{"id":27277,"date":"2023-06-21T22:17:06","date_gmt":"2023-06-21T22:17:06","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/la-puissance-de-gpt-3-5-16k\/"},"modified":"2023-06-21T22:17:16","modified_gmt":"2023-06-21T22:17:16","slug":"la-puissance-de-gpt-3-5-16k","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/fr\/blog\/la-puissance-de-gpt-3-5-16k\/","title":{"rendered":"La puissance de GPT-3.5 16K"},"content":{"rendered":"

Devriez-vous passer \u00e0 la version payante de Cody ? Voici pourquoi.<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Il y a quelques jours, nous avons publi\u00e9 un nouveau mod\u00e8le pour tous nos utilisateurs payants juste apr\u00e8s la publication de l’OpenAI : GPT-3.5 16k. Aussi intimidant que cela puisse para\u00eetre, cela pourrait changer la donne pour votre entreprise. Dans ce blog, nous allons nous pencher sur les cas d’utilisation du mod\u00e8le GPT-3.5 16k, explorer ses avantages et mettre en \u00e9vidence ses diff\u00e9rences avec le mod\u00e8le GPT-3.5 existant et le dernier mod\u00e8le haut de gamme GPT-4.<\/p>\n

Qu’est-ce que GPT-3.5 16K ?<\/h2>\n

Si vous avez d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9 la version gratuite de Cody, vous \u00eates peut-\u00eatre d\u00e9j\u00e0 familiaris\u00e9 avec le mod\u00e8le vanille GPT-3.5, qui utilise le mod\u00e8le gpt-3.5-turbo<\/code> d’OpenAI. Ce mod\u00e8le est le choix le plus populaire pour de nombreux utilisateurs car il est abordable, rapide et fiable dans la plupart des cas. D’autre part, le GPT-3.5-16k utilise le mod\u00e8le gpt-3.5-turbo-16k<\/code> d’OpenAI, qui est une extension du mod\u00e8le gpt-3.5-turbo<\/code>. La diff\u00e9rence significative r\u00e9side dans l’aspect “16k”.<\/p>\n

Qu’est-ce que 16K ?<\/h2>\n

Le suffixe “16K” indique que le mod\u00e8le dispose d’une fen\u00eatre contextuelle de 16 000 tokens, ce qui repr\u00e9sente une augmentation significative par rapport aux 4 096 tokens existants. Dans notre blog pr\u00e9c\u00e9dent<\/a>, nous avons expliqu\u00e9 en d\u00e9tail ce que sont les jetons. Une fen\u00eatre contextuelle plus petite dans les mod\u00e8les peut entra\u00eener plusieurs limitations, notamment :<\/p>\n

    \n
  1. Manque de pertinence :<\/strong> Avec une fen\u00eatre contextuelle limit\u00e9e, le mod\u00e8le peut avoir du mal \u00e0 saisir et \u00e0 maintenir la pertinence du contexte plus large d’une conversation ou d’une t\u00e2che.<\/li>\n
  2. Incapacit\u00e9 \u00e0 maintenir le contexte :<\/strong> Une fen\u00eatre contextuelle plus petite peut compliquer la t\u00e2che du mod\u00e8le qui doit se souvenir des informations des parties pr\u00e9c\u00e9dentes de la conversation et y faire r\u00e9f\u00e9rence, ce qui entra\u00eene des incoh\u00e9rences et des difficult\u00e9s \u00e0 maintenir un dialogue coh\u00e9rent.<\/li>\n
  3. Contraintes sur la longueur des requ\u00eates :<\/strong> des fen\u00eatres contextuelles plus courtes imposent des contraintes sur la longueur des requ\u00eates, ce qui rend difficile la fourniture d’informations compl\u00e8tes ou la formulation de questions complexes.<\/li>\n
  4. Limites du contexte de la base de connaissances :<\/strong> Une fen\u00eatre contextuelle plus petite peut \u00eatre confront\u00e9e \u00e0 des limitations dans l’incorporation de connaissances provenant de documents pertinents en raison de la limite d’ingestion de donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ol>\n

