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Dans les sections à venir, nous fournirons un aperçu détaillé des différents modèles GPT..

• GPT-4

GPT-4 est un modèle multimodal complet qui accepte la saisie de texte et produit une sortie de texte. Les futures extensions devraient également permettre le traitement des entrées d'images. Pour de nombreuses tâches de base, la différence entre les modèles GPT-4 et GPT-3.5 n'est pas significative. Cependant, dans des situations de raisonnement plus complexes, GPT-4 est bien plus puissant que n’importe lequel des modèles précédents. Semblable à son prédécesseur GPT-3.5-Turbo, GPT-4 est optimisé pour le chat.

• GPT-4: Il s'agit du modèle de base du GPT-4 et il est plus puissant que n'importe quel modèle GPT-3.5. Il est optimisé pour le chat et peut gérer des tâches complexes. Il a été mis à jour avec les dernières itérations du modèle et peut gérer jusqu'à 8 192 jetons. Il a été formé avec des données allant jusqu’en septembre 2021.
• GPT-4-0314: Cette variante est un instantané du GPT-4 au 14 mars 2023. Contrairement au GPT-4 de base, ce modèle ne recevra pas de mises à jour et sera arrêté 3 mois après la sortie d'une nouvelle version. Il peut gérer jusqu’à 8 192 jetons et a été formé avec des données jusqu’en septembre 2021.
• GPT-4-32k: Semblable au GPT-4 de base, ce modèle est optimisé pour le chat et peut gérer un contexte plus étendu. Il fournit une longueur de contexte 4 fois plus longue, lui permettant de gérer jusqu'à 32 768 jetons. Comme le modèle de base, il a été formé avec des données allant jusqu'en septembre 2021.
• GPT-4-32k-0314: Il s'agit d'un instantané de GPT-4-32k au 14 mars 2023. Semblable au GPT-4-0314, ce modèle ne recevra pas de mises à jour et sera interrompu 3 mois après la sortie d'une nouvelle version. Il peut gérer jusqu’à 32 768 jetons et a été formé avec des données jusqu’en septembre 2021.

• GPT-3

GPT-3, ou Generative Pre-trained Transformer 3, est un modèle de langage de pointe développé par OpenAI. Il représente l'un des exemples les plus avancés de technologie de traitement du langage naturel (NLP) depuis ma dernière mise à jour des connaissances en septembre 2021. Voici quelques détails clés sur GPT-3:

• davinci: Il s’agissait de l’une des variantes les plus grandes et les plus puissantes du GPT-3, avec 175 milliards de paramètres. Il était capable de gérer un large éventail de tâches de compréhension et de génération du langage naturel.
• curie: Curie était une autre taille de modèle, plus petite que Davinci mais toujours très performante. Il comportait un nombre inférieur de paramètres, ce qui le rendait plus rentable pour certaines applications.
• babbage: Babbage était une variante de modèle plus petite de GPT-3, adaptée aux applications plus soucieuses de leur budget ou à celles ayant des exigences de traitement linguistique moins exigeantes.
• gpt-3.5-turbo: GPT-3.5-turbo était un modèle polyvalent doté de 175 milliards de paramètres, conçu pour un large éventail de tâches. Il était connu pour sa capacité à bien performer dans diverses tâches de traitement du langage naturel.
• Modèles multilingues: OpenAI a également publié des modèles GPT-3 optimisés pour des langues ou familles de langues spécifiques, telles que l'espagnol, le chinois, etc. Ces modèles ont été adaptés pour de meilleures performances dans leurs langues respectives.
• Modèles peaufinés: Outre les modèles de base, les développeurs et les organisations avaient la possibilité d'affiner les modèles GPT-3 pour des applications spécifiques. Cela a permis de personnaliser des tâches allant de la génération de contenu au développement de chatbot.