ChatGPT3 Que la révolution de l’IA générative commence
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ChatGPT3 est devenu la nouvelle sensation Internet l’année dernière lorsqu’il permet aux utilisateurs de générer du texte et de répondre à des questions complexes d’une manière qui semble presque humaine. Mais, au-delà des prouesses de ChatGPT3, l’impact sous-jacent de la technologie IA générative sur les entreprises commence à peine à se faire sentir.
ChatGPT3, avec son cousin générateur d’images Dall-E, a le potentiel de révolutionner la façon dont le contenu est créé, des blogs aux livres blancs, des essais d’étudiants à la correspondance commerciale. Il donne accès à la syntaxe et à la grammaire de niveau expert à quiconque l’utilise. Mais cela soulève également des questions éthiques importantes.
Ce n’est pas la première fois que la technologie attire l’attention du public. IBM Watson a fait la une des journaux en 2011 lorsqu’il a remporté le jeu télévisé Jeopardy! et celui d’Amazon
Pourtant, ces solutions technologiques, initialement saluées comme des éléments qui changent la donne, n’ont pas eu l’impact que beaucoup espéraient. IBM Watson a atteint une renommée mondiale en triomphant à Jeopardy!, mais il n’est pas devenu le moteur universel de résolution de problèmes prophétisé par certains experts. Pourtant, l’apprentissage automatique est devenu depuis la technologie la plus répandue qui prend en charge l’IA à grande échelle. De même, Alexa était initialement comprise comme l’assistance personnelle polyvalente révolutionnaire à domicile et n’a pas pleinement concrétisé cette promesse alors que sa technologie sous-jacente des réseaux de neurones d’apprentissage en profondeur a connu des développements massifs.
ChatGPT3, introduit en novembre 2022 par l’institut de recherche privé sur l’IA, OpenAI, est le dernier produit construit à partir des instituts GPT3, la troisième itération de son grand modèle de langage Generative Pretrained Transformer. Le cœur du modèle est l’algorithme du transformateur, introduit en 2017 par une équipe de Google Brain dans un article intitulé L’attention est tout ce dont vous avez besoin.
Les transformateurs sont un type d’architecture de réseau de neurones artificiels qui utilise des mécanismes d’auto-attention, qui permettent au modèle de traiter des séquences d’entrée de longueur variable et d’apprendre les dépendances entre les éléments d’entrée de manière plus flexible par rapport aux réseaux de neurones récurrents traditionnels (RNNs ). Cela rend les transformateurs particulièrement bien adaptés pour gérer les dépendances à longue portée et pour paralléliser le processus de formation, ce qui les rend plus rapides et plus efficaces à former que les RNN.
En mettant à l’échelle le modèle et en l’entraînant sur de plus en plus de données provenant d’Internet, OpenAIs GPT3 a produit des résultats surprenants, apprenant non seulement la structure de la langue anglaise mais aussi les langages de codage qu’il a rencontrés, tels que HyperText Markup Language ou HTML. Étant donné une invite, il pourrait écrire un texte cohérent et cohérent et même traduire de l’anglais au HTML, permettant aux utilisateurs de créer des pages Web sans savoir coder.
Le premier vertical publié par OpenAI basé sur GPT3 était Codex, qui traduit le langage naturel en code (la base d’un outil d’auto-complétion de codage appelé GitHub CoPilot). ChatGPT3 est le dernier spin-off de GPT3.
Mais, aussi transformateur que ChatGPT3 semble l’être, il s’accompagne de mises en garde. Le contenu généré par ChatGPT3 peut être biaisé ou basé sur des sources incorrectes (il m’a par exemple dit que l’Arménie faisait partie de l’Union européenne). Cela soulève la question de savoir comment vérifier l’exactitude des informations qu’il fournit.
Une autre question concerne la propriété intellectuelle. ChatGPT3 peut générer des réponses à des questions basées sur une grande quantité de données provenant de diverses sources, mais, contrairement à Alexa, il ne cite pas ses sources. Cela soulève la question de savoir à qui devraient être accordés les droits de propriété intellectuelle pour les réponses qu’il apporte.
On ne sait pas encore dans quelle mesure ChatGPT3 perturbera la façon dont le grand public utilise Internet ou la façon dont les étudiants rédigent leurs travaux de recherche, mais la technologie sous-jacente a le potentiel de perturber les industries et les processus comme jamais auparavant.
Au-delà de ChatGPT3, l’IA générative a déjà commencé à perturber les grandes industries. Dans la biopharmacie, l’IA générative peut générer des millions de molécules candidates pour une certaine maladie, puis tester leur application, accélérant considérablement les cycles de R&D. Dans la chaîne d’approvisionnement, il peut optimiser les processus en générant des scénarios et en optimisant des contraintes spécifiques. En marketing, il peut personnaliser les expériences, le contenu et les recommandations de produits. En finance, il peut générer des recommandations d’investissement personnalisées, analyser des données de marché, générer et tester différents scénarios pour proposer de nouvelles stratégies de trading.
Quel que soit l’avenir du GPT3, l’IA générative sera une profonde révolution technologique qui aura un impact considérable sur un large éventail d’industries et contribuera potentiellement à certains des problèmes les plus complexes du monde, tels que l’éducation, la santé et le changement climatique.