Qu'est-ce que l'OpenAI ?
OpenAI est une organisation de recherche qui vise à créer des systèmes d'intelligence artificielle (IA) capables d'effectuer un large éventail de tâches dans différents domaines. L'entreprise a été fondée par Elon Musk, Sam Altman et d'autres en 2015 et a son siège à San Francisco.
OpenAI mène des recherches sur l'IA avec l'intention déclarée de promouvoir et de développer une IA conviviale. Les systèmes d'OpenAI fonctionnent sur le cinquième superordinateur le plus puissant au monde.
Modèles OpenAI
L'une des principales façons dont l'OpenAI présente ses capacités d'IA est à travers ses modèles, qui sont des programmes capables de traiter différents types d'entrées (telles que du texte, des images, du son, etc.) et de produire des sorties (telles que du texte, des images, du son, etc.) sur la base d'une certaine logique ou de certaines règles.
OpenAI a développé et publié plusieurs modèles au fil des ans, chacun avec des caractéristiques et des applications différentes. Dans cet article de blog, nous allons explorer le nombre de modèles OpenAI disponibles, ce qu'ils peuvent faire et comment vous pouvez y accéder.
Voici les suelques-uns des 17 modèles les plus OpenAI disponibles actuellement :
GPT-4
GPT 4 est te modèle le plus récent et le plus avancé d'OpenAI, qui peut comprendre et générer du langage naturel ou du code, ainsi qu'accepter des images en entrée et émettre du texte en sortie.
Le GPT-4 est un grand modèle multimodal qui présente des performances de niveau humain sur divers critères professionnels et académiques, tels que la réussite à un examen simulé du barreau ou la résolution de problèmes mathématiques.
Le GPT-4 est actuellement en version bêta limitée et n'est accessible qu'à ceux qui en ont reçu l'autorisation.
Le GPT-4 comporte quatre variantes :
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GPT-4o
GPT-4o est actuellement le modèle le plus avancé d'OpenAI. GPT-4o ("o" pour "omni") est multimodal, acceptant à la fois des entrées de texte et d'image et générant des sorties de texte. Il possède la même intelligence que le GPT-4 Turbo, mais il est plus efficace - il génère du texte deux fois plus vite et à un coût 50% inférieur.
En outre, le GPT-4o est performant dans les langues autres que l'anglais et possède d'excellentes capacités de vision. Le modèle GPT-4o est désormais disponible dans UberCreate.
GPT-4 Turbo
Il s'agit des modèles d'intelligence supérieure précédents. Ils acceptent également des entrées de texte et d'image et produisent des sorties de texte. Le GPT-4 Turbo est plus rapide et plus abordable que le GPT-4
GPT-4
Le modèle de base gpt-4 a une longueur de contexte de 8 192 jetons et est mis à jour avec la dernière itération du modèle.
GPT-4-0314
Le modèle gpt-4-0314 est un instantané du gpt-4 du 14 mars 2023 et ne sera pris en charge que pendant une période de trois mois se terminant le 14 juin 2023.
GPT-4-32k
Le modèle gpt-4-32k possède les mêmes capacités que le modèle gpt-4 de base, mais avec une longueur de contexte quatre fois supérieure (32 768 jetons).
GPT-4-32k-0314
Le modèle gpt-4-32k-0314 est un instantané du modèle gpt-4-32k du 14 mars 2023 et ne sera pris en charge que pendant une période de trois mois se terminant le 14 juin 2023.
GPT-3.5
Ensemble de modèles capables de comprendre et de générer du langage naturel ou du code, avec des performances et un rapport coût-efficacité améliorés par rapport au GPT-3. Le modèle le plus performant de cette famille est le gpt-3.5-turbo, qui a été optimisé pour le chat, mais qui fonctionne également très bien pour les tâches d'achèvement traditionnelles.
GPT-3.5 comporte cinq variantes :
GPT-3.5-turbo
Le modèle de base gpt-3.5-turbo est optimisé pour le chat, mais fonctionne également pour les tâches de complétion traditionnelles. Il a une longueur de contexte de 2 048 jetons et est mis à jour avec la dernière itération du modèle.
Les quatre autres modèles sont des versions affinées de gpt-3.5-turbo pour des domaines spécifiques.
GPT-3.5-turbo-codex
Codex est basé sur GPT-3 et affiné sur un large corpus de code source provenant de différents langages de programmation. Il s'agit d'un système capable de générer et d'exécuter du code à partir de commandes en langage naturel. Il peut également répondre à des questions sur le code, expliquer des extraits de code, corriger des bogues et suggérer des améliorations.
Codex pour la génération et la compréhension du code. Codex peut être utilisé pour des tâches telles que la création de sites web, d'applications, de jeux ou de scripts.
Le Codex a été publié en août 2021 et compte 12 milliards de paramètres.
