GPT-4

Concepts de base et architecture

GPT-4, comme les autres modèles de la série GPT, est basé sur l'architecture Transformer, qui utilise des mécanismes d'auto-attention pour évaluer l'importance des différents mots (ou tokens) dans une séquence d'entrée. Cette architecture, décrite en détail dans l'article fondateur "Attention Is All You Need", permet au modèle de gérer efficacement les dépendances à long terme dans le texte. GPT-4 a été entraîné à l'aide de grandes quantités de données provenant d'Internet et de sources sous licence, comprenant à la fois du texte et des images. Bien que les détails spécifiques concernant la taille de son architecture et les données d'entraînement restent confidentiels, le rapport technique du GPT-4 souligne l'amélioration significative de ses performances par rapport aux modèles précédents dans le cadre de divers tests de référence professionnels et universitaires. Il fonctionne comme un grand modèle linguistique (LLM), capable d'effectuer un large éventail de tâches linguistiques.

Principales caractéristiques et améliorations

Le GPT-4 offre plusieurs améliorations importantes par rapport aux modèles précédents :

• Raisonnement amélioré : Il présente des capacités renforcées en matière de raisonnement complexe, notamment pour résoudre des problèmes mathématiques difficiles et comprendre des instructions nuancées.
• Créativité accrue : Le GPT-4 peut générer des textes plus créatifs et collaboratifs, comme la composition de chansons, l'écriture de scénarios ou l'adaptation au style d'écriture d'un utilisateur.
• Traitement de contextes plus longs : Il peut traiter des entrées de texte beaucoup plus longues (jusqu'à 32 000 tokens ou environ 25 000 mots dans certaines versions), ce qui permet d'obtenir des sorties plus cohérentes et plus pertinentes sur le plan contextuel pour les longs documents ou les conversations.
• Multimodalité : Sa capacité à accepter des entrées d'images ouvre de nouvelles possibilités, telles que la description d'images, l'explication de concepts visuels ou l'analyse de graphiques et de diagrammes en même temps que des invites textuelles. Une utilisation efficace repose souvent sur une ingénierie des messages-guides minutieuse.

Applications dans le monde réel

Le GPT-4 alimente un ensemble varié d'applications dans divers secteurs d'activité :

• Chatbots avancés et assistants virtuels : Des plateformes comme Microsoft Copilot intègrent le GPT-4 pour fournir une IA conversationnelle plus sophistiquée, aidant à effectuer des tâches allant du codage à la rédaction de courriels.
• Outils pédagogiques : Des entreprises comme Duolingo utilisent le GPT-4 pour offrir des expériences d'apprentissage des langues personnalisées, en fournissant des explications et des capacités de jeu de rôle, comme on peut le voir dans Duolingo Max. De même, la Khan Academy utilise le GPT-4 pour son tuteur IA, Khanmigo.
• Génération de contenu et résumé : Il aide les professionnels à rédiger des articles, des rapports, des textes de marketing et à résumer rapidement de longs documents.
• Génération de code et débogage : Les développeurs utilisent GPT-4 pour générer des extraits de code, déboguer le code existant et apprendre de nouveaux langages de programmation.

GPT-4 en contexte

Bien que le GPT-4 excelle dans la compréhension/génération du langage et des images, il diffère des modèles spécialisés dans des domaines tels que la vision par ordinateur (VA). Par exemple , Ultralytics YOLO d'Ultralytics sont spécialement conçus pour la détection et la segmentation d'objets à grande vitesse et avec précision dans les images ou les vidéos. Le GPT-4 peut décrire ce qui se trouve dans une image, mais les modèles YOLO indiquent précisément où se trouvent les objets à l'aide de boîtes de délimitation ou de masques. Ces différents types de modèles peuvent se compléter dans des systèmes d'IA complexes, potentiellement gérés et déployés via des plateformes comme Ultralytics HUB.