La société OpenAl, vient de sortir un Version ChatGPT en source ouverte. Cette version se présente comme une espèce générique, capable d'exécuter toutes les fonctions que le générateur de texte d'origine exécute. Cependant, la version publiée nécessite une formation, qui n'est pas abordable pour la plupart des gens.
Le générateur de texte ChatGPT
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ChatGPT n'est rien de plus qu'un outil de chatbot, qui, grâce à l'intelligence artificielle, se spécialise dans les dialogues. L'outil a été créé par Philip Wang et a adapté le langage, avec l'union du modèle technique de l'apprentissage supervisé et par renforcement avec rétroaction humaine (RLHF) et le modèle utilisé par Google, Palmier.
L'outil avait une version open source publiée fin 2022. La version est une espèce générique et peut donc également remplir les fonctions de ChatGPT officiels tels que les brouillons d'e-mails, les suggestions de code informatique et les textes universitaires.
La version publiée de ChatGPT
Lors de la combinaison de deux techniques, RLHF et PaLM, le modèle nécessite une formation, qui malheureusement ne vient pas dans la version générique. Par conséquent, chaque personne qui adhère à ce code ouvert devra former l'intelligence artificielle sur son propre ordinateur.
Le gros problème est que pour cela, il faut un Hardware très puissant, après tout pour former un intelligence artificielle et pourtant, traiter les demandes qui viendront n'est pas pour tout le monde.
Comment entraîner cette intelligence artificielle ?
Le modèle est une version presque équivalente de ChatGPT, qui est un outil de texte, et en tant que tel, doit être présenté avec un grand nombre d'exemples, tels que des messages sur les réseaux sociaux, des nouvelles publiées et des livres électroniques de tous les types.
De plus, la technique utilisée dans le système, RLHF, offre un grand nombre de réponses pour chaque invite humaine, ce qui signifie que le les humains sont essentiels dans le processus de classement des réponses dans une sorte de classement, afin que le système apprenne la meilleure façon de répondre.
Tout cela finit par coûter très cher et donc tout le monde ne peut pas en avoir. Une entreprise a calculé que la formation d'un modèle avec 1,5 milliard de paramètres coûte jusqu'à 1,6 million de dollars. Et pour créer un système vraiment bon, il faut bien plus que cela, le modèle PaLM de Google, par exemple, a utilisé environ 540 milliards de paramètres.