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GPT-3 vs GPT-4 : quelles sont les différences ?

L'introduction récente de GPT-4 , la version la plus avancée du grand modèle de langage GPT créé par OpenAI, a attiré l'attention sur les différences significatives entre cette nouvelle itération et son prédécesseur, GPT-3. La renommée de GPT-3 s'est manifestée sous la forme du chatbot de texte génératif avancé très populaire ChatGPT .

Ses réponses humaines impressionnantes et sa compréhension nuancée étaient si révolutionnaires qu'il est difficile d'imaginer une amélioration aussi rapide de cette prouesse technologique, et pourtant, GPT-4 promet des capacités encore plus grandes et meilleures. La bataille entre GPT3 et GPT4 continue d’être compétitive, car les deux modèles constituent des exploits monumentaux en matière de technologie d’IA générative.

Essayez vous-même ces deux versions GPT

Vous pouvez instantanément essayer notre boîte de discussion ci-dessous et examiner GPT-4 par rapport à GPT-3 pour mieux comprendre en quoi ces modèles OpenAI diffèrent exactement.

Que sont GPT-3 et GPT-4 ?

Les GPT, ou Generative Pre-trained Transformers, sont des modèles de réseaux neuronaux ou des modèles d'apprentissage automatique qui se sont révélés cruciaux pour les progrès modernes de l'intelligence artificielle. Ces modèles et la technologie de connexion dans laquelle ils sont ancrés confèrent à des outils comme ChatGPT leur compréhension du contexte et leurs capacités conversationnelles de type humain, leur permettant de saisir les nuances du langage humain et de les utiliser dans les réponses de l'outil aux utilisateurs.

Ces modèles sont formés à l'aide d'énormes quantités de données, telles que du contenu Web et des livres, avant d'être rendus publics. C’est ainsi qu’on leur apprend à comprendre le contexte, le ton et la sémantique.

GPT-3 et GPT-4 sont les développements les plus récents de ce type de technologie. L'équipe d'OpenAI, le laboratoire de recherche responsable de la création de ces modèles, travaille à faire progresser ses grands modèles de langage (LLM) depuis la sortie de la toute première itération de GPT en 2018.

Alors que GPT-1 était assez rudimentaire dans sa capacité à répondre aux questions et à fournir des informations, les modèles ont parcouru un long chemin en cinq ans à peine.

GPT-3, une grande amélioration par rapport à son prédécesseur immédiat, a été publié en 2020 et était plus de dix fois plus volumineux que GPT-2. Il comptait un nombre impressionnant de 175 milliards de paramètres, qui sont des variables que les développeurs affinent lors de la formation du modèle pour améliorer ses performances sur la base de nouvelles informations.

Pour mettre ce chiffre en perspective, le modèle Turing Natural Language Generation (NLG) de Microsoft, qui ne comportait que 10 milliards de paramètres, était le modèle de langage le plus hautement entraîné avant la sortie de GPT-3.

Les améliorations les plus remarquables introduites par GPT-3 par rapport aux modèles GPT précédents étaient la capacité d'écrire du code de programmation fonctionnel, de fournir un langage encore plus sophistiqué et nuancé et de créer de l'art de l'IA. Sa capacité à créer des réponses de type humain et à comprendre le contexte était révolutionnaire dans les outils linguistiques d'IA et était l'une des principales raisons pour lesquelles ChatGPT est devenu une sensation immédiate.

Alors, qu’en est-il GPT-4 ? En 2023, la version la plus récente de la série GPT a été présentée au public, GPT-4 . Cette nouvelle itération contribue certainement grandement à perfectionner les atouts existants de GPT-3 ainsi qu'à résoudre certaines de ses restrictions.

L'une des réalisations les plus impressionnantes de GPT-4 est sa capacité à traiter une entrée d'image comme une invite de texte et à y répondre en conséquence. Bien que ce modèle ne soit disponible que pour les utilisateurs ChatGPT Plus, il est disponible gratuitement via Microsoft Bing Chat.

Que sont les grands modèles linguistiques (LLM) ?

