Découvrez OpenAI.com et le génie de l'IA avec GPT-3
Table of Contents
- Introduction
- Les modèles GPT-3 et DALL·E d'OpenAI
- Comment fonctionne GPT-3 ?
- Comment fonctionne DALL·E ?
- Utilisation de l'API OpenAI
- 5.1. Concepts clés : prompts et tokens de complétion
- 5.2. Différents modèles et tarification
- 5.3. Comprendre la température et les tokens
- Tutoriel de démarrage rapide
- Exemples d'utilisation de l'API
- 7.1. Génération de contenu
- 7.2. Résumé automatique
- 7.3. Correction de grammaire
- 7.4. Traduction de texte en commandes programmables
- 7.5. Conversion de code Python en langage naturel
- 7.6. Création d'analogies
- 7.7. Aide à l'écriture de chansons de rap
- 7.8. Création de questions d'entretien
- Utilisation avancée : fine-tuning et API de réglage
- Modèles et tarification d'OpenAI
- Conclusion
Introduction
Aujourd'hui, nous allons découvrir beta.openai.com, une plateforme proposée par la société OpenAI. Si vous n'êtes pas familiarisé avec OpenAI, sachez qu'elle propose deux des modèles d'intelligence artificielle les plus performants et prometteurs du marché : GPT-3 et DALL·E. GPT-3 est un modèle de langage auto-régressif utilisant l'apprentissage profond pour produire un texte similaire à celui d'un humain. Il a été entraîné sur environ 175 milliards de paramètres d'apprentissage machine. DALL·E, quant à lui, est une version du modèle transformateur GPT spécialisé dans l'interprétation du langage naturel et la génération d'images correspondantes. Il a été entraîné sur environ 12 milliards de paramètres. Dans cet article, nous allons nous concentrer principalement sur GPT-3, qui est actuellement en phase bêta ouverte. Commençons par un tutoriel de démarrage rapide et explorons ensuite quelques exemples d'utilisation de l'API.
Les modèles GPT-3 et DALL·E d'OpenAI
OpenAI propose deux modèles d'intelligence artificielle de premier ordre : GPT-3 et DALL·E. GPT-3 est un modèle de langage auto-régressif utilisé pour générer du texte similaire à celui produit par un humain. Il a été entraîné sur un ensemble massif de paramètres d'apprentissage machine et est actuellement disponible en phase bêta ouverte. DALL·E, en revanche, est spécialisé dans l'interprétation du langage naturel et la génération d'images correspondantes. Ces deux modèles offrent des possibilités incroyables et sont utilisés dans divers domaines tels que la génération de contenu, la traduction, la correction grammaticale, etc.
Comment fonctionne GPT-3 ?
GPT-3 est un modèle de langage auto-régressif alimenté par l'apprentissage profond. Il fonctionne en utilisant des données préexistantes pour prédire le mot suivant dans une séquence de mots donnée. GPT-3 a été formé sur une quantité massive de données, environ 175 milliards de paramètres d'apprentissage machine. En utilisant cet énorme ensemble de données, GPT-3 peut générer du texte qui ressemble de près à celui produit par un humain. Cela en fait un outil puissant pour la génération de contenu, la traduction automatique, la résumé, etc. Lorsque vous utilisez GPT-3, vous devez fournir une entrée (Prompt) et attendre une réponse (complétion), ce qui vous permet d'interagir avec le modèle et d'obtenir des résultats personnalisés.
Comment fonctionne DALL·E ?
DALL·E est une version spécialisée du modèle GPT basée sur le transformer. Contrairement à GPT-3, qui se concentre sur le langage naturel, DALL·E est axé sur la génération d'images correspondantes à une entrée textuelle donnée. Par exemple, si vous fournissez une description textuelle d'un objet, DALL·E peut générer une image correspondante à cette description. DALL·E est également très performant et a été entraîné sur environ 12 milliards de paramètres. Bien qu'il soit actuellement en phase bêta fermée, vous pouvez vous inscrire sur la liste d'attente pour y accéder. La combinaison de GPT-3 et DALL·E permet de réaliser des tâches incroyables impliquant à la fois du texte et des images.
