Dernière mise à jour le 22 mars 2023
C’est l’heure d’une confrontation classique « TNGD »-cette fois, c’est la bataille de deux modèles d’IA, GPT-3 Vs. GPT-2.
GPT, ou Generative Pre-trained Transformers, est devenu un sujet très brûlant, en particulier dans le monde de la technologie. En effet, ces programmes deviennent de plus en plus capables de résoudre des problèmes humains et d’alléger le fardeau du multitâche. Deux de leurs modèles à succès, GPT-3 et GPT-2, ont été appréciés dans le monde entier, à la fois dans le domaine technologique et non technologique.
Donc, si vous n’êtes pas familier avec eux ou si vous ne savez pas quel modèle est le meilleur, ne vous inquiétez pas. Nous l’avons couvert, avec toutes les informations clés ci-dessous.
Qu’est-ce que GPT-2 ?
OpenAI a publié GPT-2 en 2019 en tant que modèle de langage d’IA. Il s’agissait d’un modèle d’IA open source, formé sur 1,5 milliard de paramètres pour prédire le mot suivant de n’importe quelle phrase.
En outre, GPT-2 pourrait créer du texte humain à l’aide d’un apprentissage approfondi des algorithmes. Cela lui permet d’apprendre tout le contexte nécessaire pour générer son texte. Depuis lors, il a été utilisé dans des environnements d’entreprise, éducatifs et gouvernementaux pour faciliter la rédaction de tâches difficiles à gérer.
Qu’est-ce que GPT-3 ?
GPT-3 est un programme Web d’intelligence artificielle qui attire toujours beaucoup d’attention dans le monde entier. OpenAI a également développé GPT-3. Il était largement considéré comme bien meilleur que ses prédécesseurs en raison de sa taille et de son ampleur. Jusqu’à la sortie récente de GPT-4, c’était le modèle de PNL open source le plus avancé et le plus puissant que le monde ait jamais vu.
Comparé à 1,5 milliard de GPT-2, il dispose de 175 milliards de paramètres avec 45 Go de données supplémentaires. Ainsi, il peut générer une sortie textuelle de type humain, répondre à des requêtes ou des questions comme le font les humains, traduire, créer des codes et même résumer les choses de manière simple. Contrairement à son prédécesseur, les résultats qu’il pouvait produire étaient plus précis et cohérents avec plus de pertinence.
Différence entre le GPT-3 et le GPT-2
Alors, comment GPT-3 se compare-t-il à GPT-2 ? Le GPT-3 est formé en utilisant beaucoup de données textuelles. C’est pourquoi il a plutôt moins de bugs que GPT-2. Cependant, la taille est la principale différence entre GPT-2 et GPT-3. Le GPT-2 n’a que 1,5 milliard de paramètres, soit 116 fois moins que 175 milliards de ce que possède le GPT-3. C’est pourquoi il peut être beaucoup plus performant en termes de précision, de pertinence et de cohérence lors de la prédiction des mots suivants d’une phrase.
Il fonctionne exceptionnellement bien par rapport au GPT-2 pour répondre aux questions, comprendre notre langage naturel , et résumé des choses.
En dehors de cela, ce qui est encore plus attrayant, c’est la variété de quelques nouvelles fonctionnalités intéressantes que le GPT-3 peut offrir. Cela inclut l’analyse des sentiments, la mise en relation des entités et même la recherche sémantique. Ensemble, toutes ces fonctionnalités améliorent son expérience utilisateur dans différentes applications.
Limites de GPT-3 et GPT-2
Bien que ces deux modèles de langage d’IA aient été un énorme succès, ils avaient toujours un peu de limites. Ces GPT devaient être plus capables de gérer des formations linguistiques longues et complexes. Supposons que vous les utilisiez dans le contexte d’une phrase ou de mots qui incluent principalement des mots spécialisés comme la médecine, la finance ou la littérature. Ces deux modèles ne peuvent fournir des résultats précis que s’ils ont été suffisamment formés au préalable.
De plus, comme ces deux modèles ont des milliards de paramètres, ils nécessiteraient une quantité incroyable de ressources informatiques. Donc, il pourrait y avoir de meilleures solutions pour que les masses les entraînent ou les courent en commun.
Conclusion
Il est temps pour les résultats de GPT-3 Vs GPT-2.
Le GPT-2 était sans aucun doute un succès au moment de sa sortie. Puisqu’il pouvait aider de nombreux utilisateurs à prédire les mots requis d’une phrase, son utilisation devenait même courante au niveau gouvernemental. Cependant, comme il devait être plus précis et cohérent ou pour gérer des questions complexes, un meilleur modèle était nécessaire, ce que le GPT-3 a rempli malgré ses limites.