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Que signifie le GPT-3 ? Et comment a-t-il rĂ©volutionnĂ© l’intelligence artificielle ?

Que signifie le GPT-3 ? Et comment a-t-il rĂ©volutionnĂ© l’intelligence artificielle ?

Le GTP-3 est défini comme le plus grand réseau neuronal artificiel jamais créé à ce jour.

Cette percĂ©e prĂ©sentĂ©e par la sociĂ©tĂ© de recherche et de dĂ©ploiement en intelligence artificielle (IA) OpenAI a entraĂ®nĂ© un coĂ»t de plus de 4 millions de dollars pour Elon Musk et Sam Altman. NĂ©anmoins, l’investissement s’est avĂ©rĂ© rentable, car il ouvre un monde de possibilitĂ©s pour l’IA au-delĂ  de notre imagination actuelle. 

Indice

Qu’est-ce que le GPT-3 ?

GPT-3 est l’abrĂ©viation de Generative Pre-training Transformer 3. Il s’agit d’un modèle de Deep Learning composĂ© d’algorithmes capables de reconnaĂ®tre des modèles de donnĂ©es et qui peuvent Ă©galement apprendre par le biais d’exemples. Ă€ ce titre, il est considĂ©rĂ© comme un rĂ©seau neuronal artificiel avec une mĂ©moire Ă  long terme.

 

Le GTP-3 utilise ses algorithmes pour gĂ©nĂ©rer du texte. Ces algorithmes ont Ă©tĂ© prĂ©alablement formĂ©s Ă  l’aide d’une Ă©norme base de donnĂ©es.

 

Il Ă©value et traite toutes les donnĂ©es qu’il reçoit afin de combler les lacunes en matière d’information.

Le GTP-3 a Ă©tĂ© dĂ©crit comme la percĂ©e la plus importante et la plus utile en matière d’intelligence artificielle depuis des annĂ©es. Il semble ĂŞtre – bien qu’il soit encore dans sa version bĂŞta – le modèle d’intelligence artificielle le plus puissant actuellement disponible.

 

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Quelle est la capacité de GPT-3 ?

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L’analyse de donnĂ©es. Source : Unsplash

Il est capable de gĂ©nĂ©rer des textes entiers en commençant par une seule phrase, puis en complĂ©tant le reste de l’Ă©criture. Pour ce faire, il traite plus de 175 milliards de paramètres. C’est un fait très pertinent, puisque sa prĂ©cĂ©dente version GPT-2, qui a Ă©tĂ© lancĂ©e en 2019, ne traitait qu’environ 1,5 milliard de paramètres. Les progrès rĂ©alisĂ©s en un an seulement ont Ă©tĂ© Ă©tonnants.

GPT-3 peut traduire des textes dans d’autres langues et les adapter Ă  diffĂ©rents styles d’Ă©criture, comme celui d’un article de journal, d’un roman de fiction, etc. Il peut Ă©galement Ă©crire de la poĂ©sie ou nous livrer la meilleure rĂ©ponse Ă  toute question que nous lui posons.

En bref, le GTP-3 peut s’adapter Ă  tout ce qui est structurĂ© comme langage : il peut rĂ©pondre Ă  des questions, rĂ©diger des essais, rĂ©sumer de longs textes, traduire, prendre des notes et mĂŞme Ă©crire du code informatique.

Oui, vous avez bien lu : Le GTP-3 peut Ă©galement programmer. Ă€ la grande surprise de tous, on a dĂ©couvert qu’il est capable d’utiliser un plug-in pour Figma, un outil logiciel couramment utilisĂ© dans la conception d’applications et de sites web. Cette caractĂ©ristique pourrait avoir des implications considĂ©rables sur la manière dont les logiciels seront dĂ©veloppĂ©s Ă  l’avenir.

La quantitĂ© de choses qu’il est capable de faire peut sembler incroyable, mais ses capacitĂ©s potentielles sont encore plus stupĂ©fiantes.

 

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Comment fonctionne GPT-3 ?

Afin de le former et d’atteindre une capacitĂ© opĂ©rationnelle, le GPT-3 a reçu des informations allant des textes de Wikipedia sĂ©lectionnĂ©s par OpenAI Ă  environ 750 Go du corpus CommonCrawl. Ce corpus est un ensemble de donnĂ©es collectĂ©es en parcourant l’Internet et qui est accessible au grand public. En effet, un grand nombre de ressources informatiques et environ 4,6 millions de dollars ont Ă©tĂ© investis rien que pour faire suivre cette formation Ă  GPT-3.

