Dans le vaste domaine de l’intelligence artificielle, les modèles de langage sont devenus des acteurs clés, chacun ayant des caractéristiques distinctes pour répondre à des objectifs spécifiques. Parmi eux, le ChatGPT s’est imposé comme un chatbot populaire, capable de mémoriser les messages précédents pour mener des conversations interactives. Cependant, il ne faut pas confondre ces chatbots avec d’autres modèles, comme GPT-3, qui n’ont pas de mémoire intégrée. Ensemble, ils offrent une gamme variée de compétences, de la réponse à des questions à la génération de résumés.
ChatGPT : La Conversation Interactive
Les chatbots, comme ChatGPT, sont conçus pour simuler des conversations humaines. Pour y parvenir, ils doivent mémoriser l’intégralité de l’historique de la conversation. Chaque nouveau message envoyé à ces chatbots est accompagné de la lecture de tous les messages précédents, car ils n’ont pas de véritable mémoire au sens humain. Cette « mémoire » conversationnelle constitue leur atout principal et les distingue des autres modèles d’IA.
GPT-3 : Un Modèle de Langage Complet
On constate que GPT-3 génère la réponse qu’il considère comme la plus probable, tandis que ChatGPT maintient le caractère conversationnel en répondant comme s’il s’agissait d’une interruption de conversation. Cette convivialité rend les chatbots préférés de nombreux utilisateurs, mais il existe une raison encore plus importante pour laquelle ils sont populaires : des entreprises telles qu’OpenAI et Anthropic ont développé des chatbots extrêmement intelligents capables de mieux répondre à vos sollicitations.
Les Jetons : La Base de la Compréhension des Textes
Un aspect clé de la compréhension des IA génératives comme ChatGPT est la façon dont elles traitent le texte. Alors que nous lisons mot par mot, ces IA décomposent les phrases en « jetons », une forme interne de représentation. Ces « jetons » sont ensuite convertis en nombres pour que l’IA puisse les traiter. Bien que la compréhension détaillée de ce processus ne soit pas nécessaire, il est important de le comprendre pour évaluer la tarification et la gestion du contexte.
La Gestion du Contexte
La « longueur du contexte » fait référence à la quantité de texte qu’un modèle de langage peut prendre en compte lors de la génération d’une réponse. Tant pour les chatbots que pour les non-chatbots, il existe une limite maximale à cette longueur de contexte. Lorsque la conversation ou le texte dépasse cette limite, le modèle ne peut pas se souvenir de l’intégralité de la conversation lors de la génération de sa réponse. Cela explique pourquoi il est parfois nécessaire de reformuler des informations importantes ou de relancer le chatbot pour maintenir une conversation fluide.
En somme, les chatbots comme ChatGPT et les modèles de langage tels que GPT-3 représentent deux approches distinctes de l’IA conversationnelle, chacune ayant ses avantages et ses limites. Comprendre ces différences est essentiel pour choisir la solution adaptée à un besoin spécifique, que ce soit pour des conversations interactives ou des générations de texte plus générales.