Holler, une nouvelle application de messagerie alimentée par l’Intelligence artificielle et qui utilise le modèle GPT-4 pour interagir avec les utilisateurs en générant des réponses conversationnelles inquiète, car la technologie pourrait être utilisée à des fins malveillantes ou abusives. L’application est capable de générer des réponses conversationnelles automatiques et de lire les expressions faciales des utilisateurs pour les convertir en emojis et en textes. L'application de messagerie Holler utilise le modèle GPT-4 d'OpenAI pour générer automatiquement des réponses conversationnelles, et peut-être utilisée comme un moyen simple d'accéder à GPT. Cependant, si vous envoyez un message à un ami sur l'application, le LLM pourrait alors répondre à votre place. L’outil d'IA peut lire une expression faciale, l'a convertie en Emoji, puis transformer l'Emoji en une réponse textuelle.
GPT, un modèle de langage révolutionnaire qui suscite l’admiration et la crainte
GPT est l'abréviation de Generative Pre-training Transformer (GPT), un modèle de langage écrit par Alec Radford et publié en 2018 par OpenAI, le laboratoire de recherche en intelligence artificielle d'Elon Musk. Il s'agit d'un algorithme de langage à usage général qui utilise l'apprentissage automatique pour traduire du texte, répondre à des questions et écrire du texte de manière prédictive.
Il fonctionne en analysant une séquence de mots, de texte ou d'autres données, puis en développant ces exemples pour produire une sortie entièrement originale sous la forme d'un article ou d'une image. Il s'appuie sur un modèle génératif de langage (où deux réseaux de neurones se perfectionnent par compétition).
GPT-2 (Generative Pretrained Transformer 2) a été annoncé en février 2019 et a été formé sur 8 millions de documents pour un total de 40 Go de texte à partir d'articles partagés. Elon Musk s'est illustré lorsqu'il a affiché sa réticence à le publier, car il craignait qu'il ne soit utilisé pour spammer les réseaux sociaux avec des fake news. En effet, GPT-2 s'était déjà avéré quelque peu controversé en raison de sa capacité à créer des fake news extrêmement réalistes et cohérentes sur la base de quelque chose d'aussi simple qu'une phrase. Le risque d'utilisation abusive était tel qu'OpenAI a refusé de rendre l'algorithme accessible au public. Cependant, avec la sortie de GPT-3, l'algorithme est devenu exponentiellement plus puissant.
En mai 2020, OpenAI a annoncé GPT-3, un modèle qui contient deux ordres de grandeur de plus de paramètres que GPT-2 (175 milliards contre 1,5 milliard de paramètres) et qui offre une amélioration spectaculaire par rapport à GPT-2. Lorsque vous lui donnez du texte, le GPT-3 renverra un article complet, tentant de lui faire correspondre au modèle que vous lui avez donné. Vous pouvez le « programmer » en lui montrant seulement quelques exemples de ce que vous souhaitez qu'il fasse, et il fournira un article ou une histoire complète.
GPT-3 est un modèle de langage autorégressif qui utilise l'apprentissage profond pour produire des textes similaires à ceux des humains. Il s'agit du modèle de prédiction du langage de troisième génération de la série GPT-n créé par OpenAI, un laboratoire de recherche en intelligence artificielle basé à San Francisco et composé de la société à but lucratif OpenAI LP et de sa société mère, la société à but non lucratif OpenAI.
La startup OpenAI a déclaré qu'elle commençait à diffuser un puissant modèle d'intelligence artificielle connu sous le nom de GPT-4, ouvrant la voie à la prolifération d'une technologie de type humain et à une concurrence accrue entre son bailleur de fonds Microsoft et Google d'Alphabet. OpenAI, qui a créé le chatbot sensationnel ChatGPT, a déclaré dans un billet de blog que sa dernière technologie était « multimodale », ce qui signifie que des images ainsi que des invites textuelles peuvent l'inciter à générer du contenu.
Les grands modèles de langage (LLM) ont servi avec succès d'interface polyvalente pour diverses tâches de langage naturel [BMR+20]. L'interface basée sur les LLM peut être adaptée à une tâche tant que nous sommes capables de transformer l'entrée et la sortie en textes. Par exemple, l'entrée du résumé est un document et la sortie est son résumé. Les chercheurs peuvent donc introduire le document d'entrée...[/bmr+20]
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