Dans sa forme la plus basique, un grand modèle de langage (LLM) est un algorithme de texte prédictif qui traite les entrées en langage naturel et donne le mot suivant dans une chaîne de mots en fonction des données qui lui ont déjà été présentées. Ces modèles sont hautement qualifiés et utilisent d'énormes quantités de texte, tels que des livres, des articles, des pages de destination, des publications sur les réseaux sociaux, des messages texte, etc.

Les modèles utilisent ces matériaux pour apprendre des séquences linguistiques et prédire des modèles de texte, qui constituent la base des chatbots interactifs comme ChatGPT , ainsi que d'autres outils d'IA.

Cependant, cette pratique n’est ni facile ni peu coûteuse. De vastes et coûteuses batteries de serveurs agissant comme des superordinateurs sont utilisées pour ingérer ces textes, puis « décider » des textes prédictifs en fonction des séquences rencontrées. De plus, les développeurs doivent être sélectifs quant au matériel qu’ils alimentent en LLM.

Si le matériel est biaisé, inexact ou incomplet, alors le texte réactif généré par le LLM sera tout aussi indésirable.

Qu’est-ce qu’OpenAI ?

Créée en 2015 par un groupe de leaders technologiques à San Francisco, OpenAI a commencé comme une organisation à but non lucratif. Le PDG milliardaire de SpaceX et Tesla, Elon Musk, n'est que l'un des noms éminents responsables de la fondation initiale de l'entreprise, aux côtés de Peter Thiel, Reid Hoffman, l'actuel PDG d'OpenAI Sam Altman et d'autres.

L’objectif principal de l’organisation était de favoriser le développement de l’intelligence artificielle générale avant que de grandes entreprises technologiques comme Google ou Apple ne puissent monopoliser son potentiel. Au nom de la création d’une IA transparente, éthique et largement accessible au public, la petite entreprise a réussi à attirer des fonds importants auprès d’investisseurs de la Silicon Valley tels qu’Infosys et Amazon Web Services.

Il n’a pas fallu longtemps pour que le coût élevé des efforts déployés par l’entreprise rende presque impossible le fonctionnement d’une organisation à but non lucratif. En 2019, elle est devenue une entreprise à but lucratif, et c'est également à ce moment-là que Sam Altman a pris les rênes du poste de PDG. Un partenariat d'un milliard de dollars avec Microsoft a permis de garantir qu'une partie de la technologie d'OpenAI serait commercialisée et sous licence par le géant de la technologie.

Cependant, le modèle de profit plafonné d'OpenAI garantissait que les investisseurs ne pouvaient récupérer que 100 fois leur investissement initial, créant ainsi une sorte d'hybride entre les organisations à but non lucratif et à but lucratif, avec l'intention de donner la priorité à leur mission « d'impact humain positif ».

En novembre 2022, la société est devenue un nom connu du jour au lendemain après avoir lancé son premier chatbot avec lequel il était possible d'interagir librement, ChatGPT . Les réponses humaines de l'outil, ses connaissances apparemment infinies et sa capacité à mettre en valeur la créativité ne ressemblaient à rien de ce que le monde avait vu auparavant d'un chatbot.

Sa popularité a également incité les entreprises technologiques mondiales à se précipiter pour publier leurs propres versions de l'outil dans le but de rivaliser ou d'imiter ce que ChatGPT a réalisé, certaines réussissant même à le surpasser, comme HIX Chat de HIX.AI

Depuis la sortie de GPT-1 en 2018, l'organisation a continué à faire des progrès révolutionnaires dans la technologie de l'IA et reste l'un des acteurs majeurs des outils d'IA générative.

Histoire du développement

En février 2018, OpenAI a publié le tout premier modèle GPT, GPT-1. Avec 117 millions de paramètres, la méthode d’entraînement utilisée pour développer ce modèle était en grande partie non supervisée et axée sur l’apprentissage du modèle à prédire le mot suivant dans une phrase, sans tâche spécifique prescrite.

Bien qu’il soit encore une des premières formes de texte génératif d’IA, le modèle était encore remarquable pour l’époque dans la mesure où il pouvait générer des phrases compréhensibles et même des paragraphes de texte à partir de zéro.

