Le modèle GPT-5 tant attendu d'Openai approche la version

Anna Tong - Reuters - 06/08
Le GPT-5 d'OpenAI, le dernier épisode de la technologie AI qui a propulsé le juggernaut de Chatgpt en 2022, est défini pour une version imminente, et les utilisateurs examineront si le pas en place du GPT-4 est à égalité avec les améliorations précédentes du laboratoire de recherche.
  • Les premiers testeurs de GPT-5 ont impressionné par ses capacités de codage et de résolution de problèmes
  • Les défis incluent les limitations des données et les échecs induits par le matériel pendant la formation
  • OpenAI investit dans le «calcul du temps de test» pour des tâches complexes, explique le PDG Altman
SAN FRANCISCO, 6 août (Reuters) - Le GPT-5 d'Openai, le dernier épisode de la technologie AI qui a propulsé le mastodonte de Chatgpt en 2022, est défini pour une version imminente, et les utilisateurs examineront si la marche en arrière de GPT-4 est à égalité avec les améliorations précédentes du laboratoire de recherche.
Deux premiers testeurs du nouveau modèle ont déclaré à Reuters qu'ils avaient été impressionnés par sa capacité à coder et à résoudre les problèmes de science et de mathématiques, mais ils croient que le saut de GPT-4 à GPT-5 n'est pas aussi grand que celui de GPT-3 à GPT-4. Les testeurs, qui ont signé des accords de non-divulgation, ont refusé d'être nommé pour cette histoire.

Inscrivez-vous ici.

Openai a refusé de commenter cette histoire.
Le LEAP de GPT-4 était basé sur une puissance et des données plus de calcul, et la société espérait que la «mise à l'échelle» de la même manière conduirait constamment à améliorer les modèles d'IA.
Mais Openai, qui est soutenu par Microsoft (MSFT.O), ouvre un nouvel onglet et est actuellement évalué à 300 milliards de dollars, a rencontré des problèmes à l'échelle. Un problème était le mur de données que l'entreprise a rencontré, et l'ancien scientifique en chef d'Openai, Ilya Sutskever, a déclaré l'année dernière que si la puissance de traitement augmentait, la quantité de données ne l'était pas.
Il faisait référence au fait que les modèles de grandes langues sont formés sur des ensembles de données massifs qui grattent l'ensemble de l'Internet, et les laboratoires AI n'ont pas d'autres options pour les gros touches de données textuelles générées par l'homme.
Outre...
[Courte citation de 8% de l'article original]