 1000 jetons | 0,002 EUR pour 1000 jetons |
Le dernier modèle de la série GPT-3.5 Turbo, le GPT-3.5-Turbo-0125, offre désormais des réponses plus rapides et plus précises que le GPT-4 et son homologue Turbo. Alors que le GPT-4 continue d'exceller dans les tâches complexes avec une plus grande fiabilité et créativité, le GPT-3.5 mis à jour offre désormais une plus grande précision dans la production de réponses dans des formats spécifiques. De plus, une mise à jour récente a résolu un bug qui affectait le codage du texte dans les appels de fonctions non anglais.
Les développeurs qui souhaitent utiliser ce modèle mis à jour peuvent le faire en spécifiant « gpt-3.5-turbo-0125 » comme paramètre de modèle dans leurs requêtes API. Ce modèle prend en charge une sortie JSON plus fiable et est livré avec une fenêtre contextuelle par défaut de 16 Ko.
Le prix du GPT-3.5-Turbo-0125 a été considérablement réduit, avec une diminution de 50 % à 0,50 $ pour 1 million de jetons pour la génération et une réduction de 25 % des coûts de sortie à 1,50 $ pour 1 million de jetons.
Les trois modèles turbo get-3.5 précédents ciblaient les gpt-3.5-turbo-16K, gpt-3.5-turbo-0613 et gpt-3.5-turbo-16k-0613. C'est là qu'OpenAI a marqué ces modèles comme « hérités », faisant référence aux modèles et aux points de terminaison qui ne recevront plus de mises à jour. Cela signale aux développeurs qu'OpenAI évolue et qu'ils devraient probablement migrer vers des modèles ou des points de terminaison plus récents.
GPT-4
GPT-4, publié en mars, était basé sur des données datées de septembre 2021. Ce modèle prend en charge la saisie rapide de texte et d'images. Prend en charge une fenêtre contextuelle de 32 32.000 (4 XNUMX jetons). Selon les dernières nouvelles, la liste déroulante GPT-XNUMX sera bientôt obsolète. GPT-4 Il n'est pas accessible au public.
GPT-4, l'avancée la plus récente en matière de modèles de langage d'IA, a surpassé tous les modèles de langage d'IA précédents. Une évaluation précise du benchmark MMLU, un ensemble diversifié de 14 000 questions à choix multiples couvrant 57 disciplines et traduites en plusieurs langues à l'aide d'Azure Translate, a révélé cette amélioration des performances.
Notamment, GPT-4 fonctionnait mieux en anglais que GPT-3.5 dans 24 des 26 langues évaluées, y compris des langues comme le letton, le gallois et le swahili, qui ont historiquement manqué de ressources. Ses principales caractéristiques comprennent :
- Capacités de saisie visuelle améliorées
- Fonction d'adressabilité
- Créativité et collaboration améliorées
La structure des coûts des jetons d'entrée et de sortie pour GPT-4 et sa variante GPT-4-32k est la suivante :
| Modèle | Coût d'entrée | Coût de production |
| GPT-4 | 0,03 $ pour 1000 XNUMX jetons | 0,06 $ pour 1.000 XNUMX jetons |
| GPT-4-32k | 0,06 $ pour 1.000 XNUMX jetons | 0,12 $ pour 1.000 XNUMX jetons |
GPT-4 Turbo
Le modèle de dernière génération est le GPT-4 Turbo. Il est plus puissant, comprend une fenêtre contextuelle de 128 300 pages (l'équivalent de 2023 pages de texte dans un seul message) et a une date limite de connaissance mise à jour en avril 4. Par rapport au modèle GPT-2 précédent, le modèle est 3 fois moins cher en sortie. jetons et 4096x moins cher pour les jetons d’entrée. Pour ce modèle, XNUMX jetons de sortie constituent le maximum.
Avec sa capacité contextuelle de 128 4 octets, le GPT-4 Turbo constitue une amélioration par rapport au GPT-XNUMX, fournissant des informations plus récentes et des fonctionnalités étendues à un prix plus abordable.
| Modèle | Coût d'entrée | Coût de production |
| gpt-4-1106-aperçu | 0,01 $ pour 1000 XNUMX jetons | 0,03 $ pour 1000 XNUMX jetons |
| gpt-4-1106-view-preview | 0,01 $ pour 1000 XNUMX jetons | 0,03 $ pour 1000 XNUMX jetons |
Ce modèle peut être utilisé par toute personne disposant d'un accès GPT-4 et d'un compte API OpenAI. Le modèle est accessible en fournissant gpt-4-1106-preview comme nom de modèle dans l'API.
