Évolution d’OpenAI une course vers GPT5

OpenAI's evolution a race towards GPT5

Dans le passé, nous prédisons GPT5

Introduction

Le domaine du traitement du langage naturel (NLP) a connu des avancées significatives ces dernières années, avec l’émergence des modèles GPT (generative pre-trained transformer) comme certains des modèles de langage les plus puissants. Depuis lors, toutes les entreprises non technologiques espèrent sauter à bord pour obtenir une part de l’action. Développés par OpenAI, les modèles GPT ont révolutionné notre approche des tâches de NLP. Cela a provoqué une sorte de course aux armements en IA où des acteurs tels que Claude, Anthropic, Bard, Apple et de nombreux autres modèles de taille moyenne comme Falcon, Orca, MPT, LLaMa et toutes leurs variantes se sont joints à la bataille avec leurs mitrailleuses. Cet article explore le parcours évolutif des modèles GPT, de leur création avec GPT-1 à l’avancée de pointe GPT-4, en passant par les principales étapes, les percées techniques et les applications. Cet article aborde également un peu les données financières de l’entreprise au fil du temps, les changements dans les conditions d’utilisation, et même l’impact des réglementations.

Commençons par les aspects techniques “plus simples” d’abord

GPT-1 : Le commencement

GPT-1, sorti en juin 2018. C’était un modèle de début. Il était basé sur l’architecture Transformer introduite par Vaswani et al. en 2017. Le célèbre article “Attention is all you need” peut être trouvé ici https://arxiv.org/abs/1706.03762. C’était une façon révolutionnaire de convertir le texte en plongements (représentations numériques du texte) qui maintenaient l’attention sur ce qui s’était passé précédemment dans le texte de manière beaucoup plus approfondie. Le mécanisme d’auto-attention du Transformer permet au modèle de traiter efficacement les dépendances à longue portée dans le texte, le rendant très adapté aux tâches de NLP.

• Auto-attention dans les Transformers
• JupyterAI IA générative + JupyterLab
• Que pouvez-vous faire lorsque l’IA ment à votre sujet?

GPT-1 avait (seulement) 117 millions de paramètres, ce qui en faisait à l’époque un redoutable modèle de langage. Pour la base d’utilisateurs occasionnels, il était largement irrélevant en raison de ses limitations. Par exemple, le modèle avait tendance à générer du texte répétitif, surtout lorsqu’on lui donnait des instructions en dehors du cadre de ses données d’entraînement. Il échouait également à raisonner sur plusieurs tours de dialogue et ne pouvait pas suivre les dépendances à long terme dans le texte. De plus, sa cohésion et sa fluidité étaient limitées aux séquences de texte plus courtes, et les passages plus longs manquaient de cohésion. C’était le royaume des nerds.

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