L'année suivante, OpenAI a amélioré son invention avec GPT-2. Les 1,5 milliards de paramètres de ce modèle ont permis d'obtenir un système plus sophistiqué et légèrement plus avancé, capable de fournir des réponses plus longues et plus cohérentes aux requêtes et aux invites. Les capacités linguistiques du modèle ont été améliorées, mais à part cela, la deuxième itération a eu peu de réalisations notables.

GPT-1 et GPT-2 étaient tous deux confrontés à des limites en termes de capacités et d’ensembles de données avec lesquels ils étaient formés. Cela changerait radicalement avec la sortie de GPT-3 en 2020.

Avec son augmentation massive du nombre de paramètres par rapport à GPT-2, GPT-3 est le premier du genre à produire un texte généré par l'IA qui est pratiquement identique à l'écriture humaine. Formé à l’aide d’une quantité monumentale de contenu écrit, il a brisé le moule du texte écrit par l’IA et a été utilisé pour faire progresser les capacités de traitement du langage naturel (NLP) ainsi que le fonctionnement des chatbots.

Ces capacités ont été encore affinées et rendues accessibles au public avec le lancement de GPT-3.5 en novembre 2022. C'est le modèle sur lequel ChatGPT a été créé, prenant d'assaut le monde et mettant en lumière l'évolution rapide de l'environnement. capacités des chatbots et du texte généré par l’IA.

GPT-3.5 a attiré l'attention du monde entier sur les efforts d'OpenAI pour améliorer l'intelligence artificielle générale et a impressionné même ceux des secteurs non technologiques avec sa gamme diversifiée de résultats, qui comprennent des histoires courtes, des courriels, des poèmes, des scripts, des chansons, des messages texte, du contenu sur les réseaux sociaux, et bien plus encore.

Alors que les leaders de la technologie et les individus ordinaires qui ont interagi avec le modèle ont été extrêmement impressionnés par ses capacités, Sam Altman a assuré au grand public que GPT-3 et GPT-3.5 n'étaient encore qu'un premier aperçu du véritable potentiel et des réalisations futures de l'intelligence artificielle et de l'informatique. apprendre une langue.

Effectivement, moins de six mois plus tard, en mars 2023, GPT-4 était lancé. Promettant d'être plus créatifs et collaboratifs que jamais, les développeurs de la dernière itération de GPT ont accordé une plus grande attention à la fourniture de réponses plus sûres, plus détaillées et plus utiles aux requêtes des utilisateurs et aux invites textuelles.

Une meilleure connaissance générale, grâce à ses 1 760 milliards de paramètres époustouflants et à un ensemble d’entraînement de données encore plus vaste, signifie que ce modèle a amélioré les capacités de résolution de problèmes et peut fournir des morceaux de texte plus longs avec un contexte global plus fort.

Rendre les modèles accessibles au public a également aidé OpenAI dans sa mission, car les limites et les points faibles de chaque modèle deviennent très rapidement évidents grâce à une utilisation massive et à des tests continus dans tous les secteurs.

Qu'est-ce qui distingue les GPT-3 et GPT-4 d'OpenAI ?

Avant tout, les chiffres parlent d’eux-mêmes. Le fait que le nouveau GPT-4 amélioré fonctionne sur plus de 100 000 milliards de paramètres, par rapport aux 175 milliards de GPT-3, en dit long sur son apprentissage amélioré des langues, sa vitesse et ses performances globales.

La limite de jetons, ou le nombre de jetons qu'un LLM peut traiter en une seule interaction, s'est également considérablement améliorée entre GPT-3 et 4. La limite de jetons GPT-4 a augmenté à 32 000, ce qui signifie qu'il peut accueillir quatre entrées. fois plus longue que celle de GPT-3.

GPT-4 a été formé à l'aide d'un ensemble de données beaucoup plus vaste, exposant le modèle à des contextes plus larges et à un ton et un langage encore plus nuancés à partir desquels il pourrait apprendre et adapter ses réponses. Grâce à ces facteurs, GPT-4 peut fournir des prévisions financières plus précises, élaborer des stratégies d'investissement plus influentes et envisager une précision factuelle améliorée.

Les performances factuelles en elles-mêmes constituent une amélioration considérable qui fait de GPT-4 un pas de géant pour tous ses utilisateurs, car cela signifie que le contenu généré par ce modèle est plus fiable et moins susceptible de commettre des erreurs coûteuses.

