Vous êtes sans doute déjà familiers avec GPT-3, le modèle de langage génératif pré-entraîné révolutionnaire développé par OpenAI. Ce modèle d’intelligence artificielle a été salué pour sa capacité à générer des textes humains dans une variété de langues et de contextes. Mais qu’en est-il de la prochaine version, GPT-4 ? Dans cet article, nous allons examiner ce que nous savons à ce jour sur ce nouveau modèle de langage et ce qu’il pourrait signifier pour l’avenir de la technologie de l’IA.
GPT-4: Une version encore plus avancée de la technologie de l’IA de pointe
Comme nous l’avons mentionné précédemment, GPT-4 est la prochaine version du modèle de langage de pointe d’OpenAI. Selon des rumeurs récentes, GPT-4 pourrait être publié ce mois. Cependant, ces rumeurs n’ont pas encore été confirmées officiellement par OpenAI.
L’un des changements les plus notables attendus dans la nouvelle version de GPT est sa taille. Certaines sources ont suggéré que GPT-4 pourrait être jusqu’à 100 fois plus grand que son prédécesseur, avec des milliards de paramètres. Cependant, le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a récemment démenti cette rumeur, déclarant que la taille du modèle ne sera pas un facteur clé de son efficacité.
Ce qui est certain, c’est que GPT-4 sera équipé de nouvelles capacités de génération de code informatique. Comme GPT-3, il sera capable de générer du code dans des langages tels que JavaScript, Python et C++. OpenAI a même commencé à embaucher des programmeurs et des développeurs qui sont compétents dans l’utilisation de langage naturel pour décrire le code.
GPT-4 sera-t-il utilisé pour alimenter ChatGPT de Microsoft Bing ?
Il y a des spéculations selon lesquelles GPT-4 pourrait déjà être utilisé pour alimenter ChatGPT dans le moteur de recherche Bing de Microsoft. Cependant, cette information n’a pas encore été confirmée par OpenAI. Il est possible que GPT-4 suive le même modèle de sortie contrôlée que GPT-3, où le modèle est initialement publié auprès de partenaires et de clients sélectionnés avant d’être rendu public.
Améliorer l’efficacité des modèles existants
Bien que GPT-4 soit destiné à être plus grand et plus puissant que GPT-3, cela ne signifie pas nécessairement qu’il sera plus performant. En fait, Altman a suggéré que l’accent sera mis sur l’amélioration de la capacité de GPT-4 à utiliser des données existantes, plutôt que sur l’ajout de plus de données. Les modèles plus grands ne sont pas toujours plus performants, et OpenAI reconnaît qu’il y a une limite à la taille des modèles qui peuvent être utilisés efficacement.
De plus, il est peu probable que GPT-4 combine la génération de texte avec la création d’images, comme certains ont spéculé. Altman a déclaré que GPT-4 se concentrera sur l’amélioration de la génération de texte et ne cherchera pas à ajouter de nouvelles fonctionnalités telles que la création d’images.
L’avenir de la technologie de l’IA
GPT-4 représente une étape importante dans l’évolution de la technologie de l’IA. Alors que GPT-3 a déjà établi de nouvelles normes en matière de génération de texte, GPT-4 vise à améliorer encore cette technologie. Les capacités de GPT-4 en matière de génération de code pourraient également ouvrir de nouvelles possibilités pour les développeurs de logiciels et les ingénieurs informatiques.
Il est également important de noter que GPT-4 pourrait avoir des implications plus larges pour la recherche en IA et la compréhension du langage naturel. Les modèles de langage tels que GPT-4 pourraient aider les chercheurs à mieux comprendre comment les humains utilisent et comprennent le langage. Cela pourrait avoir des implications pour les domaines tels que l’analyse de sentiments, la compréhension du langage et même la traduction automatique.
Conclusion
En fin de compte, GPT-4 représente une nouvelle étape dans l’évolution de la technologie de l’IA. Bien que nous ne sachions pas encore grand-chose sur ce modèle de langage de pointe, il est clair qu’il sera plus grand, plus puissant et plus capable que ses prédécesseurs. Nous attendons avec impatience de voir comment cette technologie révolutionnaire évoluera dans les années à venir et comment elle façonnera notre avenir numérique.