Sa structure algorithmique est conçue pour prendre en compte une entrĂ©e linguistique et fournir comme rĂ©sultat sa meilleure prĂ©diction de ce qui serait le message le plus utile pour l’utilisateur concernant une telle entrĂ©e. Le GPT-3 peut faire ces prĂ©dictions grâce Ă  sa formation exhaustive avec une base de donnĂ©es aussi importante. C’est l’aspect clĂ© qui le diffĂ©rencie des autres algorithmes qui ne sont pas capables de faire de telles prĂ©dictions.

Pour Ă©laborer des textes et des phrases, il utilise une approche d’analyse sĂ©mantique qui va au-delĂ  de la signification des mots et prend Ă©galement en compte la façon dont leur combinaison avec d’autres mots affecte leur signification en fonction du contexte global dans lequel ils se trouvent.

👇🏻 14 exemples d’applications du GPT-3 sur la vidĂ©o ci-dessous :  

Apprentissage non supervisé

L’apprentissage du GPT-3 est connu sous le nom d’apprentissage non supervisĂ©. Cela signifie qu’il n’a pas reçu de retour d’information lui permettant de savoir si ses rĂ©ponses sont correctes ou incorrectes pendant sa formation. Le GPT-3 obtient toutes les informations dont il a besoin en analysant les textes composant sa base de donnĂ©es.

Lorsqu’il commence une nouvelle tâche linguistique, il se trompe des millions de fois au dĂ©but, mais finit par trouver le mot correct. GPT-3 dĂ©couvrira que son choix est le « bon Â» choix en vĂ©rifiant ses donnĂ©es d’entrĂ©e originales. Lorsqu’il sera certain d’avoir trouvĂ© la bonne sortie, il attribuera un « poids Â» au processus algorithmique qui a produit le bon rĂ©sultat. De cette façon, il apprend progressivement quels sont les processus les plus susceptibles de fournir des rĂ©ponses correctes.

 

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Certains des problèmes associés à GPT-3

Certains problèmes que les spĂ©cialistes de l’intelligence artificielle ont mis en garde concernent la capacitĂ© Ă©pouvantable de produire de fausses nouvelles en masse. Ces algorithmes pourraient produire ce genre de nouvelles et surcharger les rĂ©seaux, provoquant une dĂ©sinformation gĂ©nĂ©ralisĂ©e sans que nous nous rendions Ă  peine compte de ce qui se passe.

Vous pensez peut-ĂŞtre pouvoir distinguer les textes Ă©crits par des machines de leurs homologues crĂ©Ă©s par l’homme ? Une Ă©tude rĂ©alisĂ©e par Adrian Yijie Xu a donnĂ© un rĂ©sultat surprenant :

« Seuls 52% des lecteurs dĂ©tectent quels textes ont Ă©tĂ© crĂ©Ă©s par GPT-3. Â»

Par conséquent, une partie importante de la population serait vulnérable à ces fausses nouvelles artificielles, les considérant vraies et contribuant à la désinformation générale.

Un autre problème que pose cette technologie est qu’il s’agit d’un outil très coĂ»teux, car il nĂ©cessite une Ă©norme puissance de calcul pour pouvoir fonctionner. Par consĂ©quent, son utilisation est limitĂ©e Ă  un très petit nombre d’entreprises qui peuvent se le permettre.

 

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L’avenir de GPT-3

OpenAI n’a pas rĂ©vĂ©lĂ© tous les dĂ©tails du fonctionnement de ses algorithmes, si bien que quiconque s’appuie sur le GTP-3 pour obtenir des rĂ©ponses ou dĂ©velopper ses produits est en quelque sorte aveuglĂ© et ne sait pas exactement comment les informations rĂ©cupĂ©rĂ©es ont Ă©tĂ© obtenues ou si l’on peut vraiment s’y fier.

Le système est prometteur, mais il n’est pas encore parfait : il peut Ă©laborer des textes courts ou des applications de base, mais les rĂ©sultats qu’il donne pour des tâches plus complexes relèvent davantage du charabia que d’une vĂ©ritable rĂ©ponse utile.

 Tout de mĂŞme, nous devons dire que le GPT-3 – avec toutes ses limites – a obtenu des rĂ©sultats très prometteurs en un laps de temps assez court et nous espĂ©rons qu’il sera bientĂ´t appliquĂ© de manière pratique Ă  notre vie quotidienne pour des amĂ©liorations au niveau des chatbots ou comme sorte d’aide et soutien aux programmeurs, par exemple.

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