Antoine Depassy

Chat GPT est-il con ?

Ah… chat GPT…. Cette merveille de l’intelligence artificielle qui nous a promis un avenir où les machines pourraient comprendre et générer du texte avec une aisance presque humaine. Et pourtant, il semble que les dernières versions de chat GPT-4, soient en train de perdre un peu de leur superbe. Alors, chat GPT devient-il con ? Ou bien juste paresseux ?

Les modèles GPT, ou Generative Pretrained Transformers, sont des modèles de langage basés sur le deep learning (apprentissage en profondeur). Ils ont été développés par OpenAI, une organisation de recherche en intelligence artificielle basée à San Francisco. Ces modèles ont révolutionné le domaine de l’IA en offrant une capacité sans précédent à comprendre et à générer du texte. Ils sont utilisés dans une multitude d’applications, allant de la rédaction automatique d’articles à la génération de réponses dans les chats en ligne.

GPT-4 est le dernier né de cette série. Il a été présenté avec beaucoup de fanfare, promettant des améliorations significatives par rapport à son prédécesseur, GPT-3. Cependant, il semble que la réalité ne soit pas à la hauteur des attentes. De nombreux utilisateurs ont signalé une baisse de performance, notant que GPT-4 semble moins capable de comprendre et de répondre de manière appropriée aux requêtes.

Mais avant de jeter GPT-4 aux oubliettes, il est important de comprendre d’où il vient. Les modèles GPT ont une histoire riche, commençant par GPT-1, qui a été introduit en 2018. GPT-1 a établi les bases de ce qui allait devenir une série de modèles de plus en plus performants. GPT-2, introduit en 2019, a apporté des améliorations significatives en termes de taille et de capacité, tandis que GPT-3, lancé en 2020, a établi de nouveaux standards en matière de génération de texte.

Alors, qu’est-ce qui a mal tourné avec GPT-4 ? Est-ce que notre chat GPT est vraiment en train de devenir con, ou y a-t-il une autre explication à cette apparente baisse de performance ? Dans cet article, nous allons explorer ces questions et tenter de comprendre ce qui se passe réellement avec GPT-4. Alors, accrochez-vous, car nous sommes sur le point de plonger dans le monde fascinant de l’intelligence artificielle.

GPT-4 deviendrait-il un peu con ?

Lorsque GPT-4 a été lancé, on nous a vendu du rêve : une intelligence artificielle tellement avancée qu’elle pourrait presque payer nos impôts à notre place. On s’attendait à ce que ce prodige numérique nous éblouisse avec ses capacités linguistiques, surpassant ses prédécesseurs et laissant la concurrence sur le carreau. Mais la réalité, comme souvent, a une fâcheuse tendance à refuser de se plier à nos désirs les plus fous.

D’après les retours des utilisateurs, il semblerait que GPT-4 ait pris un petit coup de vieux avant l’heure. Imaginez un peu : des modèles plus récents, censés être la crème de la crème, se retrouvent moins bien notés que des versions antérieures. C’est un peu comme si la suite de votre film préféré était moins bonne que le premier opus, sauf que là, on ne parle pas de divertissement mais d’outils censés révolutionner notre quotidien.

En scrutant les classements, on observe que les versions de GPT-4 ne sont pas rangées par ordre chronologique de performance. C’est un peu comme si le temps s’était inversé, et que les dernières mises à jour avaient décidé de faire une petite sieste plutôt que de booster les capacités du modèle. On se retrouve avec des versions de juin qui se font damer le pion par celles de mars. C’est à se demander si les équipes derrière ces IA, malgré leurs millions de dollars et leurs centaines de cerveaux en ébullition, n’auraient pas raté un épisode.

Mais alors, pourquoi cette régression ? Est-ce que GPT-4 aurait décidé de se la couler douce ? Certains tests semblent montrer que notre IA serait devenue un peu paresseuse, demandant aux utilisateurs de mettre la main à la pâte plus souvent qu’à son tour. On est passé d’un assistant prêt à tout coder pour vous à un collègue qui vous laisse les tâches les plus ingrates.

Et que dire des modèles concurrents ? Il paraît que les derniers modèles open source commencent à titiller les talons de GPT-3.5, et ce, sans l’avantage des ressources quasi illimitées d’OpenAI. Cela soulève des questions : est-ce que GPT-4 a vraiment un avantage sur ces nouveaux venus, ou est-ce que l’écart se réduit à vue d’œil ?

En somme, entre les attentes placées en GPT-4 et la réalité de ses performances, il y a un fossé qui semble s’élargir. Les versions antérieures, telles que GPT-3, avaient posé des jalons impressionnants, mais leur successeur peine à convaincre qu’il mérite sa place sur le trône. Reste à voir si ce n’est qu’une phase passagère ou si GPT-4 a vraiment besoin d’une petite remise en forme.