Utilisation de l'API OpenAI
L'API d'OpenAI permet d'accéder aux modèles GPT-3 et DALL·E et de les utiliser dans vos propres applications et projets. Pour utiliser l'API, vous devez comprendre certains concepts clés tels que les prompts, les tokens de complétion et les différents modèles disponibles. Vous devez également prendre en compte la tarification associée à l'utilisation de l'API. Explorons ces éléments plus en détail.
5.1. Concepts clés : prompts et tokens de complétion
Lorsque vous utilisez l'API d'OpenAI, vous devez comprendre les concepts de base tels que les prompts et les tokens de complétion. Un prompt est l'entrée que vous fournissez au modèle pour obtenir une réponse. Les tokens de complétion, quant à eux, sont les unités de texte qui composent votre prompt et votre réponse. Chaque mot ou fragment de mot est considéré comme un token. Par exemple, le mot "hamburger" peut être découpé en plusieurs tokens tels que "hamper" et "anchor". Les tokens ont une limite de 2048 pour la plupart des modèles, ce qui équivaut à environ 1500 mots. Vous devez donc faire attention à cette limite lors de l'utilisation de l'API.
5.2. Différents modèles et tarification
L'API d'OpenAI propose plusieurs modèles, chacun ayant des capacités et des points de prix différents. Les modèles de base de GPT-3 sont appelés Davinci, Kiri, Babbage et Ada. Il existe également une série de modèles appelée Codex, descendant de GPT-3, qui a été formée à la fois sur le langage naturel et le code informatique. La tarification de l'API est basée sur le nombre de tokens que vous utilisez. Chaque requête à l'API est facturée en fonction du nombre de tokens, avec un crédit gratuit de 18 $ valable pendant les trois premiers mois. Il est important de comprendre les modèles disponibles et leur tarification afin de choisir le modèle adapté à vos besoins et à votre budget.
5.3. Comprendre la température et les tokens
Lors de l'utilisation de l'API d'OpenAI, vous devez également comprendre deux paramètres importants : la température et les tokens. La température contrôle la diversité des réponses générées par le modèle. Une température plus faible produit des réponses plus précises et moins variées, tandis qu'une température plus élevée produit des réponses plus diverses mais parfois moins précises. Les tokens, quant à eux, déterminent la quantité de texte que vous pouvez traiter dans une seule requête. Il est important de maîtriser ces concepts pour obtenir les résultats souhaités de l'API OpenAI.
Tutoriel de démarrage rapide
Maintenant que nous avons couvert les bases, explorons rapidement le processus de démarrage avec l'API OpenAI. Suivez ces étapes simples :
- Accédez à beta.openai.com et inscrivez-vous pour accéder à l'API.
- Prenez connaissance du tutoriel de démarrage rapide, qui vous guidera à travers les principales fonctionnalités de l'API.
- Explorez les exemples fournis par OpenAI pour vous familiariser avec l'utilisation de l'API dans différents scénarios d'application.
- Essayez le Playground d'OpenAI pour une expérience interactive avec l'API.
L'utilisation de l'API OpenAI est un processus simple et intuitif. Si vous avez des questions supplémentaires ou souhaitez en savoir plus sur des cas d'utilisation spécifiques, n'hésitez pas à explorer davantage la documentation et les ressources fournies par OpenAI.
Exemples d'utilisation de l'API
L'API OpenAI offre de nombreuses possibilités d'utilisation. Voici quelques exemples pour vous donner une idée des fonctionnalités de l'API :
7.1. Génération de contenu
L'API OpenAI peut être utilisée pour générer du contenu de manière automatique. Que ce soit pour des articles de blog, des descriptions de produits ou des résumés de texte, l'API peut vous aider à produire du texte de qualité en un rien de temps. Vous pouvez spécifier un sujet ou une idée générale, et l'API générera un contenu détaillé pour vous.
