GPT-4 : L'IA générative qui bouleverse le monde digital

GPT-4, la nouvelle version de la technologie d'intelligence artificielle générative de l'entreprise californienne OpenAI, a été dévoilée au public mardi 14 mars 2023. Il s'agit d'un modèle multimodal capable de générer des sorties textuelles à partir d'entrées composées de textes et d'images. Il a été conçu pour offrir des avancées significatives par rapport à son prédécesseur, GPT-3.5, en termes de capacités linguistiques, de créativité et de fiabilité. Dans cet article, nous explorons les principales nouveautés et avancées de GPT-4, qui devraient permettre des interactions plus riches, des textes plus longs et des recherches plus approfondies pour les utilisateurs.

Les capacités améliorées de GPT-4 par rapport à GPT-3.5

L'une des améliorations majeures de GPT-4 par rapport à GPT-3.5 réside dans sa capacité à répondre à des instructions plus nuancées et complexes, offrant ainsi une meilleure compréhension des requêtes des utilisateurs (prompts) et des résultats plus pertinents. OpenAI a testé GPT-4 dans divers domaines tels que la biologie, le droit et la médecine, démontrant ainsi sa polyvalence et sa capacité à fournir des réponses fiables et cohérentes dans un large éventail de sujets.

GPT-4 a également été optimisé pour offrir des performances accrues en termes de créativité, permettant aux utilisateurs d'obtenir des réponses plus originales et innovantes à leurs questions. En outre, la capacité de GPT-4 à traiter et analyser des informations provenant de sources variées lui confère une meilleure adaptabilité et une compréhension approfondie des contextes et des enjeux spécifiques à chaque domaine.

Les capacités de code du modèle GPT-4 par rapport à son prédécesseur sont par ailleurs largement accrues. Le dernier modèle d'OpenAI peut en effet coder des applications fonctionnelles à lui tout seul (en python notamment) avec une marge d'erreur minimum.

GPT-4 marque donc une étape importante dans l'évolution des modèles de traitement du langage naturel, promettant des applications toujours plus riches et diversifiées pour les utilisateurs.

Intégration de GPT-4 dans ChatGPT Plus et Bing

Dans la foulée de la sortie du modèle GPT-4, Bing a annoncé l'avoir intégré dans son moteur de recherche, déjà doté des fonctionnalités d'interactions avec les utilisateurs de ChatGPT depuis le début de l'année 2023.

L'intégration de GPT-4 dans ChatGPT Plus ouvre par ailleurs la voie à de nouvelles possibilités pour les utilisateurs. Il est cependant important de noter que seuls les abonnés à ChatGPT Plus ont accès aux fonctionnalités avancées de GPT-4. Cette intégration promet d'améliorer la qualité des interactions, la pertinence des réponses et la capacité à traiter des requêtes complexes et nuancées, ainsi que la créativité des réponses apportées par l'outil.

Comment a été entraîné ChatGPT version GPT-4 ?

ChatGPT fonctionne grâce à un processus complexe basé sur un modèle d'apprentissage profond (deep learning) et un traitement automatisé du langage naturel. Il s'appuie sur un modèle de génération de texte nommé Generative Pre-trained Transformer (GPT), dont voici les étapes clés du fonctionnement :

