Depuis le lancement de ChatGPT en novembre 2022, le monde entier attend avec impatience la sortie de GPT-4, le modèle le plus avancé d’OpenAI. Aujourd’hui, l’attente est terminée, et après avoir regardé l’époustouflante démo de d’OpenAI, la quête pour tester cette technologie est lancée.
Comme les versions précédentes, GPT-4 est un modèle de langage basé sur un transformateur pré-entraîné en utilisant à la fois des données accessibles au public (sur Internet) et des données sous licence de tiers pour générer des textes basés sur des demandes spécifiques.
Pour ceux qui évaluent les opportunités et les risques liés à GPT-4, il est utile de prendre en compte de nombreux paramètres. Dans cet article, nous allons explorer tout ce que vous devez savoir sur GPT-4, en examinant de plus près ses capacités, ses améliorations techniques, ses utilisations et ses limites.
Qu'est-ce que GPT-4?
GPT-4 est le dernier modèle développé par OpenAI en matière d’apprentissage profond et constitue une étape importante dans la mise à l’échelle de l’apprentissage profond. GPT-4 est également le premier des modèles GPT à être multimodal, ce qui signifie qu’il accepte à la fois des images et du texte en entrée et qu’il émet du texte en sortie.
Pour la petite histoire, GPT signifie « Generative Pre-trained Transformer » (transformateur génératif pré-entraîné), et les modèles de la série GPT ont évolué de manière significative pour devenir plus sophistiqués depuis la sortie de GPT en 2018.
Par exemple, le prédécesseur de GPT-4, GPT-3, a constitué une percée dans le domaine grâce à sa capacité à générer des textes souvent impossibles à distinguer du contenu généré par l’homme. Cela en fait un outil puissant pour des tâches telles que la traduction automatique, les résumés de texte et même la création d’articles entiers à partir de zéro.
Depuis fin 2022, les utilisateurs d’outils d’IA connaissent surtout GPT-3.5, qui est à l’origine de ChatGPT.
Qu'est-ce qu'un modèle multimodal?
A la différence de GPT-3 qui est exclusivement un modèle linguistique (LLM Large Language Model), GPT-4 est bien un modèle multimodal (LMM Large Multimodal Model).
Un modèle multimodal est conçu pour traiter et générer des données multiples, y compris du texte, des images et parfois de l’audio et des vidéos. Ces modèles sont entraînés sur de grands ensembles de données contenant des textes et des images, ce qui leur permet d’apprendre les relations entre les différentes modalités.
Les modèles multimodaux peuvent être utilisés de différentes manières, notamment pour le sous-titrage d’images, la réponse à des questions visuelles et les systèmes de recommandation de contenu qui utilisent des données de texte et d’image pour fournir des recommandations personnalisées.
A l’inverse, un modèle linguistique n’accepte que des entrées textuelles et produisent des sorties textuelles, ce qui signifie qu’il ne traite ni ne génère directement d’autres formes de médias telles que des images ou des vidéos.
A la recherche d'une alternative à ChatGPT?
Comment utiliser GPT-4?
Pour utiliser GPT-4 dès maintenant, les développeurs peuvent s’inscrire sur la liste d’attente afin d’obtenir un accès limité à l’API. OpenAI augmentera progressivement la disponibilité et les limites tarifaires afin d’équilibrer la demande et la capacité.
En outre, les abonnés à ChatGPT Plus peuvent avoir accès à GPT-4 sur chat.openai.com avec une limite d’utilisation. Cette limite sera ajustée à l’avenir en fonction de la demande et des performances du système dans la pratique.
Dans un premier temps, les abonnés ont droit d’utiliser GPT-4 pour 25 messages toutes les 3 heures. L’accès gratuit au programme n’est pas encore disponible (et ne sera peut-être jamais gratuit) et sa date de sortie officielle reste à déterminer.
Lisez notre comparaison ChatGPT 3 vs 4 pour découvrir quelle version est la plus adaptée à vos besoins.