7.2. Résumé automatique
L'API peut également être utilisée pour résumer automatiquement de longs textes. Il vous suffit de fournir un texte source et l'API vous renverra un résumé précis et concis en quelques secondes. Cela peut être particulièrement utile pour les tâches de recherche ou pour extraire les informations clés d'un texte volumineux.
7.3. Correction de grammaire
Si vous avez besoin d'aide pour vérifier la grammaire et l'orthographe d'un texte, l'API OpenAI peut vous aider. En fournissant votre texte d'entrée, l'API peut proposer des corrections et des suggestions pour améliorer la clarté et la pertinence de votre texte.
7.4. Traduction de texte en commandes programmables
L'API OpenAI vous permet également de traduire du texte en commandes programmables. Vous pouvez fournir un texte en langage naturel et l'API vous renverra le code correspondant. Cela facilite l'automatisation de certaines tâches et permet de passer rapidement de descriptions textuelles à des instructions exécutables.
7.5. Conversion de code Python en langage naturel
Si vous souhaitez traduire du code Python en langage naturel, l'API OpenAI peut être d'une grande aide. Vous pouvez fournir du code Python et obtenir une représentation textuelle compréhensible qui facilite la communication entre développeurs et non-développeurs.
7.6. Création d'analogies
L'API OpenAI peut également être utilisée pour créer des analogies. Vous pouvez fournir une relation entre deux objets et demander à l'API de trouver une autre relation similaire. Cela peut être utile pour l'exploration de concepts ou la recherche de nouvelles idées.
7.7. Aide à l'écriture de chansons de rap
Si vous cherchez à démarrer une carrière de rappeur, l'API OpenAI peut vous aider à trouver des rimes et à créer des paroles accrocheuses. Fournissez quelques vers et demandez à l'API de générer les vers suivants pour créer une chanson de rap unique.
7.8. Création de questions d'entretien
Si vous avez besoin de créer des questions d'entretien pour un poste spécifique, l'API peut vous aider. Fournissez des informations sur le poste et l'API générera une liste de questions pertinentes que vous pouvez utiliser lors de l'entretien.
Explorez ces exemples pour avoir une idée des fonctionnalités et des possibilités offertes par l'API OpenAI. N'hésitez pas à expérimenter et à adapter ces exemples à vos besoins spécifiques.
Utilisation avancée : fine-tuning et API de réglage
Pour les tâches plus avancées et personnalisées, OpenAI propose une option de fine-tuning. Cette option permet d'adapter les modèles d'OpenAI à des cas d'utilisation spécifiques en fournissant des centaines voire des milliers d'exemples pour personnaliser un modèle existant. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les scénarios de traitement du langage naturel plus complexes nécessitant une adaptation spécifique. OpenAI propose également une API de réglage qui permet d'affiner les résultats du modèle en contrôlant divers paramètres tels que la température et les tokens.
Modèles et tarification d'OpenAI
OpenAI propose plusieurs modèles, chacun ayant des capacités et des caractéristiques différentes. Les modèles de base tels que Davinci et Curie sont plus puissants mais aussi plus coûteux que les modèles basés sur GPT-3 tels que Babbage et Ada. La tarification de l'API OpenAI est basée sur le nombre de tokens utilisés, avec un coût de 0,006 $ par token. OpenAI offre également un crédit gratuit de 18 $ valable pendant les trois premiers mois, ce qui peut vous aider à découvrir et à explorer les fonctionnalités de l'API sans coût supplémentaire.
Conclusion
L'API OpenAI est une puissante plateforme d'intelligence artificielle qui offre des fonctionnalités avancées pour la génération de texte et d'images. Les modèles GPT-3 et DALL·E sont parmi les plus performants du marché et offrent une gamme d'applications possibles dans de nombreux domaines. Que vous ayez besoin de générer du contenu, de simplifier des textes, de traduire des commandes ou de créer des analogies, l'API OpenAI peut vous aider à atteindre vos objectifs. Explorez les exemples fournis, consultez la documentation et commencez dès maintenant à utiliser l'API OpenAI pour améliorer vos projets et vos applications.