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GPT-4 d'OpenAI : quels secrets cache ce super modèle ?
Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle aujourd'hui, le GPT-4 d'OpenAI est sans aucun doute devenu un sujet brûlant. En tant que grand modèle linguistique (LLM), la série GPT a continué d’attirer l’attention mondiale et de susciter des discussions animées depuis son lancement en 2018. Ces modèles ne sont pas de simples chatbots, mais des outils puissants dotés de multiples compétences telles que la génération de textes complexes et la compréhension du langage naturel. Alors, qu’est-ce qui est si spécial à propos de ce dernier GPT-4 ? Dans quelle direction cela nous mènera-t-il en termes de technologie, d’application et de potentiel futur ?
L'origine et l'évolution de la pré-formation générative
La pré-formation générative (GP) est un concept de longue date dans le domaine de l'apprentissage automatique, qui était à l'origine utilisé pour l'apprentissage semi-supervisé. Le modèle est d'abord entraîné de manière préliminaire sur un ensemble de données non étiqueté, puis classé sur un ensemble de données étiqueté. Cette approche d'entraînement en deux étapes permet au modèle de générer des résultats plus précis.
En 2017, les chercheurs de Google ont publié « Attention Is All You Need », inaugurant une nouvelle ère basée sur l'architecture Transformer, qui a finalement donné naissance à des modèles pré-entraînés comme BERT.
Le rythme de cette série de développements s’est progressivement accéléré avec le lancement du premier modèle GPT-1 par OpenAI en 2018. GPT-4 est sorti en 2023 et a hérité de la technologie GP, rendant ces grands modèles de langage plus génératifs et adaptables à différentes tâches.
Innovation technique du GPT-4
Les avancées techniques de GPT-4 se reflètent dans de multiples aspects, notamment la taille du modèle et la diversité des données de formation. Selon les dernières informations, GPT-4 est un modèle multimodal capable de traiter des entrées de texte et d'image, ce qui a révolutionné son champ d'application.
La dernière version d'OpenAI, GPT-4, peut générer du texte avec une plus grande précision et comprend mieux les besoins des utilisateurs.
Potentiel d'application des modèles multimodaux
En ce qui concerne les modèles multimodaux, le GPT-4 d’OpenAI est capable de traiter non seulement du texte mais également des images, ce qui signifie qu’il peut combiner la vision et le langage lors de la création de nouveau contenu. Cette fonctionnalité améliore son potentiel d’application dans de nombreux domaines tels que l’éducation, le divertissement et les soins médicaux.
Par exemple, Visual ChatGPT lancé par Micorosft est une tentative puissante de combiner GPT avec un modèle Visual Basic pour traiter des images et du texte.
Transformation GPT spécifique à l'industrie
Différents secteurs ont commencé à s'appuyer sur des systèmes GPT adaptés à des tâches spécifiques, tels que EinsteinGPT de Salesforce et BloombergGPT de Bloomberg. Ces modèles dédiés peuvent répondre aux besoins de leurs domaines respectifs, élargissant encore le champ d'application de la technologie GPT.
Défis et réflexions futurs
Bien que la série de modèles GPT nous offre un confort et une innovation sans précédent, elle s'accompagne également d'une série de défis, notamment des problèmes de plus en plus importants en matière d'éthique, de confidentialité des données et de sécurité. Alors que l’on favorise le progrès technologique et la commercialisation, la manière de gérer correctement ces problèmes est devenue la plus grande question de l’industrie.
Aux frontières du contrôle du développement de l'intelligence artificielle, OpenAI a commencé à réfléchir à la manière d'innover et