En matière d'écriture, GPT-4 s'est avéré donner aux utilisateurs plus de contrôle sur le ton, la livraison, le style et la voix du texte généré. GPT-3, en comparaison, ne pouvait modifier le type de texte généré qu'avec un recyclage important. À titre d'exemple, les entreprises peuvent désormais utiliser GPT-4 pour donner à leurs e-mails professionnels un ton différent de celui des messages publicitaires ironiques ou des légendes attrayantes des réseaux sociaux.

La messagerie peut également être adaptée à des publics cibles d'âges, de comportements d'achat et de zones géographiques différents, car le modèle le plus récent peut prendre en compte ces indices contextuels et adapter le langage en conséquence.

Des compétences linguistiques supérieures et une pensée critique sont également nettement plus importantes dans GPT-4 , ce qui lui permet de résoudre des problèmes de marque complexes, de mener des évaluations de risques et d'aider à la génération d'idées créatives. En fait, GPT-4 a obtenu des résultats incroyablement élevés à plusieurs examens professionnels et académiques, tels que l'examen uniforme du barreau, le LSAT, le GRE, les examens AP, les examens AMC et même les examens de sommelier.

Un autre aspect dans lequel GPT-4 surpasse son aîné est le multilinguisme. Dans 24 des 26 langues testées, GPT-4 a surpassé GPT-3.5 et d'autres LLM contemporains basés sur le benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding). L'une des mises à niveau les plus intéressantes introduites avec GPT-4 est cependant sa capacité à traiter les entrées d'image comme des invites de texte.

C'est vrai : les utilisateurs peuvent désormais saisir du texte ainsi que des images pour spécifier une tâche liée soit aux visuels, soit au langage, ce qui aidera grandement les entreprises et les professionnels travaillant principalement avec des graphiques ou du contenu multimédia.

Il existe également une différence dans les prix des deux modèles. Alors que GPT-3 est essentiellement gratuit via OpenAI Playground, où les utilisateurs peuvent expérimenter 12 variantes différentes du modèle, GPT-4 a un coût financier. Les plans tarifaires commencent à 0,03 $ pour 1 000 jetons d'invite, ou vous pouvez accéder à la variante chatbot du modèle avec ChatGPT Plus pour 20 $ par mois.

Comment les utilisateurs peuvent-ils bénéficier du GPT-4 avancé ?

GPT-4 promet d’être un catalyseur de changements majeurs dans plusieurs secteurs, impactant les entreprises, les indépendants, les professionnels et les étudiants de multiples manières. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des méthodes par lesquelles le nouveau modèle de langage GPT peut aider à améliorer les pratiques commerciales et à accroître la productivité et l'efficacité.

Les entreprises qui cherchent à protéger leurs données, leurs actifs et leurs employés contre les cyberattaques peuvent utiliser GPT-4 pour surveiller leurs opérations, suivre l'accès aux informations sensibles, analyser et signaler les tendances, et répondre aux menaces potentielles de cybersécurité. Cela renforcera la confiance des consommateurs dans les organisations, en particulier celles qui traitent des données personnelles précieuses, telles que les banques et les sociétés de sécurité privées.

Ces organisations peuvent également utiliser ce modèle avancé pour détecter les activités frauduleuses à un stade précoce, économisant ainsi beaucoup de temps, d'argent et de ressources pour se remettre de tels incidents après qu'ils se soient produits. Le comportement irrégulier des acheteurs et l'accès inhabituel au compte ne sont que quelques-unes des activités que GPT-4 peut détecter et utiliser pour alerter le personnel concerné d'une fraude potentielle.

GPT-4 peut être utilisé par les services commerciaux pour prévoir la demande et l'offre de produits et services particuliers en suivant les informations sur le comportement des acheteurs et les données de ventes précédentes. Cela peut aider les entreprises à mieux gérer leur inventaire, à planifier leurs modèles de tarification, à faire de la publicité efficacement et à allouer de l'argent et des ressources.

