OpenAI a annoncé la sortie d'un nouveau modèle GPT-3 appelé "text-davinci-003" et il y a des améliorations notables d'un point de vue génératif.

Ci-dessous, je fais une comparaison côte à côte des modèles Davinci 1, 2 et du dernier ajout, Davinci 3.

Premièrement , Prompt Engineering en tant que compétence évoluera à mesure que de nouveaux modèles seront introduits, ainsi que les paramètres du modèle.

Deuxièmement , les réponses générées sont très différentes à chaque demande de génération, même si l'invite, le modèle et les paramètres conçus restent les mêmes.

Ainsi, bien que toutes les réponses soient pertinentes et précises, pour certains types de mise en œuvre, une réponse plus constante peut être requise.

Troisièmement , le niveau de détail contenu dans la réponse générée et la manière dont les points séquentiels sont créés sont vraiment étonnants, chaque point s'appuyant sur le précédent.

Les réponses en général sont beaucoup plus longues, le niveau de cohérence et de fluidité est ce à quoi nous nous sommes habitués avec OpenAI.

Plus à ce sujet plus tard…

Le nouveau modèle text-davinci-003 d'OpenAI a amélioré les performances dans les aspects suivants :

▪️ Rédaction de meilleure qualité avec un contenu plus clair, plus engageant et plus convaincant .

▪️ Gérer des instructions plus complexes, ce qui permet une plus grande créativité dans l'ingénierie rapide .

▪️ Créez du contenu long via des tâches de génération et de déverrouillage qui auraient été impossibles auparavant.

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J'ai effectué une comparaison directe entre les trois modèles Davinci, nommés :

1️⃣ text-davinci-001
2️⃣ text-davinci-002
3️⃣ text-davinci-003

Pour les trois modèles, j'ai utilisé l'aspect génératif du modèle, avec cette invite d'ingénierie :

I want to create an intelligent chatbot people can get weather information from. How do I create such a chatbot?

Ci-dessous, vous voyez le contenu généré à partir du modèle text-davinci-001 :

Et voici (ci- dessous ) le contenu généré à partir du nouveau modèle text-davinci-002 :

Et enfin, voici deux exemples du nouveau modèle text-davinci-003 :

Lors de la régénération ou de la réexécution de la requête, les résultats peuvent différer un peu. Considérez également les technologies énumérées ci-dessous, que j'ai trouvées intéressantes :

Conclusion

D'après les résultats ci-dessus, il est évident que le nouveau modèle Davinci donne une écriture de bien meilleure qualité avec une sortie plus longue. Et ajouté à ces améliorations, le style d'écriture est instructif, avec des points actionnables et séquencés.

Évidemment, le coût sera une considération et dans un environnement de production, les tâches prévues et les résultats attendus devront être comparés au coût par rapport aux performances des autres modèles.

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Je suis actuellement l' évangéliste en chef @ HumanFirst . J'explore et j'écris sur tout ce qui se situe à l'intersection de l'IA et du langage ; allant des LLM , Chatbots , Voicebots , Frameworks de développement, espaces latents centrés sur les données et plus encore.

Le Cobus Quadrant™ de la conception NLU Le Cobus Quadrant™ des capacités de conception de conversation Implémentation de l'IA centrée sur les données pour les modèles NLU résolvant la longue traîne de la distribution d'intention