Les différences entre ChatGPT-3 et 4. Performances, prix…

I. Présentation générale de ChatGPT-3 et ChatGPT-4

A. ChatGPT-3

ChatGPT-3, lancé par OpenAI en 2020, a marqué un tournant dans le domaine de l’intelligence artificielle conversationnelle. Ce modèle de langage avancé s’est rapidement imposé comme une référence, capable de générer du texte étonnamment cohérent et pertinent sur une vaste gamme de sujets.

Avec ses 175 milliards de paramètres, GPT-3 a impressionné par sa capacité à comprendre le contexte et à produire des réponses nuancées. Son architecture repose sur un apprentissage par transfert qui lui permet d’aborder efficacement une multitude de tâches linguistiques sans nécessiter un entraînement spécifique pour chacune d’entre elles.

Les applications de GPT-3 se sont avérées nombreuses et variées. Du support client automatisé à la génération de contenu créatif, en passant par l’aide à la programmation, ce modèle a ouvert la voie à de nouvelles possibilités dans divers secteurs. Cependant, malgré ses prouesses, GPT-3 a également montré certaines limites, notamment en termes de cohérence sur de longues conversations et de précision factuelle.

B. ChatGPT-4

Arrivé sur le devant de la scène en mars 2023, ChatGPT-4 représente une évolution significative par rapport à son prédécesseur. OpenAI a mis l’accent sur l’amélioration de la compréhension contextuelle et de la génération de réponses plus précises et fiables.

L’une des avancées majeures de GPT-4 réside dans sa capacité à traiter des entrées multimodales. Contrairement à GPT-3 qui se limitait au texte, GPT-4 peut analyser des images et en discuter, ouvrant ainsi la porte à des interactions plus riches et variées.

GPT-4 se distingue également par sa capacité accrue à gérer des tâches complexes et à fournir des explications détaillées sur son raisonnement. Cette amélioration se traduit par une meilleure aptitude à résoudre des problèmes, à analyser des situations complexes et à fournir des réponses plus nuancées et contextuellement appropriées.

Un autre aspect notable est l’accent mis sur la sécurité et l’éthique. OpenAI a travaillé à réduire les biais et à améliorer la capacité du modèle à refuser les demandes inappropriées ou dangereuses, répondant ainsi à certaines préoccupations soulevées par l’utilisation de GPT-3.

Enfin, GPT-4 a démontré une amélioration significative dans la gestion des conversations longues, maintenant une cohérence et une pertinence accrues sur des échanges étendus. Cette capacité, combinée à une meilleure compréhension des nuances linguistiques et culturelles, en fait un outil encore plus puissant pour des applications allant de l’éducation à la recherche, en passant par le développement de logiciels et la création de contenu.

II. Différence techniques entre ChatGPT-3 et ChatGPT-4

A. Taille et puissance des modèles

La différence entre GPT-3 et GPT-4 en termes de taille et de puissance est considérable. Alors que GPT-3 impressionnait déjà avec ses 175 milliards de paramètres, GPT-4 fait un bond spectaculaire avec environ 100 000 milliards de paramètres. Cette augmentation massive se traduit par une capacité de traitement nettement supérieure.

La puissance accrue de GPT-4 lui permet de gérer des tâches plus complexes et d’analyser des contextes plus nuancés. Par exemple, là où GPT-3 pouvait parfois perdre le fil d’une conversation après quelques échanges, GPT-4 maintient une cohérence sur des interactions beaucoup plus longues.

B. Qualité et cohérence des réponses

L’amélioration de la qualité et de la cohérence des réponses est l’un des aspects les plus marquants de GPT-4. Le nouveau modèle montre une précision accrue dans ses réponses, réduisant significativement les erreurs factuelles qui pouvaient parfois entacher les performances de GPT-3.

GPT-4 excelle particulièrement dans la gestion du contexte. Il est capable de comprendre et de maintenir le fil d’une conversation de manière plus naturelle, en tenant compte des nuances et des subtilités introduites au fil des échanges. Cette amélioration se traduit par des interactions plus fluides et plus proches d’une conversation humaine.