GPT-4 promet de changer le visage de l'éducation moderne à tous les niveaux en offrant des expériences d'apprentissage personnalisées qui peuvent être adaptées à chaque élève. À l'aide de données telles que les notes des élèves, les relevés de présence et l'inclinaison technique, GPT-4 peut adapter les plans de cours aux besoins et aux capacités de chacun afin de créer une expérience d'apprentissage plus engageante et personnalisée pour les élèves de tous âges.

Alors que les cookies virtuels et le suivi des données contribuent actuellement à améliorer l'expérience d'achat virtuel, GPT-4 peut poursuivre ces efforts en prenant en compte les achats passés, l'historique du navigateur Web, les préférences personnelles, etc., afin d'adapter individuellement l'expérience d'achat en ligne à un degré encore plus élevé. Cela augmente non seulement les ventes et la fidélité à la marque des détaillants, mais améliore également l'expérience d'achat globale et crée plus de facilité et de commodité pour les consommateurs.

Dans le secteur de la santé, GPT-4 a réalisé quelque chose qu'aucun autre modèle GPT ne peut se vanter : en analysant les antécédents médicaux et en utilisant l'imagerie clinique, il a pu suggérer avec succès des diagnostics pertinents pour les patients rencontrant des problèmes de santé, ainsi que recommander des traitements appropriés. . Cela peut grandement aider les professionnels de la santé à fournir les soins nécessaires, en particulier dans les zones à faible revenu où les établissements manquent de personnel.

Dans des secteurs tels que la fabrication et la logistique, GPT-4 peut aider à prédire quand une maintenance des équipements sera nécessaire à l'avenir à l'aide des données des capteurs. Cela peut aider ces entreprises à éviter des temps d'arrêt coûteux et des réparations coûteuses en détectant les problèmes fonctionnels dès le début, leur permettant ainsi d'améliorer leur productivité et de fonctionner plus efficacement.

Les spécialistes du marketing, les gestionnaires de médias sociaux et les créateurs de contenu peuvent exploiter le potentiel de GPT-4 en utilisant à la fois ses connaissances et ses capacités linguistiques pour élaborer des stratégies de marketing efficaces, exprimer des propositions de valeur, rédiger des légendes sur les réseaux sociaux et développer des articles longs et des billets de blog. qui semblent naturels et humains dans leur lisibilité.

Les domaines du journalisme, du divertissement et des arts peuvent également être considérablement impactés par les fonctionnalités et les capacités de GPT-4 . Générer de nouvelles idées, proposer des perspectives alternatives et analyser les pratiques passées sont autant de moyens par lesquels ce nouveau modèle GPT peut contribuer à améliorer ces moyens de subsistance sans les rendre complètement redondants.

Bien que GPT-3 et GPT-3.5 puissent également aider les utilisateurs de certaines des manières ci-dessus, leurs fonctions ont été considérablement améliorées et affinées dans le modèle le plus récent. Les améliorations apportées aux performances, à l'apprentissage des langues, au suivi des données, à la prise en compte du contexte et à l'exactitude factuelle ont rendu l'utilité globale du modèle plus accessible et pertinente pour un plus large éventail de professions et de fonctions commerciales.

Limites de GPT-3 par rapport à GPT-4

Bien que leurs listes de capacités soient longues et impressionnantes, GPT-3 et même GPT-4 restent limités par certaines limitations technologiques. Par exemple, les barrières créées par l'homme et destinées à empêcher les abus et la création de contenu offensant sont utiles et nécessaires, mais elles peuvent entraver la capacité de GPT à répondre à des questions valables.

C’est une question qui concerne les deux modèles. Aucun des deux modèles n’a la capacité de fournir des informations en temps réel – ce que d’autres outils de texte générés par l’IA ont pu réaliser.

Si nous regardons le multilinguisme dans GPT 3.5 par rapport à GPT 4, les deux modèles sont encore limités en termes de services qu'ils peuvent fournir dans des langues autres que l'anglais. La précision de la traduction et la variété des langues prises en charge peuvent être considérées comme des limites à cet égard, ce qui continue de constituer un obstacle pour les deux modèles.

Même si GPT-4 a introduit la possibilité notable de prendre en compte la saisie d’images, il ne peut toujours pas considérer l’audio ou la vidéo comme invites. Espérons qu'il s'agisse d'une fonctionnalité que les développeurs pourront envisager lors de la création de GPT-5, mais nous ne pouvons pas encore en être sûrs.

