Après toutes les spéculations et affirmations sur les capacités de GPT-4, la quatrième itération tant attendue de la famille de modèles de langage GPT a été lancée le 14 mars 2023.
GPT-4 n’est pas venu avec les fonctionnalités dont on parle beaucoup, selon la rumeur. Cependant, le dernier modèle améliore considérablement le GPT-3.5 et ses prédécesseurs. Mais en quoi GPT-4 diffère-t-il de GPT-3.5 ? Nous vous expliquerons quelques différences clés entre GPT-4 et GPT-3.5.
1. GPT-4 contre GPT-3.5 : Créativité
L’un des avantages les plus prononcés du modèle GPT-4 par rapport à GPT-3.5 est sa capacité à fournir des réponses plus créatives aux devoirs. Ne vous méprenez pas; GPT-3.5 est très créatif. Il existe une longue liste de choses créatives que vous pouvez faire avec ChatGPT en utilisant le modèle. Cependant, il surpasse déjà de nombreux modèles de langage majeurs en termes de créativité.
Cependant, GPT-4 place la barre encore plus haut. Bien que l’avantage créatif de GPT-4 puisse ne pas être apparent lorsque vous essayez de résoudre des problèmes de base, la différence de créativité entre les deux modèles devient évidente à mesure que la tâche devient plus difficile et nécessite un niveau de créativité plus élevé.
Par exemple, si vous demandez aux deux modèles d’accomplir une tâche créative comme écrire un poème en utilisant à la fois l’anglais et le français sur chaque ligne du poème, ChatGPT alimenté par le dernier modèle GPT-4 produira de meilleurs résultats. Alors que la réponse de GPT-4 utiliserait les deux langues sur chaque ligne, GPT-3.5 basculera plutôt entre les deux langues, chaque ligne utilisant une langue et la suivante utilisant l’autre.
2. GPT-4 contre GPT-3.5 : Image ou entrée visuelle
Alors que GPT-3.5 ne peut accepter que des invites textuelles, GPT-4 est multimodal et peut accepter à la fois des entrées textuelles et visuelles. Pour être clair, lorsque nous parlons d’entrées visuelles, l’image n’a pas besoin d’être une image d’une invite tapée – cela peut être une image de n’importe quoi. Ainsi, de l’image d’un problème mathématique manuscrit aux mèmes Reddit, GPT-4 peut comprendre et décrire presque toutes les images.
Contrairement à GPT-3, GPT-4 est à la fois un langage et un modèle visuel.
Lors de la diffusion en direct de l’annonce du GPT-4, un ingénieur OpenAI a alimenté le modèle avec une capture d’écran d’un serveur Discord. GPT-4 peut en décrire tous les détails, y compris les noms des utilisateurs en ligne à ce moment-là. Une image d’une maquette dessinée à la main d’un site Web de blagues a également été transmise au modèle avec des instructions pour le transformer en site Web, et étonnamment, GPT-4 a fourni un code de travail pour un site Web correspondant à l’image.
3. GPT-4 contre GPT-3.5 : Réponses plus sûres
Bien que GPT-4 ne soit pas parfait, les mesures qu’il prend pour garantir des réponses plus sûres sont une mise à niveau bienvenue par rapport à celles du modèle GPT-3.5. Avec GPT-3.5, OpenAI a adopté une approche de la sécurité davantage basée sur la modération. En d’autres termes, certaines des mesures de sécurité étaient plutôt une réflexion après coup. OpenAI surveillait ce que les utilisateurs faisaient et les questions qu’ils posaient, identifiant les erreurs et essayant de les corriger en cours de route.
Avec GPT-4, la plupart des mesures de sécurité sont déjà intégrées au système au niveau du modèle. Comprendre la différence, c’est comme construire une maison avec des matériaux solides à partir de zéro, plutôt que d’utiliser tout ce qui se passe, puis d’essayer de réparer les choses au fur et à mesure que des erreurs surviennent. Selon Rapport technique GPT-4 d’OpenAI [PDF]Le GPT-4 produit des réponses toxiques seulement 0,73 % du temps par rapport aux 6,48 % de réponses toxiques du GPT-3.5.
4. GPT-4 contre GPT-3.5 : Factualité de la réponse
L’un des défauts de GPT-3.5 est sa tendance à produire en toute confiance des informations absurdes et fausses. Dans le langage de l’IA, cela s’appelle “l’hallucination de l’IA” et peut provoquer une méfiance à l’égard des informations générées par l’IA.
Dans GPT-4, l’hallucination est toujours un problème. Cependant, selon le rapport technique GPT-4, le nouveau modèle est de 19% à 29% moins susceptible d’halluciner par rapport au modèle GPT-3.5. Mais il ne s’agit pas seulement du rapport technique. Les réponses du modèle GPT-4 sur ChatGPT sont nettement plus factuelles.
5. GPT-4 contre GPT-3.5 : fenêtre contextuelle
Une différence moins évoquée entre GPT-4 et GPT-3.5 est la fenêtre de contexte et la taille du contexte. Une fenêtre contextuelle correspond à la quantité de données qu’un modèle peut conserver dans sa “mémoire” pendant une session de chat et pendant combien de temps. GPT-4 a une taille et une fenêtre de contexte nettement meilleures que son modèle précédent.
Concrètement, cela signifie que GPT-4 peut mieux se souvenir plus longtemps du contexte d’une conversation, ainsi que des instructions données pendant la conversation.
Un problème avec GPT-3.5 est la propension du modèle à sortir du sujet ou à ne pas suivre les instructions au fur et à mesure que vous progressez dans une conversation. Par exemple, vous pouvez dire au modèle de s’adresser à vous par son nom, et il le fera pendant un certain temps, mais ne suivra pas les instructions en cours de route. Bien que ce problème existe toujours avec le modèle GPT-4, il est moins problématique en raison d’une meilleure fenêtre contextuelle.
Un autre problème est la limite du volume de texte que vous pouvez utiliser dans un message à la fois. Résumer un texte long avec GPT-3 signifie généralement diviser le texte en plusieurs morceaux et les résumer petit à petit. L’amélioration de la longueur du contexte dans le modèle GPT-4 signifie que vous pouvez coller des fichiers PDF entiers à la fois et faire résumer le modèle sans les diviser en morceaux.
GPT-4 : un pas en avant par rapport à GPT-3.5
GPT-4 est sans aucun doute une avancée significative par rapport à ses modèles précédents. Bien que toujours en proie à certaines des limitations de GPT-3.5, des améliorations significatives dans plusieurs domaines et l’ajout de nouvelles fonctionnalités font du modèle une nouvelle étape passionnante dans la poursuite de modèles de langage d’IA vraiment intelligents.
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