Les modèles de génération de texte basés sur l’architecture GPT sont de plus en plus performants et diversifiés. Mais comment choisir le modèle le plus adapté à votre projet ?

Dans cet article, nous allons comparer six modèles de GPT disponibles sur le marché : gpt-4, gpt-4 turbo, gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-instruct, babbage-002 et davinci-002. Nous verrons quels sont leurs avantages respectifs, et pour quels usages ils sont les plus indiqués.

Pour rester à jour, pensez à consulter régulièrement :

• La page d’overview des modèles : Models – OpenAI API
• La page des modèles « deprecated » pour savoir quand migrer vers un modèle plus récent : Deprecations – OpenAI API

Les modèles GPT4

“GPT-4 est un modèle multimodal de grande taille (acceptant des entrées de texte ou d’image et produisant du texte) qui peut résoudre des problèmes difficiles avec une précision supérieure à celle de tous nos modèles précédents, grâce à sa connaissance générale plus large et à ses capacités de raisonnement avancées. GPT-4 est disponible dans l’API OpenAI pour les clients payants. Comme gpt-3.5-turbo, GPT-4 est optimisé pour le chat mais fonctionne également bien pour les tâches de complétion traditionnelles en utilisant l’API Chat Completions. » – OpenAI

GPT-4 turbo : une version optimisée de GPT-4

GPT-4 turbo est une version améliorée de GPT-4, qui utilise une technique d’optimisation appelée « turbo learning ». Le turbo learning consiste à réduire la taille du modèle et à augmenter sa vitesse d’apprentissage, en utilisant des techniques telles que la distillation de connaissances, la quantification des poids et la compression neuronale. Le résultat est un modèle plus léger et plus rapide, qui conserve les performances de GPT-4.

Entraîné jusqu’à avril 2023.

C’est un modèle idéal pour les applications qui nécessitent une génération de texte rapide et efficace, sans compromis sur la qualité. GPT-4 turbo peut être utilisé pour des tâches telles que la génération automatique de réponses aux questions, la traduction automatique, la génération de slogans publicitaires, etc.

GPT-4 : le dernier-né de la famille GPT

GPT-4 est le successeur de GPT-3, le modèle de génération de texte le plus connu et le plus utilisé à ce jour. GPT-4 a été entraîné sur un corpus de données encore plus vaste que GPT-3, ce qui lui permet d’avoir une meilleure compréhension du langage naturel et une plus grande capacité à produire des textes cohérents et variés. GPT-4 est capable de générer du texte dans plusieurs langues, dont le français, l’anglais, l’espagnol, l’allemand et le chinois. GPT-4 est également capable de s’adapter au contexte et au domaine du texte demandé, en utilisant des paramètres spécifiques ou des mots-clés.

Entraîné jusqu’à septembre 2021.

C’est donc un modèle très polyvalent, qui peut être utilisé pour de nombreux types de projets, tels que la rédaction d’articles, de résumés, de scripts, de dialogues, de poèmes, etc. GPT-4 est également un modèle très puissant, qui peut générer des textes longs et complexes, avec un niveau de qualité élevé.

Les modèles GPT3

« Les modèles GPT-3.5 peuvent comprendre et générer du langage naturel ou du code. Notre modèle le plus performant et le plus rentable dans la famille GPT-3.5 est gpt-3.5-turbo qui a été optimisé pour le chat en utilisant l’API Chat Completions mais qui fonctionne bien aussi pour les tâches de complétion traditionnelles. » – OpenAI

GPT-3.5-turbo : un compromis entre GPT-3 et GPT-4

GPT-3.5-turbo est un modèle intermédiaire entre GPT-3 et GPT-4, qui combine les avantages des deux modèles. GPT-3.5-turbo a été entraîné sur un corpus de données plus large que GPT-3, mais plus petit que GPT-4, ce qui lui permet d’avoir une meilleure couverture du langage naturel que GPT-3, mais une meilleure maîtrise des ressources que GPT-4. GPT-3.5-turbo utilise également la technique du turbo learning pour optimiser sa taille et sa vitesse.

