Qu'est-ce que GPT-3 ?
Le Generative Pre-trained Transformer de troisième génération (GPT-3) est un modèle de langage qui utilise l'apprentissage profond pour générer toutes sortes de textes. Le modèle très médiatisé d'Open AI, GPT-3, nécessite une petite quantité de texte d'entrée pour créer de grands volumes de texte pertinent généré par machine.
GPT-3 traite les entrées textuelles pour effectuer des tâches de langage naturel. Il utilise la génération de langage naturel (NLG) et le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et produire du texte en langage humain naturel.
Dans les années précédentes, il était extrêmement difficile pour les machines de générer du contenu compréhensible pour les gens car elles ne pouvaient pas comprendre la complexité et les nuances du langage humain. GPT-3 a été un changement radical car il a appris à créer de la poésie, des articles, des reportages, des histoires et des dialogues en utilisant une petite quantité de texte d'entrée.
Les entreprises modernes exploitent GPT-3 pour écrire des codes de programmation, construire des chatbots efficaces ou créer des applications logicielles alimentées par l'IA.
Comment fonctionne GPT-3
GPT-3 est un modèle de prédiction de langage avec un modèle d'apprentissage automatique à réseau de neurones machine learning. Voici comment il fonctionne.
- Reçoit le texte d'entrée et le transforme. GPT-3 modifie le texte d'entrée pour obtenir le résultat le plus utile. Cela est réalisé en entraînant le système à comprendre de grands volumes de texte internet pour repérer des motifs dans un processus de pré-entraînement générique.
- S'entraîne sur plusieurs ensembles de données. GPT-3 a été entraîné sur plusieurs ensembles de données avec des sites web comme WebText2, Common Crawl et Wikipedia.
- Des tests sont effectués. GPT-3 a été entraîné à travers une phase de test supervisée suivie d'une phase de renforcement.
- Pratique avec des formateurs linguistiques. Une équipe de formateurs pose une question au modèle de langage avec une réponse correcte en tête. Si le modèle donne une réponse incorrecte, les formateurs ajustent le modèle pour lui enseigner la bonne. Le modèle est enseigné à fournir plusieurs réponses, que les formateurs classent de la meilleure à la pire.
GPT-3 possède plus de 175 milliards de paramètres d'apprentissage automatique. Il est nettement plus grand que ses modèles précédents, tels que Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) et Turing NLG.
Utilisations de GPT-3
Les organisations utilisent GPT-3 pour diverses fins. Il crée un code fonctionnel, clone des sites web ou génère du texte qui ressemble à un langage écrit par des humains. Certaines des utilisations les plus populaires de GPT-3 incluent :
- Créer du contenu écrit. GPT-3 aide les entreprises à créer des quiz, des mèmes, des recettes, blogs, des bandes dessinées, des copies publicitaires, et tout ce qui implique du texte.
- Composer de la musique. GPT-3 peut aider les musiciens à créer de nouvelles œuvres.
- Automatiser la conversation. GPT-3 peut répondre à tout texte qu'une personne envoie avec un nouveau texte approprié au contexte.
- Traduire du texte. GPT-3 traduit le texte en commandes programmatiques et vice versa.
- Analyser les sentiments. GPT-3 est bien équipé pour analyser les sentiments et extraire des informations exploitables.
- Résumer le texte. GPT-3 résume le texte pour en faire ressortir le même sens avec moins de mots.
- Traduire les langages de programmation. GPT-3 traduit un langage de programmation en un autre, aidant les développeurs à résoudre des problèmes d'ingénierie complexes.
Avantages de GPT-3
GPT-3 offre une bonne solution chaque fois qu'une grande quantité de texte doit être générée à partir d'une petite quantité de texte d'entrée. GPT-3 est capable de fournir des résultats décents avec une poignée d'exemples d'entraînement.
Voici quelques-uns des avantages supplémentaires de GPT-3 :
- Il a une large gamme d'applications d'intelligence artificielle (IA). Il est indépendant des tâches ; il peut effectuer une large bande de tâches sans ajustement fin.
- Comme toute autre technologie d'automatisation, GPT-3 gère des tâches rapides et répétitives.
- Il permet aux humains de gérer des tâches plus complexes qui nécessitent un degré plus élevé de réflexion critique.
- Dans de nombreuses situations, il n'est pas pratique ou faisable pour les humains de générer une sortie textuelle. Par exemple, les chatbots de service client ou les centres peuvent utiliser GPT-3 pour répondre aux questions des clients.
- Les équipes de vente peuvent l'utiliser pour se connecter avec des clients potentiels, et les équipes marketing peuvent rédiger des copies. Ce type de contenu nécessite une production rapide et présente un faible risque. Cela signifie que les conséquences sont relativement mineures si la copie contient des erreurs.
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L'un des avantages cruciaux de GPT-3 est qu'il est léger et peut fonctionner sur un ordinateur portable ou un smartphone grand public.
Meilleures pratiques pour GPT-3
Les entreprises exploitent la puissance de GPT-3 pour réduire les coûts, améliorer leurs processus de support client et réduire la charge de travail des employés. Il offre des solutions de bout en bout, du développement à la formation en passant par l'intégration.
Voici quelques-unes des meilleures pratiques pour GPT-3 :
- Établir des objectifs clairs. Les entreprises doivent définir des objectifs et la portée du système avant de mettre en œuvre GPT-3.
- Former et surveiller le système. GPT-3 a besoin d'être formé pour garantir précision, efficacité et efficacité. Une surveillance régulière est importante pour identifier et corriger toute inexactitude ou erreur.
- Mettre en œuvre des mesures robustes de confidentialité des données. Les entreprises doivent mettre en place des mesures robustes de confidentialité des données pour garantir la sécurité.
- Fournir une supervision humaine. Malgré les avantages de l'automatisation, une supervision humaine est nécessaire pour s'assurer que le système fonctionne efficacement et fournit des réponses précises aux questions des clients.
GPT-3 vs. GPT-4
GPT-3 et GPT-4 sont des modèles basés sur l'IA qui utilisent des algorithmes d'apprentissage profond et le NLP pour traiter le langage humain. Comparé à GPT-3, GPT-4 offre de meilleures performances mais prend plus de temps pour répondre que GPT-3. GPT-4 a une base de connaissances plus large, ce qui pourrait considérablement améliorer la capacité à traiter et analyser le langage humain.
GPT-4 est beaucoup plus grand que GPT-3, car GPT-4 possède 10 trillions de paramètres comparé aux 175 milliards de paramètres de GPT-3. GPT-4 peut traiter et analyser plus d'informations, conduisant à des réponses plus précises.
En savoir plus sur la compréhension du langage naturel et pourquoi elle est si cruciale pour les logiciels.
Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
