GPT-3 et GPT-4 sont deux modèles de langage basés sur le deep learning, développés par OpenAI, une organisation de recherche en intelligence artificielle.

Ces modèles sont capables de générer du texte à partir de n’importe quelle entrée, en utilisant des réseaux neuronaux profonds et des méthodes d’apprentissage auto-supervisé. Mais qu’est-ce qui distingue ces deux versions ? Quelles sont les améliorations apportées par GPT-4 par rapport à GPT-3 ? Et quelles sont les applications possibles de ces technologies révolutionnaires ? Voici un aperçu des principales différences entre GPT-3 et GPT-4.

GPT-4 est le système le plus avancé d’OpenAI, produisant des réponses plus sûres et plus utiles

Le nombre de paramètres

Le nombre de paramètres est une mesure de la complexité et de la capacité d’un modèle de langage. Plus le nombre de paramètres est élevé, plus le modèle peut apprendre et mémoriser des informations à partir des données d’entraînement. GPT-3 dispose déjà d’un nombre impressionnant de 175 milliards de paramètres, ce qui en fait le plus grand modèle linguistique publié à ce jour.

Cependant, GPT-4 devrait avoir un nombre encore plus grand de paramètres, qui pourrait atteindre le trillion. Cela signifie que GPT-4 pourrait avoir une meilleure compréhension du langage naturel et produire des textes plus cohérents, diversifiés et créatifs que GPT-3.

La compréhension visuelle

Une autre différence majeure entre GPT-3 et GPT-4 est que ce dernier comprend non seulement le texte mais aussi les images. En effet, GPT-4 est capable d’analyser et d’interpréter les informations visuelles présentes dans les entrées, telles que les illustrations ou les photos. Il peut ainsi réaliser des tâches telles que le sous-titrage d’images, la réponse visuelle aux questions ou la création de contenu multimédia.

Par exemple, il peut expliquer ce qui se passe sur une image humoristique ou indiquer ce qui peut être cuisiné à partir des ingrédients montrés sur une photo. Cette capacité à combiner le texte et l’image fait de GPT-4 un outil puissant pour diverses industries telles que la publicité, la conception ou le commerce électronique.

La mémoire: grande capacité de GPT-4

La mémoire est une autre caractéristique importante d’un modèle linguistique. Elle permet au modèle de se souvenir des informations pertinentes pour générer des réponses adaptées au contexte. GPT-3 a déjà une bonne mémoire, pouvant retenir jusqu’à 8 000 mots. Cependant, GPT-4 va encore plus loin en ayant une capacité de mémoire de 64 000 mots, soit environ la longueur d’un roman court. Cela lui permet de générer des réponses plus longues et plus cohérentes sans perdre le fil du sujet ou répéter les mêmes informations.

Le multilinguisme

Le multilinguisme est également un aspect essentiel d’un modèle linguistique. Il permet au modèle de répondre aux questions dans différentes langues sans avoir besoin d’être entraîné spécifiquement pour chacune d’entre elles.

GPT-3 est déjà capable de répondre aux questions dans plusieurs langues grâce à son ensemble de données multilingue.

Cependant, il a tendance à être moins performant dans les langues autres que l’anglais. En revanche, GPT-4 est prêt à répondre aux questions dans 26 langues différentes avec une précision élevée, dépassant même les performances en anglais
de son prédécesseur ainsi que celles d’autres modèles linguistiques multilingues dans 24 des 26 langues examinées. Ce nouveau développement dans le traitement du langage.

Résolution de problèmes améliorées