GPT-4V (ion)
Le 25 septembre 2023, GPT-4 avec vision (GPT-4V) est la dernière fonctionnalité que nous rendons largement disponible, permettant aux utilisateurs de demander à GPT-4 d'analyser les entrées visuelles fournies par l'utilisateur. GPT-4 avec vision est ouvert à tous les développeurs disposant de GPT-4. Cependant, l'API Wizards ne prend actuellement pas en charge la saisie d'images.
Bien que GPT-4 avec vision soit puissant, il ne peut pas interpréter les images médicales (CAT), les alphabets non latins, les captchas ou les textes volumineux. Le coût de saisie de l'image est calculé en fonction de la taille et des détails de l'image.
La dernière fonctionnalité que nous déployons à grande échelle est GPT-4 with Vision (GPT-4V), qui permet aux utilisateurs d'indiquer à GPT-4 comment évaluer les entrées d'image qu'ils fournissent. Certains voient l’intégration de modalités supplémentaires, telles que les entrées visuelles, dans les grands modèles de langage (LLM) comme un domaine crucial pour les études et le développement futurs de l’intelligence artificielle.
Grâce à des fonctionnalités et des interfaces supplémentaires, les LLM multimodaux peuvent accroître l'influence des systèmes uniquement linguistiques, les aider à résoudre de nouveaux problèmes et offrir à leurs utilisateurs de nouvelles expériences.
GPT 4-Vision répondra en analysant l'image :
Chuchotement
Un modèle de reconnaissance vocale automatisée (ASR) appelé Chuchotement a été formé à l'aide de 680.000 XNUMX heures de données supervisées multilingues et multitâches obtenues sur le Web. L’utilisation d’un ensemble de données de cette taille et de cette variété améliore la résistance au bruit de fond, aux accents et au jargon technique.
Il est capable de transcrire la voix dans plusieurs langues et de traduire des langues autres que l'anglais vers l'anglais. OpenAI a créé les modèles et le code pour exécuter l'inférence avec Whisper open source, ce qui peut faciliter le développement d'applications pratiques et la poursuite des recherches sur le traitement de la parole.
Le modèle tarifaire de Whisper, le système de reconnaissance vocale d'OpenAI, est basé sur votre durée d'utilisation. Frais EUR 0,006 par minute d'audio traité, avec une durée arrondie à la seconde la plus proche. Cela signifie que lorsque vous utilisez Whisper pour transcrire des paroles ou traduire des langues vers l'anglais, vous êtes facturé en fonction de la longueur du fichier audio traité, calculée en minutes.
La structure tarifaire à la minute facilite l'estimation des coûts d'utilisation de Whisper dans diverses applications, en particulier dans les scénarios nécessitant un traitement audio fréquent ou à grande échelle.
La fonction « conversation rapide » de Whisper fait référence à sa capacité à gérer l'audio avec différents débits de parole. La formation avancée de Whisper vous permet de traiter et de transcrire la parole parlée rapidement ou efficacement.
Cette fonctionnalité est utile dans divers scénarios réels où le débit de parole peut varier considérablement, par exemple dans différents contextes linguistiques, états émotionnels ou types de contenu multimédia. Entraîner le modèle sur un ensemble de données vaste et diversifié garantit qu'il peut transcrire et traduire la parole avec précision, quelle que soit la vitesse à laquelle elle est prononcée.
Analyse des différences et des similitudes entre les modèles GPT
Le développement par OpenAI de modèles de transformateurs génératifs (GPT) pré-entraînés représente une progression significative dans le traitement du langage naturel (NLP). Chaque itération, de GPT 3 à GPT-4V, marque des avancées substantielles dans la complexité, la polyvalence et la capacité du modèle à comprendre et à générer du texte de type humain.
