GPT-4 : voici 3 pépites que nous réserve la future version de cette célèbre IA !

Le futur modèle de langage GPT-4 est déjà l’objet de nombreuses spéculations et rumeurs. Alors que ChatGPT fonctionne actuellement sur GPT-3.5, l’arrivée de GPT-4 pourrait apporter une amélioration significative à cette technologie déjà très utile.

Cependant, Sam Altman, fondateur d’OpenAI, a qualifié le mouvement de rumeurs entourant GPT-4 de « ridicule ». Découvrons ensemble les dernières informations sur ce modèle de langage très attendu.

GPT-4 : le nombre de paramètres démenti, OpenAI se concentre sur l’amélioration de l’analyse

Le nombre de paramètres qui alimenteront la base de données de GPT-4 est un sujet de grande discussion dans la sphère des IA. Initialement, il avait été annoncé que GPT-4 aurait une base de données de 100 trillions de paramètres, mais cette information a été démentie par Sam Altman ! Selon Forbes, le nombre réel de paramètres se situerait autour de 17 milliards, soit à peu près le même que GPT-3.

Cependant, les équipes d’OpenAI se concentreraient plutôt sur l’amélioration des capacités d’analyse de leur outil — ce qui reste crucial pour son développement futur. En clair, les développeurs d’OpenAI sont déterminés à créer une IA plus performante et plus avancée. Et pour cette raison, ils se concentrent surtout sur ses capacités d’analyse tout en travaillant sur d’algorithmes de reconnaissance.

Reconnaissance ? Oui ! En raison de sa capacité à reconnaître des objets et des images, l’IA pourra fournir des prédictions précises ! La base de données de GPT-4 est d’ailleurs fortement orientée vers la reconnaissance d’objets et d’images. Pour exemple, il a été démontré que GPT-4 peut identifier les chiens avec une précision remarquable de 97 %. Mieux, il peut également faire la distinction entre un tigre et un lion avec une précision de 93 % !

Et ce n’est pas tout ! OpenAI se concentre également sur l’amélioration de l’IA à travers l’apprentissage par renforcement. Ce système pourrait permettre à l’IA d’atteindre un niveau proche de celui des humains, du fait qu’il optimise les actions de l’outil au fil du temps. Pour développer ce système, l’équipe de recherche utilise le langage de programmation C++ et le framework TensorFlow.

GPT-4 : amélioration des capacités de génération de langage informatique, intérêt de Microsoft

Le moteur ChatGPT est déjà considéré comme un outil puissant pour la génération de langage informatique, mais les attentes pour GPT-4 sont encore plus élevées. On pense que GPT-4 pourra améliorer ses capacités dans ce domaine, ce qui semble assez excitant pour les développeurs et les utilisateurs. En effet, Microsoft, qui est un des plus grands actionnaires d’OpenAI et qui possède également GitHub, devrait être particulièrement intéressée par ces développements.

Il est à noter que GitHub est une plateforme de développement collaboratif de logiciels qui a été rachetée par Microsoft en 2018. Ainsi, l’amélioration des capacités de GPT-4 pourrait renforcer la position de Microsoft dans ce domaine.

GPT-4 : capacité de traitement accrue pour une vulgarisation du savoir plus poussée

Des fuites récentes suggèrent que GPT-4 pourrait être capable de traiter jusqu’à 30 000 mots ou 60 pages de contexte ! Et c’est une augmentation considérable par rapport à ses capacités actuelles. Cela pourrait offrir un potentiel énorme pour la synthèse de textes très longs, permettant à GPT-4 de résumer de longs articles scientifiques ou des études en quelques secondes.

Cette capacité de vulgarisation du savoir humain est déjà l’une des grandes forces de ChatGPT. De ce fait, il est attendu de tous que GPT-4 soit capable de la surpasser. Cependant, il est important de prendre ces informations avec prudence, car elles ne sont pas encore confirmées. Bientôt, nous en saurons plus sur les capacités réelles de GPT-4, qui pourrait représenter une nouvelle étape importante pour les intelligences artificielles génératives : un entendement complètement bouleversé.

En effet, l’objectif serait de développer un système capable d’apprendre à s’autoapprendre à accomplir des tâches. Par exemple, il pourrait être utilisé dans le développement de nouvelles méthodes pour enseigner aux enfants ! Ou en développant de nouvelles façons de créer des applications logicielles. Il pourrait également devenir utile dans de nombreux autres domaines tels que la médecine et la science…