🤖💡📝 Les #modèlesGPT sont bien plus qu’un simple outil de prédiction de mots. Leur richesse réside dans un processus en quatre étapes qui va bien au-delà de cette prédiction initiale.

🚀 Pré-entraînement: Durant cette phase, le #GPT explore le langage en profondeur, en comprenant la grammaire, le contexte, les nuances et les subtilités. C’est aussi l’étape où les styles et les tons d’écriture variés sont assimilés.

🎯 Réglage fin supervisé: Le GPT n’est pas limité à une seule compétence. Grâce à cette étape, il peut se spécialiser dans divers domaines – allant de la réponse à des questions spécifiques, à la traduction de langues, jusqu’à la rédaction de textes.

⚖️ Modélisation des récompenses et Apprentissage par renforcement: Ici, le GPT apprend à optimiser ses réponses et à prendre des décisions en fonction des évaluations qu’il reçoit. C’est ainsi qu’il génère des réponses de haute qualité.

🔔 N’oublions pas que malgré leur sophistication, les modèles GPT ne corrigent pas leurs erreurs comme les humains. Ils excellent dans l’optimisation des réponses, mais ne possèdent pas une capacité d’évaluation et de correction intrinsèque.

💼 En somme, les modèles #GPT sont des machines d’apprentissage exceptionnelles. Prédiction de mots ? Oui. Mais ils vont bien au-delà : compréhension du contexte, adaptation à de nouvelles situations, génération de réponses de haute qualité. Ces machines polyvalentes transforment l’avenir de l’#IA, rendant le futur du monde professionnel plus prometteur que jamais.

#IA#ML#OpenAI#MachineLearning#GPT4#IntelligenceArtificielle

🦾🦾🦾 Le texte ci-dessus est généré par #ChatGPT
💪💪💪 Notes sur la méthode :
1️⃣ Utilisation de la vidéo de Andrej Karpathy, co-fondateur d’Open AI à la conférence Microsoft Build : https://lnkd.in/gAcaKXyY
2️⃣ Transformation de la transcription en pdf
3️⃣ Interrogation en utilisant le plugin AskYourPDF
4️⃣ Remise en forme pour publication LinkedIn

📊 L’utilisation d’AskYourPDF est loin d’être aussi efficace qu’un traitement direct dans ChatGPT, mais c’est obligatoire pour un document de plus de 7000 mots.
Il a été nécessaire d’orienter et de corriger plusieurs fois la production pour obtenir un résultat convenable (Angle : les GPT sont bien plus que des outils qui prédisent le mot suivant). Solution alternative : utiliser un application telle que https://app.nextstart.ai/ mise au point par Flavien Besset et Ronan Broussier

Pour plus d’efficacité, la mise en forme finale a été faite dans une nouvelle conversation sans plugin

Source : https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7068820758365368320/