Un autre progrès notable concerne la réduction des hallucinations, ces moments où l’IA invente des informations non fondées. GPT-4 est plus fiable dans ce domaine, produisant des réponses plus ancrées dans les faits et moins sujettes à la fabrication d’informations erronées.

C. Compréhension du langage

GPT-4 fait un bond en avant significatif dans sa compréhension des nuances et subtilités du langage. Il saisit mieux l’ironie, le sarcasme et les expressions idiomatiques, ce qui était un défi pour GPT-3. Cette amélioration permet des interactions plus naturelles et une meilleure adaptation au style de communication de l’utilisateur.

En termes de multilinguisme, GPT-4 surpasse son prédécesseur. Il démontre une compréhension plus fine des particularités linguistiques et culturelles de diverses langues, permettant des traductions plus précises et des interactions plus pertinentes dans un contexte international.

D. Génération de contenu

La créativité et l’originalité dans la génération de contenu ont fait un bond qualitatif avec GPT-4. Le modèle est capable de produire des textes plus variés et innovants, que ce soit dans la rédaction d’articles, la création de scénarios ou la composition de poèmes.

GPT-4 excelle également dans la personnalisation du style. Il peut mieux adapter son ton et son style d’écriture en fonction du contexte ou des instructions spécifiques, rendant ses productions plus adaptées et pertinentes pour différents types d’audiences ou de médias.

III. Nouvelles fonctionnalités de GPT-4

A. Traitement multimodal

L’une des avancées les plus marquantes de GPT-4 est sa capacité de traitement multimodal. Contrairement à GPT-3 qui était limité au texte, GPT-4 peut analyser et interpréter des images en plus du texte.

Cette fonctionnalité d’analyse d’images permet à GPT-4 de décrire le contenu d’une image, d’en extraire des informations pertinentes et même de répondre à des questions spécifiques sur ce qu’il « voit ». Par exemple, il peut identifier des objets, des personnes, des actions ou des situations représentées dans une image, ouvrant ainsi la voie à des applications plus riches et variées.

Bien que GPT-4 ne puisse pas directement générer des images, il peut travailler en tandem avec des modèles de génération d’images comme DALL-E. Cette collaboration permet de créer des expériences interactives plus complètes, où le texte et l’image se complètent de manière cohérente.

B. Raisonnement et résolution de problèmes

GPT-4 démontre des capacités analytiques nettement améliorées par rapport à son prédécesseur. Il est capable d’aborder des problèmes complexes avec une logique plus structurée et une compréhension plus profonde des enjeux.

La résolution de tâches complexes est un domaine où GPT-4 brille particulièrement. Qu’il s’agisse de problèmes mathématiques, de puzzles logiques ou d’analyses de scénarios complexes, GPT-4 fait preuve d’une capacité accrue à décomposer les problèmes, à explorer différentes approches et à fournir des solutions étape par étape.

Cette amélioration du raisonnement se traduit également par une meilleure aptitude à fournir des explications détaillées sur son processus de pensée. GPT-4 peut non seulement donner une réponse, mais aussi expliquer comment il est arrivé à cette conclusion, rendant ses raisonnements plus transparents et compréhensibles pour les utilisateurs.

C. Mémoire et contextualisation

La gestion des conversations longues est un domaine où GPT-4 surpasse nettement GPT-3. Le nouveau modèle maintient une cohérence remarquable sur des échanges prolongés, se souvenant des détails mentionnés précédemment et les intégrant de manière pertinente dans la suite de la conversation.

Cette amélioration de la mémoire permet une personnalisation accrue des interactions. GPT-4 peut retenir les préférences de l’utilisateur, son style de communication et même des informations spécifiques fournies au cours de la conversation, pour offrir des réponses plus adaptées et contextuellement appropriées.

IV. Comparaison des performances sur des tâches spécifiques

A. Rédaction et création de contenu

Dans le domaine de la rédaction, GPT-4 démontre une nette supériorité par rapport à GPT-3. Sa capacité à produire des textes cohérents et structurés sur une variété de sujets s’est considérablement améliorée.