GPT-3.5-turbo-davinci
Davinci est destiné à la compréhension et à la génération de textes en langage naturel. Davinci est basé sur un réseau neuronal profond qui peut traiter de grandes quantités de données en langage naturel et générer des textes cohérents et variés sur divers sujets et domaines. Davinci peut également répondre à des questions, résumer des textes, rédiger des essais, créer des histoires et effectuer de nombreuses autres tâches en langage naturel. Davinci est l'un des modèles d'IA les plus avancés et les plus polyvalents disponibles aujourd'hui.
GPT-3.5-turbo-curie
Curie pour le résumé de texte et la réponse aux questions. Il peut générer des textes de haute qualité pour une variété de tâches, telles que le résumé, la réponse aux questions, la traduction, etc. Curie est basé sur l'architecture GPT-3, mais il a été affiné sur un large corpus de textes web afin d'améliorer ses performances et sa précision. Curie peut également gérer plusieurs domaines et langues, ce qui en fait un outil polyvalent et flexible pour la génération de langage naturel.
GPT-3.5-turbo-babbage
Babbage pour la classification des textes et l'analyse des sentiments. Babbage peut prendre en compte des données telles que des tableaux, des diagrammes, des graphiques ou des feuilles de calcul, et produire des descriptions concises et précises des principales idées ou tendances. Babbage est conçu pour aider les analystes de données, les chercheurs, les journalistes et tous ceux qui travaillent avec des données à communiquer leurs résultats de manière plus efficace.
DALL-E
DALL-E est un modèle génératif qui peut créer des images à partir de descriptions textuelles. Il peut également manipuler des images existantes sur la base d'entrées textuelles. DALL-E est une combinaison de GPT-3 et d'un autoencodeur variationnel (VAE), qui est un type de réseau neuronal capable d'apprendre à compresser et à reconstruire des données. DALL-E a été lancé en janvier 2021 et compte 12 milliards de paramètres.
Il s'agit d'un modèle capable de générer et d'éditer des images à partir d'une requête en langage naturel, telle que "deux chats s'embrassant devant la Tour Eiffel en peinture" ou "un paysage peint dans le style de Van Gogh". DALL-E peut également combiner plusieurs concepts ou attributs dans une seule image, comme "un escargot fait de harpe" ou "une girafe portant des lunettes et un nœud papillon".
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TTS (Text-to-Speech)
Un ensemble de modèles qui convertissent un texte en un son naturel.
Ci-dessous, vous trouverez la liste des normes neuronales et standard. OpenAI Text To Speech que vous pouvez utiliser dans UberCreate.
| Noms de voix | Femme (Neural) | Homme (Neural) | Voix neurales Total | Femelle (standard) | Mâle (standard) | Voix standard Total | Total général |
| Alliage | 55 | 55 | 54 | 54 | 109 | ||
| Echo | 55 | 55 | 55 | 55 | 110 | ||
| Fable | 55 | 55 | 55 | 55 | 110 | ||
| Nova | 55 | 55 | 55 | 55 | 110 | ||
| Onyx | 54 | 54 | 55 | 55 | 109 | ||
| Chatoiement | 55 | 55 | 55 | 55 | 110 | ||
| Total général | 110 | 219 | 329 | 110 | 219 | 329 | 658 |
Emboîtements
Modèle OpenAI Les emboîtements sont une façon de représenter le langage naturel sous une forme numérique qui peut être utilisée par les modèles d'apprentissage automatique. Les embeddings capturent le sens et le contexte des mots et des phrases, et permettent aux modèles d'effectuer des tâches telles que la classification des textes, l'analyse des sentiments, la réponse aux questions, etc.
Chuchotement
Un modèle qui peut convertir de l'audio en texte, comme la transcription de la parole ou de la musique. Whisper peut également effectuer des tâches telles que le résumé de clips audio, l'extraction de mots-clés ou la génération de légendes.
La modération
Un modèle affiné qui peut détecter si un texte peut être sensible ou dangereux, par exemple s'il contient des blasphèmes, des propos haineux, des informations personnelles ou du spam. La modération peut être utilisée pour filtrer les contenus inappropriés ou signaler des problèmes potentiels.
Modèles OpenAI Open Source
Point-E
Point-E est un nouveau modèle développé par OpenAI qui peut extraire et résumer les points principaux de n'importe quel texte. Il utilise une combinaison de réseaux d'auto-attention et de pointeurs pour identifier les phrases et les expressions les plus pertinentes d'un document et générer un résumé concis. Point-E peut être appliqué à divers domaines tels que les articles de presse, les documents scientifiques, les revues, les courriels, etc. Point-E est rapide, précis et facile à utiliser. Vous pouvez l'essayer sur le terrain de jeu de l'OpenAI ou en savoir plus sur le blog de l'OpenAI.