1. Entraînement préliminaire : Tout d'abord, GPT est pré-entraîné sur d'énormes quantités de texte provenant d'Internet. Le modèle apprend à extraire du sens et des connaissances du texte ainsi qu'à comprendre la structure grammaticale du langage. Il apprend également des contextes, des thèmes et des sujets spécifiques. Ce processus d'apprentissage est basé sur la prédiction de mots manquants dans les phrases, à l'aide de l'apprentissage non supervisé.
2. Affinage supervisé (SFT en anglais pour Supervised Fine-Tuning) : Dans cette étape, le modèle GPT est affiné en utilisant des données annotées. Les données sont des conversations auxquelles participent des humains qui jouent à la fois le rôle de l'utilisateur et de l'intelligence artificielle. Cela permet au modèle d'apprendre à générer des réponses précises et cohérentes dans le contexte d'une conversation interactive.
3. Création du modèle de récompense : Pour améliorer la qualité des réponses générées, un modèle de récompense est créé à l'aide de feedbacks humains. Les réponses potentielles générées par le modèle sont notées par des évaluateurs humains en fonction de leur pertinence et de leur qualité. Ce modèle de récompense sert alors à guider le modèle GPT pour générer de meilleures réponses.
4. Optimisation de la politique proximale (PPO en anglais, pour Proximal Policy Optimization) : La dernière étape du processus consiste à affiner davantage le modèle à l'aide de l'Optimisation de Politique Proximale, une technique d'apprentissage par renforcement. Cette méthode ajuste les pondérations du modèle pour maximiser le score de récompense déterminé à partir du modèle de récompense. Cela améliore la qualité des réponses générées en les rendant plus pertinentes et contextuelles.

ChatGPT version GPT-4 devient multimodal grâce à son plugin Code Interpreter

Disponible depuis le 6 juillet 2023 pour les abonnés à ChatGPT+, le plugin Code Interpreter permet au modèle à GPT-4 de devenir véritablement multimodal. Les utilisateurs peuvent en effet uploader des fichiers divers, tels que des images, des fichiers CSV, des fichiers de code et bien plus encore, et les utilisateurs vont pouvoir ensuite demander au chatbot d'analyser les données fournies, pour éventuellement se comporter comme un véritable data scientist en créant des graphiques à partir des jeux de données, ou en retravaillant les images uploadées (pour les mettre en noir et blanc, les alléger, les reformater, etc.). Cette avancée majeure ouvre la voie à des applications innovantes et diversifiées. Par exemple, GPT-4 peut décrire et analyser une image en détail, offrant ainsi une compréhension approfondie de divers types de contenu. Les utilisateurs peuvent poser des questions spécifiques concernant une image et obtenir des réponses précises et pertinentes de la part de GPT-4, facilitant ainsi l'interaction avec l'intelligence artificielle dans des domaines variés, tels que la création artistique, la modélisation 3D ou la reconnaissance d'objets.

Les prémices d'une intelligence artificielle forte ?

L'émergence de l'intelligence artificielle générale est un sujet de plus en plus discuté parmi les chercheurs et les experts en IA. Et selon des chercheurs de Microsoft, la conception de modèles tels que GPT-4 se rapproche progressivement de cet objectif, en offrant des capacités étendues et une compréhension améliorée de diverses disciplines. L'IA générale représente le stade ultime où une machine serait capable de réaliser n'importe quelle tâche cognitive que l'humain peut accomplir, repoussant ainsi les limites de ce qui est technologiquement possible.

Limites et disponibilité de GPT-4 pour les utilisateurs

Malgré les avancées impressionnantes de GPT-4, il est essentiel de garder à l'esprit certaines limites inhérentes à ce modèle. Tout d'abord, la différence entre GPT-3.5 et GPT-4 peut parfois être subtile et ne pas être immédiatement évidente pour tous les utilisateurs. Il convient également de noter que l'accès à GPT-4 est limité aux abonnés de ChatGPT Plus, laissant les utilisateurs de la version gratuite de ChatGPT avec les fonctionnalités de GPT-3.5. Enfin, cette nouvelle version n'est pas exempte d'erreurs et peut, dans certaines situations, fournir des réponses inexactes ou inappropriées. Il est donc crucial de continuer à aborder GPT-4 avec discernement et de vérifier les informations obtenues, surtout dans des domaines sensibles tels que la médecine ou le droit.

Malgré ces limites, GPT-4 constitue une avancée majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle et offre des perspectives prometteuses pour les utilisateurs et les développeurs d'applications.

En outre, les LLM ont un impact significatif sur l'efficacité et la qualité des interactions homme-machine. Par exemple, les chatbots basés sur des LLM tels que ChatGPT sont capables de répondre aux questions et aux demandes des utilisateurs de manière plus naturelle et précise que les chatbots traditionnels.