Les capacités de GPT-4
GPT-4 dispose de plusieurs nouvelles capacités impressionnantes. Ces avancées ne sont qu’un aperçu de ce que le modèle peut faire, et OpenAI prévoit de publier bientôt d’autres analyses et chiffres d’évaluation. En voici les grandes lignes:
Le traitement de données visuelles
La capacité de GPT-4 à traiter à la fois du texte et des images représente une avancée majeure dans la modélisation du langage. Cela signifie qu’il peut désormais traiter des tâches impliquant à la fois la vision et le langage, telles que la génération de légendes pour des images ou la réponse à des questions sur une vidéo.
Lors de la démonstration en direct destinée aux développeurs, Open AI a présenté une démonstration de la capacité de GPT-4 à transformer des images en code. Greg Brockman, président et cofondateur d’OpenAI, a pris une photo du dessin d’un site internet et l’a téléchargé en entrée dans le cadre d’une demande. L’IA a ensuite généré un code HTML qui pouvait être utilisé pour créer un site internet fonctionnel basé sur le dessin.
Les premiers résultats suggèrent que GPT-4 peut obtenir des résultats similaires à ceux des modèles visuels les plus récents dans diverses tâches.
Pilotage avancé
Avec le lancement de GPT-4, OpenAI a fourni des contrôles supplémentaires au sein de l’architecture GPT. Les messages du système permettent désormais aux développeurs et aux utilisateurs de personnaliser le style et les tâches de l’IA de manière plus significative. Par exemple, vous pouvez prescrire le ton, le choix des mots et le style de l’IA, ce qui permet des réponses plus nuancées et plus spécifiques.
Il est important de noter que l’OpenAI a également permis de définir clairement ce qu’est une instruction de développeur et ce qu’est une instruction d’utilisateur. Bien que le GPT-4 puisse toujours être détourné, les chances sont désormais plus faibles car le modèle devrait donner la priorité aux instructions du développeur.
L’amélioration de la dirigeabilité représente une avancée significative dans la modélisation du langage et pourrait faire de GPT-4 un outil encore plus polyvalent et puissant pour les développeurs et les utilisateurs.
1. Les améliorations de GPT-4 par rapport aux modèles précédents
Bien qu’il puisse être difficile de faire la distinction entre GPT-3.5 et GPT-4 à première vue, le contraste entre les deux devient évident lorsque l’on s’attaque à des tâches complexes.
Toutefois, le rapport technique d’Open AI indique que GPT-4 présente des améliorations substantielles en termes de performances et de capacités par rapport à GPT-3.5.
En effet, GPT-4 surpasse son prédécesseur en termes de fiabilité, de créativité et de capacité à traiter des instructions complexes, y compris la capacité de traiter des images comme données d’entrée.
Comme nous l’avons déjà expliqué, le modèle a également la capacité de traiter à la fois des images et du texte en tant que données d’entrée. Alors que les versions précédentes de GPT ne pouvaient traiter que du texte. Cependant, les réponses sont toujours limitées au texte.
Il peut en outre traiter des instructions plus nuancées que les modèles précédents, en traitant jusqu’à 32.000 jetons, contre 4.096 jetons pour GPT-3.5. Pour placer ces chiffres dans leur contexte, GPT-4 peut prendre en compte environ 25.000 mots à la fois, tandis que GPT-3.5 est limité à environ 3.000 mots, ce qui permet la création de contenus longs formats, de longues conversations, ainsi que la recherche et l’analyse de documents complexes.
2. Analyses comparatives des performances
Pour évaluer les performances de GPT-4 par rapport aux modèles GPT précédents, OpenAI a mené une série d’évaluations et de tests sur différents points de référence détaillés ci-dessous:
Examens linguistiques
Pour démontrer la capacité du modèle à accomplir des tâches plus complexes, OpenAI a testé GPT-4 et GPT-3.5 sur une variété d’examens linguistiques conçus pour les humains. GPT-4 a montré des améliorations significatives de performance, atteignant des résultats plus élevés sur tous les examens testés.
Notamment, GPT-4 a obtenu un score dans les 90% à l’examen du barreau (MBE, MEE et MPT), tandis que GPT-3.5 a obtenu un score dans les 10%.
Bien que ces examens ne soient pas la seule mesure de l’intelligence, ils permettent d’évaluer la compréhension. GPT-4 peut mieux comprendre le contexte des applications d’entreprise complexes et fournir des réponses plus intelligentes.
