GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) est un modèle de traitement automatique du langage développé par OpenAI.
Utilisant un grand corpus de données pour prédire les mots suivants dans une phrase en fonction de ceux qui les précèdent, il peut ainsi générer du texte de manière autonome.
Et, donc nous avons décidé de le tester, et de vous en fournir nos sensations à son sujet.
L’IA de traitement de langue?
GPT-3 est le dernier modèle de traitement automatique du langage. Il est considéré comme l’un des modèles les plus avancés jamais créés pour comprendre et générer du contenu.
Comment fonctionne GPT-3 ? Il utilise un grand corpus de données pour prédire les mots suivants dans une phrase en fonction de ceux qui les précèdent. Grâce à cette technique, il peut générer du texte de manière autonome.
GPT-3 peut être utilisé pour de nombreuses tâches, comme la traduction automatique, la génération de résumés, la réponse à des questions, la génération de contenu pour les médias sociaux, les chatbots, la reconnaissance vocale, et bien plus encore. C’est pour cela qu’il est considéré comme un outil très puissant pour l’IA.
Le modèle a été entraîné sur des milliards de phrases en différentes langues, c’est ce qui lui permet de comprendre le contexte dans lequel il génère du texte. Il peut ainsi s’adapter à de nouveaux contextes ou de nouveaux sujets grâce à la technique de fine-tuning.
Mais comment ça fonctionne?
Il est important de noter que GPT-3 utilise des données pour fonctionner, il est donc important de s’assurer que ces données sont protégées et utilisées de manière éthique. Il y a aussi des risques liés à l’utilisation de modèles pré-entraînés comme GPT-3, car ils peuvent reproduire les biais présents dans les données d’entraînement. Il est donc important de vérifier les résultats et de les étayer avec des sources fiables.
En résumé, GPT-3 est un modèle de traitement de la langue révolutionnaire qui offre de nombreuses possibilités pour les applications de l’IA, mais il est important de le manipuler avec précaution pour éviter les erreurs et les biais. Il permet de générer automatiquement du contenu et de faciliter des tâches telles que la traduction ou la réponse à des questions, il est important de s’assurer de la qualité et de la fiabilité des données utilisées pour l’entraîner pour éviter des erreurs et des biais.
Est-il infaillible?
Il est vrai que GPT-3 est un modèle de traitement automatique du langage très avancé, mais il est important de ne pas surestimer ses capacités et de comprendre ses limites.
Effectivement, il peut générer du texte de manière autonome en utilisant un grand volume de données d’apprentissage. Cependant, il est important de noter que ces données sont souvent issues d’Internet et peuvent inclure des informations erronées ou biaisées. Et, cela peut entraîner des résultats incorrects ou inexacts lors de la génération de contenu.
Il est également important de noter que GPT-3 a des limites en termes de compréhension de la langue. Il peut générer des phrases correctes grammaticalement, mais il n’a pas la capacité de comprendre le sens profond d’une phrase ou d’une conversation. Cela peut entraîner des réponses incohérentes ou inexactes lors de la génération de contenu.
Il est possible que les modèles de traitement de la langue automatisés comme GPT-3 réduisent les besoins en main-d’œuvre dans les domaines de la rédaction et de la traduction. Il est donc important de réfléchir aux conséquences sociales de l’utilisation de GPT-3 et de travailler à minimiser les impacts négatifs sur l’emploi.
Il est indispensable de ne pas devenir trop dépendant pour la génération de contenu, et de continuer à stimuler notre propre capacité à comprendre et à créer du contenu pour éviter toute dépendance ou perte d’habiletés de pensée critique et de créativité humaines.
Il est primordial de prendre en compte que GPT-3 est un outil puissant mais qui a des limites, il ne peut pas comprendre les nuances et les sous-entendus de la langue de la même manière qu’un humain et ne peut pas non plus remplacer la maîtrise de sujets complexes. Il ne faut donc pas se reposer uniquement sur lui pour générer des contenus, il est plus que nécessaire de vérifier et de s’assurer de sa qualité avant de l’utiliser.
De plus, il est impératif de prendre en compte les implications éthiques et les conséquences sociales potentielles de son utilisation avant de prendre une décision.
En résumé, GPT-3 est un outil puissant mais possède des limites et des conséquences potentielles, il est donc important de l’utiliser avec précaution et de continuer à stimuler notre propre capacité à comprendre et à créer du contenu. Il ne faut pas se reposer uniquement sur lui pour générer des contenus, il est important de le vérifier et de s’assurer de sa qualité avant de l’utiliser.
Est-ce valable?
A vous de juger …
Et si maintenant, on vous avouait que tout ce que vous avez lu précédemment dans cet article, a en fait été généré par GPT-3 ?
Nous avons juste demandé à l’IA de nous rédiger le plus simplement deux blogs de présentation un avec les points forts, et un autre avec les faibles, et tout ça en Français car il est multilingue. Ensuite nous les avons copiés tels quels, et fait de très légers ajustements grammaticaux, ainsi qu’ajouter les images.
Bluffant quand même, non?
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Une effrayante puissance ?
On a vu que GPT-3 est capable de générer des textes entiers en commençant par une seule phrase, puis en complétant le reste de l’écriture, qu’il peut traduire des textes dans d’autres langues et les adapter à différents styles d’écriture, etc… Il peut également écrire de la poésie ou nous livrer la meilleure réponse à toute question que nous lui posons.
En bref, GPT-3 peut s’adapter à tout langage structuré : répondre à des questions, rédiger des essais, résumer de longs textes, traduire, prendre des notes et même écrire du code informatique.
Oui, vous avez bien lu : GPT-3 peut également programmer. Il est capable, par exemple, d’utiliser un plug-in pour Figma, outil utilisé dans la conception d’apps et de sites web. D’autre part, Microsoft a intégré ses capacités dans Power Apps, outil servant à créer des applications pour tous.
OpenAI a aussi mis au point le modèle Codex basé sur GPT-3 mais pour produire du code fonctionnel. Et qui est désormais au cœur de l’assistance à la programmation Copilot sur GitHub. fonctionnant avec un large éventail de frameworks et de langages: Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Java et Go.
Faut-il le craindre?
Le principal problème que les spécialistes en IA ont mis en avant, est l’effroyable capacité à produire de fausses nouvelles en masse. Cela pourrait surcharger les réseaux, provoquant une désinformation généralisée sans que nous nous en rendions compte.
Les chercheurs d’OpenAI planchent actuellement sur une méthode d’identification fiable des textes générés par GPT-3.
« De grands pouvoirs impliquent de grandes responsabilités »!
GPT-3 pourrait ainsi déployer une empreinte invisible à chaque génération de texte.
D’après le chercheur en informatique théorique Scott Aaronson, cette solution permettrait de créer: “une signature invisible rédigée par un modèle de langage reposant sur de l’IA“.
Un prototype serait d’ores et déjà fonctionnel, précise le chercheur.
Les chercheurs semblent donc conscients que leur outil est susceptible de faciliter le plagiat, la triche scolaire, et la génération massive de propagande. Et si le contenu du texte généré par IA ne changera pas, des clés cryptographiques pourront, à la manière d’un filigrane sur une photo, prouver que le document a été rédigé par une intelligence artificielle.