Entraîné jusqu’à septembre 2021.

C’est un modèle équilibré, qui offre un bon rapport qualité-prix pour la génération de texte. GPT-3.5-turbo peut être utilisé pour des tâches similaires à celles de GPT-4 et GPT-4 turbo, mais avec un coût moindre.

GPT-3.5-turbo-instruct : une version instructible de GPT-3.5-turbo

GPT-3.5-turbo-instruct est une version spéciale de GPT-3.5-turbo, qui intègre une fonctionnalité d’instruction. L’instruction consiste à donner au modèle des consignes précises sur le type et le format du texte à générer, en utilisant un langage naturel ou des symboles spéciaux. Par exemple, on peut demander au modèle de générer un texte avec un certain nombre de mots, de paragraphes, de phrases, de mots-clés, etc.

Entraîné jusqu’à septembre 2021.

C’est donc un modèle très flexible, qui permet de contrôler et de personnaliser la génération de texte selon les besoins de l’utilisateur. GPT-3.5-turbo-instruct peut être utilisé pour des tâches qui requièrent un niveau de précision et de créativité élevé, telles que la rédaction de contenus web, de newsletters, de scénarios, etc.

Les modèles legacy, qui vont disparaître à l’avenir

« Nous utilisons le terme “legacy” pour désigner les modèles et les endpoints qui ne recevront plus de mises à jour. Nous marquons les endpoints et les modèles comme legacy pour signaler aux développeurs la direction que nous prenons en tant que plateforme et qu’ils devraient probablement migrer vers des modèles ou des points de terminaison plus récents. Vous pouvez vous attendre à ce qu’un modèle ou un endpoint legacy soit déprécié à un moment donné dans le futur » – OpenAI

Babbage-002 : un modèle spécialisé dans les données numériques

Babbage-002 est un modèle dérivé de GPT-3, qui a été entraîné spécifiquement sur des données numériques, telles que des tableaux, des graphiques, des statistiques, des formules, etc. Babbage-002 est capable de comprendre et d’analyser ces données, et de les transformer en texte explicatif ou narratif. Babbage-002 est également capable de générer des données numériques à partir d’un texte descriptif ou d’une question.

C’est un modèle spécialisé dans le traitement des données numériques, qui peut être utilisé pour des tâches telles que la génération de rapports, de synthèses, de commentaires, d’infographies, etc.

Davinci-002 : un modèle spécialisé dans les données visuelles

Davinci-002 est un modèle dérivé de GPT-3, qui a été entraîné spécifiquement sur des données visuelles, telles que des images, des vidéos, des dessins, etc. Davinci-002 est capable de comprendre et d’analyser ces données, et de les transformer en texte descriptif ou narratif. Davinci-002 est également capable de générer des données visuelles à partir d’un texte descriptif ou d’une question.

C’est un modèle spécialisé dans le traitement des données visuelles, qui peut être utilisé pour des tâches telles que la génération de légendes, de récits, de scènes, d’illustrations, etc.

Conclusion

Comme nous l’avons vu, il existe une grande variété de modèles de GPT disponibles sur le marché, qui offrent chacun des avantages et des inconvénients selon les types de projets et les besoins des utilisateurs. Il n’existe pas de modèle universel qui puisse répondre à toutes les demandes, mais plutôt un choix à faire en fonction du contexte et du domaine du texte à générer. Parmi les modèles existants, nous pouvons toutefois souligner la performance et le rapport qualité-prix de gPT 3.5 turbo, qui combine une grande capacité de génération avec une faible consommation de ressources. Ce modèle est particulièrement adapté aux projets qui nécessitent une grande diversité et une grande créativité dans les textes produits, tout en respectant les contraintes de temps et de budget. Nous espérons que cet article vous aura aidé à y voir plus clair et à choisir le modèle le plus adapté à votre cas.