Modèle multimodal
La capacité de GPT-4 à traiter et à répondre aux images le rend multimodal, ce qui lui permet de prendre en charge une gamme plus large d’applications d’entreprise et de flux de travail que les modèles précédents.
Compte tenu du modèle Whisper d’OpenAI, nous ne serions pas surpris que des capacités vocales soient incluses dans les futures versions de GPT.
Capacités multilingues
OpenAI a testé les capacités multilingues de GPT-4 en traduisant une série de 14.000 problèmes à choix multiples du test MMLU (Multi-task Language Understanding) dans différentes langues à l’aide de l’outil de translation Azure.
L’évaluation a montré que le modèle surpasse les performances en anglais de GPT-3.5 et d’autres grands modèles linguistiques, y compris dans des langues à faibles ressources telles que le letton, le gallois et le swahili.
3. Améliorations de la sécurité
Dans le cadre du développement de GPT-4 – comme pour les versions précédentes de GPT – OpenAI a utilisé l’apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine (RLHF) et des modèles de récompense basés sur des règles (RBRM) afin de réduire la probabilité que l’IA génère du contenu nuisible.
Dans le rapport technique de GPT-4, OpenAI déclare que le modèle a encore amélioré son application et son utilisation de ces techniques de formation afin d’augmenter la probabilité de comportements souhaités et de réduire les incidents de comportements non souhaités.
La sécurité et la précision des réponses ont été largement améliorées. En effet, GPT-4 est 82% moins susceptible de répondre à des demandes de contenu interdit par rapport à GPT-3.5. Le modèle répond également aux demandes sensibles (par exemple, conseils médicaux ou risque d’automutilation) conformément aux politiques d’OpenAI, 29% plus souvent.
Exemples d'utilisations de GPT-4
Les capacités avancées du programme ont des implications profondes pour divers secteurs et applications. Grâce à sa capacité à traiter des instructions plus complexes et nuancées, GPT-4 est idéal pour l’assistance, les ventes, la modération de contenu et la programmation entre autres.
Pour les personnes et les entreprises utilisant internet de manière professionnelle, mais aussi pour un usage personnel, préparez-vous à voir de plus en plus d’intelligence artificielle dans le contenu que vous consommez sur le web.
En outre, le modèle est susceptible d’être intégré dans de nombreuses applications différentes, il est donc essentiel de se préparer à sa sortie. Voici différents cas d’utilisations et d’applications dans lesquels nous pourrons utiliser GPT-4 prochainement.
Cas d’utilisations pour l’informatique:
- Recommander une solution à l’image d’une pièce de matériel
- Générer automatiquement des articles techniques
- Créer des résumés de fiches d’assistance longues ou complexes
Cas d’utilisations pour les ressources humaines:
- Résumer et extraire les points essentiels des évaluations de performance
- Générer automatiquement des communications internes
- Créer des programmes d’intégration adaptés à des départements et à des rôles spécifiques
Cas d’utilisations dans la finance:
- Aider à rédiger des lettres de négociation pour les vendeurs et les fournisseurs
- Automatiser la saisie de données pour des analyses financières complexes
- Convertir en texte les contrats de vente sous forme d’image
Cas d’utilisations dans la vente:
- Générer automatiquement des contacts pour différents personas
- Formater une photo d’un devis pour un outil de facturation
- Résumer et communiquer succinctement des sujets techniques
Cas d’utilisations en marketing:
- Créer des diapositives ou des graphiques à partir d’images
- Rédiger des textes pour des campagnes de marketing (email, réseaux sociaux, annonces publicitaires, etc.)
- Transformez des notes dessinées à la main en maquettes de pages de vente ou de capture
L’entreprise n’est pas le seul endroit où la technologie GPT-4 aura un impact. Voici quelques exemples d’applications déjà en cours de développement :
- Duolingo – Le programme agit comme un partenaire de conversation IA pour les personnes cherchant à apprendre une nouvelle langue.
- Be My Eyes – La nouvelle capacité de saisie visuelle est utilisée pour aider les personnes aveugles ou malvoyantes.
- Stripe – Le programme est utilisé pour améliorer l’expérience de l’utilisateur et lutter contre la fraude.
- Morgan Stanley – Le modèle a été déployé pour aider à organiser la base de connaissances du géant financier.
