Human versus AI – episode 71 – au-delà de la simple prédiction

🚀 𝗗𝗲́𝗺𝘆𝘀𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲𝘀 𝗺𝗼𝗱𝗲̀𝗹𝗲𝘀 𝗚𝗣𝗧 : 𝗔𝘂-𝗱𝗲𝗹𝗮̀ 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝘀𝗶𝗺𝗽𝗹𝗲 𝗽𝗿𝗲́𝗱𝗶𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗺𝗼𝘁𝘀 🚀

Si je vous posais cette énigme : « Trouver la règle logique dans la séquence suivante : 3968, 63, 8. Quel est le nombre qui suit après 8 ? » – sauriez-vous que la réponse est 3 ? Étonnamment, bien que les modèles GPT ne trouvent pas (pas encore) la solution correcte à cette énigme, ce qui est fascinant, c’est de suivre leurs raisonnements, les essais et finalement… un aveu d’échec. Cette capacité à naviguer à travers des défis complexes est proprement incroyable.

✨ 𝗣𝗼𝘂𝗿𝗾𝘂𝗼𝗶 𝗰’𝗲𝘀𝘁 𝗲𝘅𝘁𝗿𝗮𝗼𝗿𝗱𝗶𝗻𝗮𝗶𝗿𝗲 ?

1️⃣ 𝗣𝗿𝗲́-𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗶̂𝗻𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 : Ils ne se contentent pas d’apprendre la grammaire, mais embrassent également le contexte, le ton, les nuances et divers styles d’écriture. Ils ne se contentent pas de prédire le prochain mot, ils saisissent l’essence même du langage!
2️⃣ 𝗥𝗲́𝗴𝗹𝗮𝗴𝗲 𝗳𝗶𝗻 : Au lieu de simplement deviner, les GPT sont formés sur des prompts spécifiques et leurs réponses. Ils acquièrent ainsi une expertise dans divers domaines.
3️⃣ 𝗔𝗽𝗽𝗿𝗲𝗻𝘁𝗶𝘀𝘀𝗮𝗴𝗲 𝗽𝗮𝗿 𝗿𝗲𝗻𝗳𝗼𝗿𝗰𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 : Il s’agit d’un perfectionnement basé sur les retours humains. Après avoir généré une réponse, elle est évaluée et le GPT apprend de ces évaluations pour améliorer continuellement sa performance.
Ce n’est pas juste la réponse finale qui importe, mais le voyage intellectuel que ces modèles entreprennent. Et cela va bien au-delà de la simple prédiction de mots.

Si quelqu’un vous dit que les modèles GPT ne font que deviner le mot suivant, partagez avec lui cette publication. 😉

Vers un avenir où l’IA est mieux comprise et appréciée pour sa capacité à réfléchir!
#GPT#IntelligenceArtificielle#Technologie#Innovation#Énigmes

🦾🦾🦾 Le texte ci-dessus est généré par #ChatGPT
💪💪💪 Notes sur la méthode :
1️⃣ Reprise de l’épisode 54 qui résume la vidéo de Andrej Karpathy en donnant comme exemple les tests faits pour répondre à l’énigme proposée par Fabrice Faucon
2️⃣ Ajustement pour publication

Demandez-moi les prompts !

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