1. Aperçu des modèles OpenAI

OpenAI a publié une série de modèles d'intelligence artificielle visant à traiter différents niveaux de complexité dans la résolution de problèmes. De la série GPT pour la compréhension et la génération de langage naturel ou de code, à DALL·E pour la création et l'édition d'images, ainsi que TTS et Whisper pour transformer le texte et la parole, ces modèles ont chacun leurs propres forces et couvrent un large éventail de scénarios d'application.

  • GPT-4 et GPT-4 Turbo : Représentant la dernière technologie de traitement du langage naturel, capable de réaliser avec précision des tâches complexes et de fournir une compréhension approfondie du langage naturel.
  • GPT-3.5 : Amélioration supplémentaire de GPT-3, mettant l'accent sur la rentabilité tout en possédant de puissantes capacités de génération de langage naturel et de code.
  • DALL·E : Utilise des techniques avancées d'apprentissage profond pour créer des images réalistes.
  • TTS : Transforme le texte en parole, adapté à différentes applications nécessitant une sortie vocale.
  • Whisper : Un modèle polyvalent de reconnaissance et de traduction de la parole (de la parole au texte), prenant en charge plusieurs langues.
  • Incorporations : Convertit le texte en représentations numériques, largement utilisé dans la recherche, le regroupement, les systèmes de recommandation, et plus encore.
  • Modération : Capable de détecter un contenu sensible dans le texte, aidant à respecter les politiques d'utilisation.

Les modèles OpenAI sont régulièrement mis à jour selon différents besoins et fournissent d'anciennes versions stables aux développeurs pour assurer une cohérence d'application.

2. GPT-4 et GPT-4 Turbo

GPT-4 est un modèle multimodal de grande taille qui accepte non seulement des entrées de texte, mais aussi des entrées d'images et génère du texte en sortie. GPT-4 excelle dans un large éventail de connaissances courantes et de raisonnements approfondis, avec une précision plus élevée que tout modèle précédent.

GPT-4 Turbo a apporté des améliorations dans le traitement des comportements "paresseux", c'est-à-dire lorsque le modèle échoue à compléter une tâche. De plus, GPT-4 prend en charge des fonctionnalités plus avancées telles que :

  • Capacité améliorée de suivi des instructions
  • Mode JSON
  • Sorties reproductibles
  • Appels de fonction parallèles

Pour les applications nécessitant le traitement de grandes quantités de données et d'instructions complexes, GPT-4 offre une fenêtre de contexte énorme de 128 000 jetons, lui donnant un avantage naturel dans le traitement de longs textes cohérents.

3. Modèle GPT-3.5

Le modèle GPT-3.5 est un modèle significativement rentable avec la capacité de comprendre et de générer un langage naturel ou du code. GPT-3.5 Turbo est une version optimisée de GPT-3.5, spécialement conçue pour l'optimisation des conversations, tout en performant également dans les tâches traditionnelles.

Pour la plupart des tâches fondamentales, la différence entre les modèles GPT-4 et GPT-3.5 n'est pas significative. Cependant, dans des scénarios de raisonnement plus complexes, les capacités de GPT-4 dépassent de loin celles de GPT-3.5 et de ses prédécesseurs.

4. Modèle de génération d'images DALL·E

DALL·E est une autre technologie innovante d'OpenAI qui peut générer des images réalistes basées sur des descriptions en langage naturel. Par exemple, les utilisateurs peuvent lui demander de créer "une pieuvre en combinaison spatiale", et DALL·E générera une image correspondant à la description.

5. Modèles de synthèse vocale (TTS)

La synthèse vocale (TTS) est une technologie qui convertit les informations textuelles en langage parlé, avec des applications significatives dans divers scénarios tels que l'aide à la lecture pour les personnes malvoyantes, les réponses des assistants intelligents, et les notifications vocales automatiques.

OpenAI propose deux variantes de modèles TTS : tts-1 et tts-1-hd. Parmi eux, tts-1 est optimisé pour les scénarios de synthèse vocale en temps réel, avec une vitesse plus rapide, tandis que tts-1-hd est optimisé pour une qualité supérieure et est plus adapté aux scénarios exigeant une qualité sonore élevée.

6. Modèle de reconnaissance de la parole Whisper

Whisper est un modèle polyvalent de reconnaissance de la parole (de la parole au texte) entraîné pour reconnaître la parole dans plusieurs langues, avec des capacités de traduction de la parole et de reconnaissance de la langue. Whisper est formé à l'aide de vastes ensembles de données vocales diverses pour atteindre des applications variées.

Caractéristiques du modèle Whisper

Whisper peut reconnaître la parole dans plusieurs langues et possède les capacités suivantes :

  1. Reconnaissance vocale de haute précision.
  2. Prise en charge de la traduction de la parole dans plusieurs langues.
  3. Capacités de reconnaissance de la langue.

7. Modèle d'incorporation de texte

Le modèle d'incorporation de texte peut convertir le texte en formes vectorielles numériques, permettant le calcul de la corrélation entre les textes. Il est largement utilisé dans la recherche, le regroupement, les systèmes de recommandation, la détection d'anomalies, et les tâches de classification, entre autres.

8. Modèle d'examen de contenu de modération

Le modèle d'examen de contenu peut vérifier si le contenu est conforme aux politiques d'utilisation d'OpenAI, identifiant automatiquement divers types de contenu sensible, et aidant à maintenir les normes de la communauté.