OpenAI a optimisé les LLM pour le dialogue avec ChatGPT

Comment ChatGPT se compare-t-il au nouveau modèle DaVinci 3 ? ChatGPT est-il une implémentation de KI-NLP ? Et comment OpenAI évite un éventuel désastre.

Depuis 2020, je fais des recherches et j'écris sur OpenAI et GPT3…

La sortie de ChatGPT doit être considérée à la lumière des points suivants :

• GPT3 a toujours eu une très bonne capacité de conversation où l'état du dialogue et le dialogue tournent lorsqu'ils sont gérés avec succès. Le contexte de conversation a également été géré.
• GPT3 n'a pas vraiment été sensible aux hallucinations et autres maux comme BlenderBot .
• Les réponses de GPT3 sont bien formées, succinctes et cohérentes. Cela s'est considérablement amélioré avec l'introduction récente du nouveau modèle DaVinci 3 .
• Si je devais créer/amorcer un chatbot à l'aide de l'API OpenAI Language/GPT3, je vais amorcer le chatbot en utilisant la méthode que je décris ici .

Considérations critiques :

• Compte tenu des exemples ci-dessous, il semble que l' API de langage OpenAI ait accès à Internet et soit capable de récupérer des réponses.
• ChatGPT n'a pas accès à Internet pour la recherche d'informations et semble être une implémentation du traitement intensif du langage naturel (KI-NLP) .
• Qu'est-ce que la KI-PNL ? Il s'agit d'un domaine très large, d'une interface à forte intensité de connaissances pour les tâches de réponse aux questions ou de vérification des faits, connue collectivement sous le nom de traitement intensif du langage naturel (KI-NLP).
• Les modèles d'IA étayés par un cadre KI-NLP recherchent dans une archive numérique des informations pertinentes. Plus l'archive numérique est complète, plus les réponses sont larges et correctes.
• Les systèmes KI-NLP sont autonomes et ne recherchent pas sur Internet ni n'utilisent les API de connaissances.
• OpenAI veille à ce que ChatGPT n'apprenne pas de mauvaises habitudes par un contenu Internet douteux ou une entrée utilisateur controversée, comme dans le cas de Blender Bot .

Exemples pratiques :

Ci-dessous, je pose deux questions au modèle DaVinci 3 , la seconde étant une question de suivi reposant sur le contexte de la première question :

How do I create a chatbot?

What technology should I use?

Les réponses sont beaucoup plus verbeuses, bien ordonnées et séquencées dans Davinci 3 que dans le modèle Davinci 2 ou Davinci 1 . En savoir plus sur cette comparaison ici .

Cependant, en posant les deux mêmes questions à ChatGPT, il est clair que la réponse est beaucoup plus conversationnelle et complète.

Dans ce deuxième exemple, je pose trois questions :

Who is Peter Thiel?

Where does he live?

How old is he?

Le modèle génératif Davinci 3 gère très bien les tours, l'état et le contexte du dialogue conversationnel.

Ci-dessous, vous voyez la réponse aux trois mêmes questions de ChatGPT… il est clair que l'intégrité de ChatGPT est protégée… mais il est également évident que ChatGPT est une implémentation LLM ou KI-NLP autonome.

Quelques réflexions finales

• ChatGPT est un mélange des quatre éléments énumérés ci-dessous, la gestion des dialogues, la génération, les questions et réponses et la traduction linguistique.

• Voici une traduction parfaite de l'afrikaans vers l'anglais à partir de ChatGPT, la langue a été automatiquement détectée par ChatGPT et seule la phrase correcte a été traduite.

• Une API ChatGPT devra être exposée pour les implémentations de production, ce qui n'est pas disponible actuellement.
• Le réglage fin est une considération pour les implémentations d'entreprise.
• Et lié à la mise au point, les méthodes d'intégration des connaissances spécifiques sont très probablement sur la feuille de route.

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.