Sam Altman donne le coup d’envoi de la première conférence des développeurs d’OpenAI, le 6 novembre à San Francisco. Photo : OpenAI/YouTube » src= »https://www.todayscrypto.news/wp-content/uploads/2023/11/[email protected] » width= »828″ height= »421″ /☻
OpenAI a dévoilé aujourd’hui GPT-4 Turbo lors de sa première conférence de développeurs, le qualifiant de successeur plus puissant et plus rentable de GPT-4. La mise à jour offre un traitement contextuel amélioré et la possibilité de s’adapter finement aux besoins des utilisateurs.
GPT-4 Turbo est disponible en deux versions : l’une se concentre sur le texte, tandis que l’autre traite également les images. Selon OpenAI, GPT-4 Turbo est « optimisé pour la performance » et son prix est de seulement 0,01 $ pour 1 000 balises de texte et 0,03 $ pour 1 000 balises d’image, soit près d’un tiers du prix de GPT-4.
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Qu’est-ce qui rend le réglage fin du GPT-4 Turbo si spécial ?
« Le réglage fin améliore l’apprentissage sur plusieurs images en s’entraînant sur beaucoup plus d’exemples que ceux qui correspondent au défi, ce qui permet d’obtenir de meilleurs résultats sur un large éventail de tâches », explique OpenAI. Le réglage fin comble essentiellement le fossé entre les modèles d’IA généraux et les solutions spécifiques aux applications. Il promet « des résultats d’indices de meilleure qualité, des économies de caractères grâce à des indices plus courts et des réponses plus rapides aux requêtes ».
Le réglage fin consiste à introduire de nombreuses données utilisateur dans le modèle afin d’apprendre un comportement spécifique, ce qui permet de transformer de grands modèles génériques tels que le GPT-4 en outils spécialisés pour des tâches spécifiques sans avoir à créer un modèle entièrement nouveau. Par exemple, un modèle adapté aux informations médicales donnera des résultats plus précis et « parlera » davantage comme un médecin.
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– Sam Altman (@sama) 6 novembre 2023
Une bonne analogie peut être observée dans le monde des générateurs d’images : les modèles de diffusion stable accordés produisent généralement de meilleures images que les modèles de diffusion stable XL ou 1,5 originaux parce qu’ils ont appris à partir de données spécialisées.
Avant cette innovation, l’OpenAI permettait des ajustements limités du comportement de ses LLM par le biais d’instructions personnalisées. C’était déjà un grand pas en avant pour ceux qui voulaient modifier les modèles OpenAI. Le réglage fin l’améliore en introduisant de nouvelles données, un nouveau ton, un nouveau contexte et une nouvelle voix dans l’ensemble de données du modèle.
La valeur du réglage fin est importante. Alors que l’intelligence artificielle commence à jouer un rôle de plus en plus important dans notre vie quotidienne, le besoin de modèles affinés se fait de plus en plus sentir.
« Le réglage fin des modèles de génération de texte d’OpenAI peut les améliorer pour des applications spécifiques, mais il nécessite un investissement prudent en temps et en efforts », explique OpenAI dans son guide officiel.
L’entreprise améliore constamment ses modèles en termes de contexte, de capacités multimodales et de précision. À la suite de l’annonce d’aujourd’hui, ces capacités sont inégalées par les LLM conventionnels en boucle fermée tels que Claude ou Bard de Google.
Bien que les LLM open-source tels que LlaMA ou Mistral puissent être affinés, ils ne peuvent pas se mesurer à la performance et à la convivialité professionnelle.
La sortie de GPT-4 Turbo et l’accent qu’il met sur le réglage fin marquent un changement important dans la technologie de l’IA. Les utilisateurs peuvent s’attendre à des interactions plus personnalisées et plus efficaces, avec des implications potentielles allant du service à la clientèle à la création de contenu.