L’analyse des différences et des similitudes entre ces modèles met en évidence l’évolution rapide des capacités de l’IA et met en lumière ses applications potentielles et les défis inhérents à son développement.
| Modèle | Paramètres | Limite de données d'entraînement | Fenêtre contextuelle | Caractéristiques spéciales | Cas d'utilisation |
| GPT-2 | 1,5 par millones | Jusqu'en février 2019 | 1.024 chips | Tout d’abord, démontrez de larges capacités. | Tâches linguistiques générales, aide à la rédaction. |
| GPT-3 | 175 par millones | Jusqu'en octobre 2020 | 4.096 chips | Apprentissage avancé avec peu d'opportunités | Large gamme de tâches, y compris la traduction et la création de contenu. |
| GPT-3.5 | 175 par millones | Jusqu'en septembre 2021 | 8.192 chips | Contexte et compréhension raffinés | Conversations plus nuancées, candidatures professionnelles |
| GPT-3.5 Turbo | Indéterminé | Jusqu'en avril 2023 | 16.385 chips | Optimisé pour le dialogue à moindre coût | Chatbots, service client. |
| GPT-4 | Indéterminé | Indéterminé | 8192 chips | Capacités multimodales | Tâches complexes, raisonnement, contenu créatif. |
| GPT-4 Turbo | Indéterminé | Jusqu'en avril 2023 | 128.000 chips | Moins cher avec des connaissances plus récentes | Applications haute capacité, recherche. |
| Chuchotement | Indéterminé | Indéterminé | pas applicable | ASR multilingue, résistant aux accents et au bruit | Transcription vocale, traduction linguistique. |
Personnalisation des modèles GPT
OpenAI permet d'affiner les modèles GPT en fonction d'ensembles de données ou de cas d'utilisation spécifiques. Cela permet aux développeurs et aux chercheurs d'adapter les modèles à leurs domaines, permettant ainsi des conversations plus spécialisées et ciblées. La personnalisation permet aux utilisateurs d'améliorer les performances des modèles GPT dans des applications spécifiques.
Cette formation improvisée peut améliorer la précision, la pertinence et l'efficacité du modèle pour générer des réponses appropriées. C'est un outil puissant pour les entreprises et les développeurs qui nécessitent un haut degré de spécificité.
De plus, le réglage peut aider à atténuer certains des biais inhérents aux ensembles de données plus vastes sur lesquels les modèles GPT sont initialement formés en mettant l'accent sur les données représentatives du domaine cible.
Choisir le bon modèle GPT
Lorsque vous sélectionnez un modèle GPT pour GPT Chat, tenez compte des facteurs suivants :
- exigences de la tâche: Évaluez les exigences spécifiques de votre application d’IA conversationnelle. Déterminez la complexité de la tâche, la qualité de la réponse souhaitée et les limites des ressources.
- Taille et capacité du modèle.: La taille du modèle GPT affecte ses performances et ses besoins en ressources. Les modèles plus grands, tels que GPT-3, offrent des capacités plus avancées mais nécessitent plus de ressources informatiques.
- Besoins de personnalisation: Si votre application nécessite des conversations spécifiques à un domaine ou des ajustements à des ensembles de données spécifiques, tenez compte de la flexibilité et des options de personnalisation fournies par les modèles GPT.
Conclusion
ChatGPT propose différents modèles GPT, notamment GPT-3.5, Turbo et GPT-4, chacun avec des atouts et des fonctionnalités. Ces modèles offrent plusieurs options aux développeurs et aux chercheurs pour créer des applications d'IA conversationnelle adaptées à leurs besoins. Alors que l'IA continue d'innover et d'introduire de nouveaux modèles comme le GPT-4 Turbo et Vision, les possibilités du IA le conversationnel s’étendra encore plus.
Foire Aux Questions (FAQ)
GPT-3.5 Turbo peut-il gérer des images comme GPT-4 ?
Non, GPT-3.5 Turbo est optimisé pour le texte et les dialogues, pas pour le traitement des images. GPT-4 a introduit la possibilité de traiter des images.
Existe-t-il un moyen d’essayer GPT-4 gratuitement ?
Selon les informations fournies, GPT-4 n'est pas accessible gratuitement au public. L'accès nécessite généralement un compte API OpenAI et peut entraîner des frais.
Comment GPT-4 fonctionne-t-il par rapport aux modèles précédents dans des langues autres que l'anglais ?
GPT-4 a montré des performances améliorées dans plusieurs langues, même celles disposant historiquement de moins de ressources, surpassant GPT -3.5 dans de nombreux cas.
Qu'implique le « réglage » des modèles GPT ?
Le réglage implique de former le modèle sur un ensemble de données spécifique pour personnaliser ses réponses à des tâches ou des secteurs particuliers, améliorant ainsi les performances et la pertinence.
Les modèles GPT peuvent-ils générer du contenu créatif tel que de la poésie ou des paroles de musique ?
Oui, les modèles GPT, en particulier les plus grands comme GPT-3 et GPT-4, peuvent générer un large éventail de contenus créatifs, notamment de la poésie et des paroles musicales.