    Avantages d’une fen\u00eatre contextuelle plus grande<\/h2>\n

    Une question pourrait surgir dans l’esprit de certaines personnes : comment GPT-3.5 peut-il traiter plus de 1000 pages web et documents sur Cody, alors que sa capacit\u00e9 n’est que de 4096 jetons ? Gr\u00e2ce aux progr\u00e8s r\u00e9alis\u00e9s dans le domaine de l’IA g\u00e9n\u00e9rative, la fourniture d’un contexte ne signifie pas qu’il faille simplement alimenter des mod\u00e8les linguistiques tels que GPT-3.5 Turbo avec l’ensemble du document tel quel. Les processus dorsaux tels que le d\u00e9coupage en morceaux, les ench\u00e2ssements et les bases de donn\u00e9es vectorielles sont utilis\u00e9s pour pr\u00e9traiter les donn\u00e9es, maintenir la pertinence des morceaux et permettre au mod\u00e8le de naviguer dans la fen\u00eatre contextuelle pr\u00e9d\u00e9finie.<\/p>\n

    Dans le sc\u00e9nario actuel, une fen\u00eatre contextuelle plus large am\u00e9liorerait les performances globales de l’IA en permettant des entr\u00e9es plus importantes et plus complexes, tout en r\u00e9duisant le nombre de transactions de stockage de vecteurs n\u00e9cessaires pour g\u00e9n\u00e9rer une r\u00e9ponse. \u00c9tant donn\u00e9 que la fen\u00eatre contextuelle englobe \u00e0 la fois l’entr\u00e9e et la sortie, une fen\u00eatre plus large permettrait \u00e9galement au mod\u00e8le de fournir des r\u00e9ponses \u00e9labor\u00e9es et coh\u00e9rentes tout en conservant le contexte de la conversation.<\/p>\n

    Une fen\u00eatre contextuelle plus large permettrait \u00e9galement d’att\u00e9nuer les hallucinations qui peuvent se produire lorsque la limite de jetons dans une conversation est d\u00e9pass\u00e9e.<\/p>\n

    GPT-3.5 Turbo 16K v\/s GPT-4<\/h2>\n

    Bien que gpt-3.5-turbo-16k<\/code> soit la derni\u00e8re version d’OpenAI, gpt-4<\/code> la surpasse encore sur plusieurs aspects tels que la compr\u00e9hension du contexte visuel<\/strong>, l’am\u00e9lioration de la cr\u00e9ativit\u00e9<\/strong>, la coh\u00e9rence<\/strong> et les performances multilingues<\/strong>. Le seul domaine dans lequel GPT-3.5-16k excelle est la fen\u00eatre contextuelle, car GPT-4 est actuellement disponible dans la variante 8k, la variante 32k \u00e9tant encore en cours de d\u00e9ploiement progressif.<\/p>\n

    En attendant que la version 32k de gpt-4<\/code> soit largement accessible, le GPT-3.5-16k se distingue par sa fen\u00eatre contextuelle plus large. Si vous recherchez un mod\u00e8le offrant une fen\u00eatre contextuelle plus large, le GPT-3.5-16k est le choix id\u00e9al.<\/p>\n

    Cas d’utilisation d’une fen\u00eatre contextuelle plus grande<\/h2>\n
      \n
    1. Assistance \u00e0 la client\u00e8le : <\/strong>Une fen\u00eatre contextuelle plus grande am\u00e9liore la m\u00e9moire \u00e0 court terme du mod\u00e8le, ce qui le rend bien adapt\u00e9 aux applications impliquant l’assistance \u00e0 la client\u00e8le, le remplissage de formulaires et la collecte de donn\u00e9es aupr\u00e8s des utilisateurs. Il permet au mod\u00e8le de conserver le contexte sur une plus longue p\u00e9riode, ce qui conduit \u00e0 des r\u00e9ponses plus pertinentes aux entr\u00e9es des utilisateurs telles que les noms, les identifiants des clients, les r\u00e9clamations et les commentaires.<\/li>\n
    2. Formation des employ\u00e9s : <\/strong>L’utilisation de Cody \u00e0 des fins de formation des employ\u00e9s s’av\u00e8re tr\u00e8s efficace. La formation des salari\u00e9s fait souvent appel \u00e0 de nombreuses donn\u00e9es relatives aux activit\u00e9s, aux \u00e9tapes et aux processus de l’entreprise. Pour maintenir la pertinence contextuelle tout au long du programme de formation, il devient n\u00e9cessaire d’int\u00e9grer l’ensemble de l’historique des conversations du stagiaire. Une fen\u00eatre contextuelle plus large permet d’inclure davantage d’informations historiques, ce qui facilite une exp\u00e9rience de formation plus compl\u00e8te et plus efficace.<\/li>\n
    3. Analyse des donn\u00e9es : <\/strong>Les t\u00e2ches impliquant l’analyse financi\u00e8re et l’inf\u00e9rence statistique n\u00e9cessitent souvent le traitement de grands volumes de donn\u00e9es afin d’en tirer des informations significatives. Avec une fen\u00eatre contextuelle plus grande, le mod\u00e8le peut retenir plus d’informations pertinentes pendant le calcul, ce qui permet une analyse plus coh\u00e9rente et plus pr\u00e9cise. Par exemple, la comparaison des bilans et des performances globales d’une entreprise d’une ann\u00e9e sur l’autre peut \u00eatre r\u00e9alis\u00e9e plus efficacement avec une fen\u00eatre contextuelle plus grande.<\/li>\n<\/ol>\n