- Khan Academy – L’académie explore le potentiel de GPT-4 dans le cadre d’un programme pilote limité.
Les limites de GPT-4
Alors que nous anticipions tous l’arrivée de GPT-4, il est essentiel de reconnaître les défis et les limites potentiels de ce nouveau modèle. Malgré les avancées significatives qu’il a clairement démontrées lors de sa récente démonstration, le programme n’est pas à l’abri des problèmes actuels que nous avons observés dans les modèles précédents de GPT.
Comme ses prédécesseurs, GPT-4 est limité dans sa capacité à « apprendre » de l’expérience et du manque d’informations sur les événements survenus après septembre 2021, date limite pour la grande majorité de ses données de pré-entraînement.
L’un des problèmes majeurs est le risque d’hallucinations, c’est-à-dire le fait que le modèle génère des informations fausses ou inexactes. En outre, le contenu nuisible, la désinformation et l’influence, qui peuvent avoir de graves conséquences, suscitent toujours des inquiétudes.
Cela peut sembler contre-intuitif, mais à mesure que les modèles deviennent plus précis et fournissent des informations véridiques dans des domaines familiers, les hallucinations peuvent en fait devenir plus dangereuses. En effet, les utilisateurs peuvent faire confiance à l’IA, même lorsqu’elle génère de fausses informations. OpenAI a toutefois reconnu ces difficultés dans la documentation du système GPT-4, où elle identifie les mêmes problèmes que ceux rencontrés dans le système GPT-3.
En outre, GPT-4 aura besoin d’un accès aux données en temps réel pour fournir des informations pertinentes et actualisées, ce qui est crucial, en particulier dans les environnements d’entreprise dynamiques. Il est donc nécessaire de surveiller et d’améliorer en permanence GPT-4 pour garantir son efficacité et sa précision.
Comme pour les versions précédentes de GPT, OpenAI a noté dans son rapport technique que GPT-4 reste vulnérable aux « détournements » (jailbreaks en anglais). Par exemple, les utilisateurs peuvent être en mesure de saisir des messages contradictoires qui parviennent à obtenir des résultats normalement interdits par OpenAI.
Bien que le GPT-4 soit extrêmement prometteur et qu’il ne faille pas le sous-estimer, il est essentiel de réfléchir à la manière dont il peut affecter les interactions humaines et de veiller à ce que son utilisation soit conforme aux principes éthiques.
Comme l’a déclaré Greg Brockman, président et cofondateur d’OpenAI, lors de la démonstration en direct du 14 mars 2023 destinée aux développeurs, GPT-4 fonctionne mieux lorsqu’il est utilisé en tandem avec des personnes qui vérifient ses résultats. Il s’agit d’un outil qui, lorsqu’il est utilisé intelligemment, permet d’atteindre de nouveaux sommets, mais il n’est pas parfait et les humains ne le sont pas non plus.
Pour conclure
GPT-4 est le programme le plus récent et le plus remarquable d’OpenAI en matière d’apprentissage profond. Il s’agit d’un modèle multimodal qui peut accepter des entrées d’images et de texte, affichant des performances de niveau humain sur divers critères de référence professionnels et académiques.
Grâce à sa capacité à traiter à la fois le texte et les images, GPT-4 peut effectuer des tâches impliquant à la fois la vision et le langage, comme générer des légendes pour des images ou répondre à des questions sur une vidéo.
La capacité de pilotage accrue de GPT-4 est une autre amélioration significative par rapport à son prédécesseur, GPT-3, ce qui en fait un outil encore plus polyvalent et puissant pour les développeurs et les utilisateurs.
GPT-4 surpasse les modèles GPT précédents en termes de fiabilité, de créativité et de capacité à traiter des instructions complexes, ce qui en fait une étape importante dans l’évolution de l’apprentissage en profondeur.
Avec son potentiel d’amélioration de la productivité, de la prise de décision et de la simplification de la gestion des tâches, GPT-4 est en passe de changer la donne pour les entreprises de tous les secteurs. Alors que le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique évolueront dans les mois à venir, GPT-4 représente une avancée significative dans le développement de systèmes intelligents capables de comprendre le langage humain et d’y répondre de manière plus sophistiquée.