Jukebox
Un modèle génératif qui peut créer de la musique avec des paroles et des voix. Il peut également remixer des chansons existantes, changer le style ou le genre de la musique et générer des chansons à partir de zéro en se basant sur des noms d'artistes ou des genres. Jukebox est basé sur un modèle de transformateur entraîné sur un vaste ensemble de données musicales de différents genres et artistes. Jukebox a été lancé en avril 2020 et compte 5 milliards de paramètres.
CLIP
Un modèle de vision capable d'apprendre à partir d'une supervision en langage naturel. Il peut classer des images dans des milliers de catégories sur la base d'étiquettes textuelles ou de légendes. Il peut également effectuer un apprentissage à partir de zéro, ce qui signifie qu'il peut reconnaître des objets ou des concepts qu'il n'a jamais vus auparavant. CLIP est un modèle d'apprentissage contrastif qui apprend à associer des images et des textes en maximisant leur accord. CLIP a été lancé en janvier 2021 et compte 400 millions de paramètres.
Selon le site web d'OpenAI, il existe actuellement 10 modèles disponibles via l'API (à l'exclusion des modèles open source), avec des prix et des niveaux d'accès différents. Toutefois, ce nombre est susceptible d'évoluer au fil du temps, à mesure qu'OpenAI développe de nouveaux modèles ou met à jour les modèles existants.
Nous nous efforcerons de tenir cet article à jour avec les dernières informations. Modèles OpenAI. Pour en savoir plus sur chaque modèle et son utilisation, vous pouvez consulter la page de documentation de l'API OpenAI.
OpenAI est-elle open source ?
Cela nous amène à une autre question fréquemment posée par la plupart des gens : "OpenAI est-il open source ?
OpenAI a été fondée en 2015 en tant qu'entité à but non lucratif avec une promesse de don de plus de $1 milliard de la part de divers donateurs, dont Elon Musk, Reid Hoffman, Peter Thiel et d'autres. Cependant, ces dernières années, OpenAI a modifié sa structure et sa stratégie, devenant un hybride entre une entité à but non lucratif et une entité à but lucratif.
OpenAI est composée de deux entités : une société à but non lucratif (OpenAI Inc.) et une société à but lucratif (OpenAI LP). La société à but non lucratif supervise la vision et la gouvernance de l'organisation, tandis que la société à but lucratif développe et déploie des produits et des services d'IA.
Investissements de Microsoft dans l'OpenAI
En 2019, OpenAI a annoncé la création d'OpenAI LP, une filiale à but lucratif qui lui permettrait de lever davantage de fonds auprès d'investisseurs et d'attirer les meilleurs talents. Microsoft a investi $1 milliard dans OpenAI LP et est devenu son fournisseur exclusif de cloud . En 2021, OpenAI a lancé sa branche commerciale, OpenAI Codex, qui offre un accès payant à ses puissants modèles et services d'IA. Microsoft a encore investi $10 milliards dans OpenAI Codex en 2023.
À la suite de ces changements, OpenAI est devenue moins transparente et plus secrète en ce qui concerne ses recherches et ses produits. Par exemple, OpenAI n'a pas publié le code source ou les données d'entraînement de son modèle linguistique le plus récent et le plus avancé, GPT-4, qui peut générer des textes cohérents et variés sur presque tous les sujets.
Comme Motherboard l'a déjà noté, il s'agit d'un virage à 180 degrés par rapport aux principes fondateurs de l'OpenAI en tant qu'entité à but non lucratif et à code source ouvert. Les chercheurs en IA mettent en garde contre les conséquences potentielles de la rétention de ces informations, telles que la création de monopoles, l'étouffement de l'innovation et l'augmentation des risques d'utilisation abusive et de partialité.
La réponse à la question "OpenAI est-elle open source ?" n'est donc pas évidente. Alors que certains de ses projets et outils sont toujours open source et disponibles sur GitHub, d'autres sont fermés et propriétaires. L'OpenAI affirme qu'elle reste attachée à sa vision initiale, à savoir créer et garantir l'utilisation sûre d'une IA générale capable de surpasser les humains dans la plupart des tâches, mais elle reconnaît également qu'elle doit faire des compromis et relever des défis pour équilibrer ses objectifs sociaux et commerciaux.
Réflexions finales
En résumé, l'API OpenAI propose actuellement 13 modèles GPT (quatre modèles GPT-4 et neuf modèles GPT-3.5) et quatre modèles spécifiques (DALL-E, Whisper, Embeddings et Moderation). Ces modèles ont des capacités, des longueurs de contexte et des statuts de disponibilité différents, comme expliqué ci-dessus. Vous pouvez en savoir plus sur chaque modèle et sur les prix en consultant la documentation de l'API OpenAI ou le site web de l'OpenAI.
Bien que les modèles OpenAI soient populaires sur le marché, de nombreux autres modèles puissants sont disponibles, tels que Modèles Claude 3 d'Anthropic, Gemini de Google, etc.
2 réponses
excellent article !
excellent message