ChatGPT vs ChatGPT Plus : Le guide complet

Pour information, GPT, acronyme de Generative Pre-trained Transformer, est une architecture d’intelligence artificielle développée par OpenAI qui excelle dans la compréhension et la génération de langage naturel. En tant que modèle de traitement du langage naturel (NLP), GPT utilise un ensemble de techniques d’apprentissage profond pour analyser, comprendre et générer du texte de manière cohérente et contextuellement pertinente. Le terme « transformer » fait référence à l’architecture sous-jacente du modèle, qui permet de traiter efficacement de grandes quantités de données textuelles en capturant les relations complexes entre les mots, même lorsqu’ils sont éloignés les uns des autres dans le texte.

GPT fonctionne en deux grandes étapes : le pré-entraînement et le réglage fin (fine-tuning).

1. Pré-entraînement : Durant cette phase, le modèle est entraîné sur un vaste corpus de texte provenant d’Internet. Cette étape permet au modèle d’apprendre une grande variété de connaissances générales sur le monde, la grammaire, les associations de mots, et bien plus encore. Le modèle apprend à prédire le mot suivant dans une phrase en se basant sur les mots précédents, ce qui lui permet de comprendre le contexte et la structure du langage.

2. Réglage fin : Après le pré-entraînement, le modèle peut être ajusté ou spécialisé pour des tâches spécifiques en lui fournissant un ensemble de données plus petit et ciblé. Cela peut inclure la traduction de langues, la réponse à des questions, la génération de texte créatif, et bien d’autres applications. Le réglage fin permet à GPT d’appliquer ses connaissances générales à des contextes spécifiques, améliorant ainsi sa performance dans des domaines particuliers.

Les versions de GPT

Depuis sa première version, GPT a connu plusieurs itérations, chacune plus avancée que la précédente :

• GPT-1 : La première version a introduit le concept de transformer en NLP, montrant des résultats prometteurs dans la compréhension et la génération de texte.
• GPT-2 : Avec une capacité accrue, GPT-2 a amélioré la fluidité et la cohérence du texte généré, suscitant à la fois admiration et préoccupations quant à son potentiel de générer des informations trompeuses.
• GPT-3 : Avec un saut quantitatif en termes de taille et de capacité, GPT-3 a marqué un tournant, offrant des performances étonnantes dans de nombreuses tâches de NLP sans réglage fin spécifique, grâce à son approche de « few-shot learning ».
• GPT-4 : La dernière version en date au moment de ma dernière mise à jour, GPT-4, pousse encore plus loin les capacités de génération et de compréhension du modèle, offrant des améliorations significatives en termes de précision, de capacité multimodale, et d’interaction plus naturelle avec les utilisateurs.