🤖 Une nouvelle version de ChatGPT, “aussi performante que les humains” pour certaines tâches
La start-up californienne OpenAI, qui a lancé fin 2022 avec un grand succès l’interface ChatGPT, capable de générer toutes sortes de textes sur commande, a dévoilé mardi GPT-4, une nouvelle version de la technologie d’intelligence artificielle générative qui opère le célèbre chatbot.
« GPT-4 est un grand modèle multimédia, moins doué que les humains dans de nombreux scénarios de la vie réelle, mais aussi performant que les humains dans de nombreux contextes professionnels et académiques », a indiqué l’entreprise dans un communiqué.
« Par exemple, il réussit l’examen pour devenir avocat avec un score aussi bon que les meilleurs 10%. La version précédente, GPT 3.5, était au niveau des 10% les moins bons », a-t-elle précisé.
ChatGPT suscite beaucoup d’enthousiasme, mais aussi de polémiques depuis qu’il est en accès libre et utilisé par des millions de personnes dans le monde, pour écrire des rédactions, des lignes de code, des publicités ou encore simplement pour tester ses capacités.
OpenAI, qui a reçu des milliards de dollars de la part de Microsoft, s’est ainsi imposé comme le leader de l’IA générative avec ses modèles de génération de textes, mais aussi d’images, avec son programme DALL-E. Son patron, Sam Altman, a récemment expliqué travailler désormais vers l’intelligence artificielle dite « générale », c’est-à-dire des programmes dotés de capacités cognitives humaines.
GPT-4 peut traiter des images
Contrairement aux versions précédentes, GPT-4 est doté de la vision: il peut traiter du texte, mais aussi des images. Il ne génère en revanche que du texte.
Il va être disponible sur ChatGPT, mais sans la possibilité de lui fournir des images pour l’instant.
OpenAI souligne par ailleurs que malgré ses capacités, « GPT-4 a des limites similaires aux modèles précédents »: « Il n’est pas encore totalement fiable (il invente des faits et fait des erreurs de raisonnement) ».
L’entreprise a annoncé avoir engagé plus de 50 experts pour évaluer les nouveaux dangers qui pourraient émerger, pour la cybersécurité par exemple, en plus des risques déjà connus (génération de conseils dangereux, code informatique défectueux, fausses informations, etc).
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