Pour la rédaction d’articles, GPT-4 excelle dans la création de contenus plus nuancés et approfondis. Il peut aborder des sujets complexes avec une plus grande précision, en intégrant des perspectives variées et des exemples pertinents. La qualité de ses introductions et conclusions s’est également améliorée, offrant une meilleure accroche et une synthèse plus percutante.

En matière de rapports, GPT-4 se distingue par sa capacité à analyser et présenter des données de manière plus cohérente. Il peut générer des rapports détaillés en structurant logiquement l’information et en mettant en évidence les points clés de manière plus efficace que son prédécesseur.

Dans le domaine créatif, comme l’écriture de scénarios, GPT-4 fait preuve d’une imagination plus riche et d’une meilleure compréhension des arcs narratifs. Il peut développer des personnages plus complexes et des intrigues plus élaborées, tout en maintenant une cohérence narrative sur l’ensemble de l’œuvre.

B. Programmation et développement

GPT-4 marque une avancée significative dans le domaine de la programmation. Sa capacité à générer et déboguer du code s’est considérablement améliorée, le rendant plus utile pour les développeurs de tous niveaux.

En termes de génération de code, GPT-4 peut produire des solutions plus complexes et efficaces. Il comprend mieux les bonnes pratiques de programmation et peut générer du code plus propre et mieux documenté. De plus, sa capacité à expliquer le fonctionnement du code généré s’est nettement améliorée, facilitant la compréhension pour les développeurs.

Le débogage est un autre domaine où GPT-4 brille. Il peut identifier plus précisément les erreurs dans le code, proposer des corrections plus pertinentes et expliquer le raisonnement derrière ces corrections de manière plus claire et détaillée.

GPT-4 supporte également une plus grande variété de langages de programmation et de frameworks, le rendant plus polyvalent dans différents environnements de développement. Il peut passer d’un langage à l’autre avec une plus grande aisance, tout en maintenant une compréhension approfondie des particularités de chaque langage.

C. Analyse de données et visualisation

Dans le domaine de l’analyse de données, GPT-4 démontre des capacités significativement améliorées par rapport à GPT-3. Sa capacité à interpréter des graphiques et des données complexes s’est considérablement accrue.

GPT-4 excelle dans l’interprétation de visualisations de données, pouvant extraire des insights plus précis et pertinents à partir de graphiques, tableaux et autres représentations visuelles. Il peut identifier des tendances, des anomalies et des corrélations avec une plus grande précision, offrant des analyses plus approfondies.

Pour la génération de rapports basés sur des données, GPT-4 produit des analyses plus structurées et détaillées. Il peut synthétiser de grandes quantités d’informations de manière plus cohérente, en mettant en évidence les points clés et en proposant des interprétations plus nuancées des résultats.

De plus, GPT-4 peut suggérer des visualisations appropriées pour représenter efficacement différents types de données, aidant ainsi à la prise de décision basée sur les données.

D. Assistance et support client

Dans le domaine de l’assistance et du support client, GPT-4 apporte des améliorations notables par rapport à GPT-3, offrant une expérience plus proche de celle d’un agent humain.

La qualité des réponses fournies par GPT-4 dans un contexte de support client est nettement supérieure. Les réponses sont plus précises, mieux contextualisées et adaptées aux besoins spécifiques de chaque client. GPT-4 peut gérer des requêtes plus complexes, fournir des explications plus détaillées et proposer des solutions plus pertinentes.

L’empathie et la personnalisation sont des aspects où GPT-4 se démarque particulièrement. Il est capable de percevoir le ton et l’émotion dans les requêtes des clients et d’ajuster ses réponses en conséquence. Cette capacité permet des interactions plus naturelles et satisfaisantes pour les utilisateurs.

GPT-4 démontre également une meilleure aptitude à gérer des conversations sur plusieurs tours, en gardant une trace cohérente des informations fournies précédemment. Cela se traduit par une expérience de support plus fluide et moins répétitive pour les clients