Les raisons possibles d’un déclin de performance

 Optimisation excessive et quantification

Il semblerait que dans la quête effrénée pour rendre GPT-4 plus accessible et moins coûteux à utiliser, OpenAI ait peut-être un peu trop serré la ceinture. La quantification, c’est cette pratique qui consiste à réduire la précision des calculs pour économiser sur la puissance de calcul nécessaire. C’est un peu comme si on demandait à un chef étoilé de cuisiner avec un four à micro-ondes pour économiser sur la facture d’électricité. Sur le papier, ça paraît une idée de génie, mais en pratique, on se retrouve avec des plats qui ont un goût de réchauffé.

 Comportement « paresseux » et interaction utilisateur

On a aussi remarqué que GPT-4, ce cher fainéant, semble avoir pris l’habitude de déléguer une partie du boulot à ses utilisateurs. Avant, il nous pondait des scripts complets, et maintenant, il se contente de nous donner des bouts de code et nous laisse assembler le puzzle. C’est un peu comme si votre assistant personnel vous donnait les ingrédients d’une recette sans vous expliquer comment les cuisiner.

 Influence des retours utilisateurs

Et puis, il y a cette théorie selon laquelle GPT-4 serait devenu un peu trop humain, influencé par les retours des utilisateurs. Si c’est le cas, on pourrait dire que GPT-4 est le reflet de nos propres imperfections. Après tout, si on lui apprend à répondre à nos questions les plus triviales, on ne devrait pas s’étonner qu’il commence à agir comme un ado récalcitrant.

 Coûts et optimisation

Enfin, il y a l’explication la plus terre-à-terre : l’argent. Faire tourner ces modèles coûte une fortune, et il est possible qu’OpenAI ait dû faire des compromis pour garder la tête hors de l’eau financièrement. C’est un peu comme si on demandait à une Formule 1 de rouler au diesel pour faire des économies : ça roule toujours, mais ça a perdu de sa superbe.

En résumé, entre les tentatives d’optimisation pour réduire les coûts et les interactions avec les utilisateurs qui pourraient avoir influencé son apprentissage, GPT-4 semble avoir perdu un peu de sa magie. Mais ne perdons pas espoir, peut-être qu’avec un peu de travail et d’ingéniosité, on pourra redonner à notre IA préférée son lustre d’antan.

Conséquences pour les utilisateurs et les développeurs

L’impact des changements observés dans GPT-4 a des conséquences significatives pour les utilisateurs et les développeurs qui interagissent avec le modèle au quotidien.

 Pour les utilisateurs

Les utilisateurs peuvent constater une baisse de la qualité des réponses générées par GPT-4. Par exemple, le modèle peut sembler « paresseux », demandant aux utilisateurs de faire plus de travail qu’auparavant. Au lieu de générer un code complet, il peut maintenant expliquer comment y parvenir et fournir de petits extraits, laissant à l’utilisateur le soin d’assembler le tout.

Cela peut être frustrant pour les utilisateurs qui s’attendent à des réponses complètes et détaillées. Cependant, il est possible de contourner ce problème en étant plus précis dans les instructions données au modèle. Par exemple, les utilisateurs peuvent demander explicitement au modèle de générer un code complet ou de mettre en œuvre une partie spécifique du code.

 Pour les développeurs

Pour les développeurs, la baisse de performance de GPT-4 peut signifier qu’ils doivent passer plus de temps à affiner leurs instructions pour obtenir les résultats souhaités. Ils peuvent également devoir passer plus de temps à tester et à ajuster leurs interactions avec le modèle pour s’assurer qu’ils obtiennent les résultats souhaités.

Il est également possible que les développeurs doivent passer plus de temps à travailler avec les versions plus récentes de GPT-4, qui peuvent être moins performantes que les versions précédentes. Cela peut signifier qu’ils doivent passer plus de temps à comprendre les nuances de chaque version et à ajuster leurs interactions en conséquence.

Conseils pour interagir efficacement avec le modèle malgré les problèmes observés

Malgré les problèmes observés avec GPT-4, il est toujours possible d’interagir efficacement avec le modèle. Voici quelques conseils :

1. Soyez précis dans vos instructions : Plus vos instructions sont précises, plus il est probable que vous obtiendrez les résultats souhaités. Par exemple, si vous voulez que le modèle génère un code complet, demandez-le explicitement.

2. Testez et ajustez vos interactions : Si vous n’obtenez pas les résultats souhaités, essayez de modifier vos instructions ou la façon dont vous interagissez avec le modèle. Cela peut nécessiter un peu d’expérimentation, mais cela peut vous aider à obtenir de meilleurs résultats.

3. Restez à jour avec les dernières versions : Les versions plus récentes de GPT-4 peuvent être moins performantes que les versions précédentes, mais elles peuvent aussi offrir de nouvelles fonctionnalités ou améliorations. Assurez-vous de rester à jour avec les dernières versions et de comprendre comment elles peuvent affecter vos interactions avec le modèle.

En somme, malgré les défis posés par les changements observés dans GPT-4, il est toujours possible d’interagir efficacement avec le modèle. Avec un peu de patience et d’expérimentation, les utilisateurs et les développeurs peuvent continuer à tirer parti de la puissance de GPT-4.

Sources :