      Comparaison entre GPT-3.5 4K et 16K<\/h2>\n

      Pour d\u00e9montrer les am\u00e9liorations apport\u00e9es au mod\u00e8le 16K, nous avons interrog\u00e9 un fichier .csv<\/code> du tableau p\u00e9riodique<\/strong> contenant 118 \u00e9l\u00e9ments et leurs caract\u00e9ristiques.<\/p>\n

      \"Comparaison<\/p>\n

      \"Comparaison<\/p>\n

      \"Comparaison<\/p>\n

      \"Comparaison<\/p>\n

      \n

      La comparaison montre que le GPT-3.5 4K n’a pas \u00e9t\u00e9 en mesure de produire tous les \u00e9l\u00e9ments radioactifs dans sa r\u00e9ponse et qu’il a omis certains \u00e9l\u00e9ments. En revanche, le GPT-3.5 16K a produit presque tous les \u00e9l\u00e9ments radioactifs pr\u00e9sents dans le tableau fourni. Cela d\u00e9montre l’am\u00e9lioration de l’\u00e9laboration des r\u00e9ponses gr\u00e2ce \u00e0 l’\u00e9largissement de la fen\u00eatre contextuelle. Ce n’\u00e9tait qu’un petit aper\u00e7u du potentiel de la fen\u00eatre contextuelle de 16k, avec une infinit\u00e9 d’applications et d’impl\u00e9mentations. Avec le GPT-4 32K dans le pipeline, le mod\u00e8le 16K peut faciliter une transition en douceur vers une fen\u00eatre contextuelle plus grande.<\/p>\n

      Faut-il proc\u00e9der \u00e0 une mise \u00e0 niveau ?<\/h2>\n

      L’agrandissement de la fen\u00eatre contextuelle est sans aucun doute une mise \u00e0 jour importante et non un simple gadget. Une meilleure compr\u00e9hension du contexte joue un r\u00f4le crucial dans l’am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 des r\u00e9ponses, et une fen\u00eatre contextuelle plus large lib\u00e8re un potentiel substantiel pour ces mod\u00e8les de langue (LLM). En permettant une meilleure compr\u00e9hension de l’historique de la conversation et des indices contextuels, les LLM peuvent fournir des r\u00e9sultats plus pr\u00e9cis et plus adapt\u00e9s au contexte.<\/p>\n

      Comme indiqu\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, la variante 16K de GPT-3.5 est disponible pour tous les utilisateurs \u00e0 partir du plan de base. Si vous utilisez le plan personnel (gratuit) depuis un certain temps, vous avez d\u00e9j\u00e0 exp\u00e9riment\u00e9 les possibilit\u00e9s offertes par Cody. Le plan de base offre un excellent rapport qualit\u00e9-prix, en particulier si vous n’avez pas besoin des fonctionnalit\u00e9s suppl\u00e9mentaires de GPT-4. Il convient aux personnes qui construisent un robot dans le cadre d’un projet ou d’un prototype pour leur entreprise, avec le choix suppl\u00e9mentaire du mod\u00e8le GPT-3.5 16K. \u00c0 l’avenir, lorsque nous lancerons la variante GPT-4 32K, vous pourrez toujours passer au plan premium si vous avez besoin de plus de jetons.<\/p>\n

      Pour les grandes entreprises, le plan avanc\u00e9 est l’option la plus puissante, qui r\u00e9pond aux besoins d’utilisation intensive des ressources et des volumes importants. Il offre des capacit\u00e9s compl\u00e8tes pour r\u00e9pondre aux exigences des op\u00e9rations \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/p>\n

      \"Structure<\/a><\/p>\n

      Ressources compl\u00e9mentaires<\/h2>\n

      Centre d’aide<\/a><\/p>\n

      Discord<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Devriez-vous passer \u00e0 la version payante de Cody ? Voici pourquoi. Il y a quelques jours, nous avons publi\u00e9 un nouveau mod\u00e8le pour tous nos utilisateurs payants juste apr\u00e8s la publication de l’OpenAI : GPT-3.5 16k. Aussi intimidant que cela puisse para\u00eetre, cela pourrait changer la donne pour votre entreprise. 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