Outils alternatifs utilisant les modèles GPT

Vous seriez pardonné de supposer que ChatGPT est l’utilisation la plus efficace et la plus efficace des modèles GPT. En réalité, les outils créés par d’autres concurrents technologiques utilisant la même technologie ne doivent en aucun cas être sous-estimés. On pourrait facilement affirmer que certains d’entre eux égalent et même dépassent les capacités de ChatGPT , qui présente son lot de limitations et d’obstacles.

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Un concurrent notable est HIX Chat de HIX.AI , un outil qui prend en charge à la fois GPT-3.5 et GPT-4 . Ce chatbot tout-en-un vise à améliorer la communication, à donner des réponses précises et humaines à toute requête et à créer des conversations engageantes avec les utilisateurs. Contrairement à ChatGPT et à de nombreux autres contemporains, il dispose d'un accès direct au Web, ce qui lui permet de fournir des informations à jour en temps réel, sans délai ni restriction.

De manière impressionnante, il va au-delà des capacités de ChatGPT en lisant des PDF et en répondant à des questions basées sur le contenu, en résumant les vidéos YouTube lorsqu'un lien est fourni et en créant une conversation contextuelle basée sur le contenu d'une page Web. Il est accessible via une application Web ainsi qu'une extension de navigateur pouvant être appliquée à la fois à Google Chrome et à Microsoft Edge .

Bien qu'aucun autre chatbot ne puisse se vanter des fonctionnalités ci-dessus, YouChat, Microsoft Bing Chat et Perplexity Ask ne sont que quelques-uns des outils de chatbot les plus performants qui correspondent ou dépassent les capacités de ChatGPT en utilisant GPT-3 ou GPT-4 .

Évolutions futures du GPT

Alors qu'OpenAI consacre actuellement la plupart de ses ressources au développement du très attendu modèle GPT-5, cette création en est encore à ses tout premiers stades et n'est pas encore activement formée. Puisque la formation, les essais et les mesures de sécurité doivent tous être mis en œuvre avant son lancement au public, on peut s'attendre à attendre un peu avant que ce modèle voie le jour.

L'incorporation de fonctionnalités vidéo et audio en tant qu'entrée fonctionnelle nécessiterait l'utilisation à la fois du codage Web et des supports vidéo comme supports de formation pour les futurs modèles GPT, ce à quoi Altman a fait allusion lorsqu'on lui a demandé ce que nous pouvons attendre des futures versions. La capacité d'interpréter d'autres contributions en dehors du texte écrit constituerait une avancée remarquable pour les LLM, élargissant considérablement la portée de ce qu'ils peuvent fournir et réaliser.

En dehors de cette prédiction, on ne peut pas prévoir grand-chose d’autre en termes de ce que les futurs modèles pourraient accomplir. L'intelligence artificielle générale étant encore un domaine largement expérimental, de nouvelles capacités potentielles et inattendues semblent émerger de nulle part. Il est donc tout simplement impossible de savoir à quoi ces appareils avancés pourront apprendre et s'adapter à l'avenir.

En résumé

On pourrait incontestablement affirmer que les LLM GPT-3 et GPT-4 ont changé le paysage de l’intelligence artificielle générale tel que nous le connaissons, garantissant que les outils d’IA deviendront un aspect certifié de la société future.

L'avancement de ces modèles a ouvert la voie à des plates-formes d'IA holistiques et révolutionnaires telles que HIX.AI , un puissant « guichet unique » qui fournit une variété de solutions d'écriture d'IA répondant à d'innombrables besoins des consommateurs, toutes soutenues et améliorées par GPT-3.5 et GPT-4 .

Il est peut-être facile de sous-estimer à quel point les différences peuvent être marquées, étant donné que les deux modèles ont été publiés à moins de trois ans d'intervalle, mais cela témoigne simplement de tout ce qu'OpenAI et HIX.AI ont accompli en si peu de temps. Nous ne pouvons qu’espérer que GPT-5 et les futurs modèles continueront d’ouvrir la voie au standard des outils d’IA et de transformer notre façon de vivre, de travailler, de créer et de collaborer.

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