Nous vivons une époque passionnante ! OpenAI a annoncé la sortie de leurs modèles améliorés, GPT-3.5-turbo et GPT-4. Ces versions apportent avec elles de puissantes mises à niveau qui changent la donne dans le domaine de l’IA générative.
Décomposition : GPT-3.5-turbo contre GPT-4
OpenAI a restructuré sa tarification avec ces nouveaux modèles. Tandis que le étendu GPT-3.5-turbo avec une longueur de contexte de 16 000 jetons vient à un prix plus élevé (0,003 $ pour 1 000 jetons d’entrée et 0,004 $ pour 1 000 jetons de sortie), le GPT-3.5-turbo d’origine est devenu plus abordable avec un 25% réduction. Cela signifie que les développeurs peuvent l’utiliser à 0,0015 USD pour 1 000 jetons d’entrée et 0,002 USD pour 1 000 jetons de sortie, ce qui se résume à environ 700 pages de texte pour un dollar.
Qu’est-ce que l’appel de fonction ?
Maintenant, plongeons un peu plus dans l’une des mises à jour clés – appel de fonction. Il s’agit d’une fonctionnalité qui permet aux développeurs de demander aux modèles d’effectuer des fonctions de programmation spécifiques. Considérez-le comme un pont qui relie les instructions en langage naturel à l’exécution du code réel.
Concrètement, l’appel de fonction nous permet de créer des chatbots sophistiqués, de transformer le langage naturel en requêtes de base de données ou même d’extraire des données structurées du texte. Les modèles GPT ont été spécialement affinés pour comprendre quand appeler une fonction et également pour renvoyer des données qui correspondent à la signature de la fonction, garantissant une sortie de données plus fiable et structurée.
Qu’est-ce qu’une fenêtre contextuelle étendue ?
La prochaine mise à jour majeure est la extension de la fenêtre de contexte dans GPT-3.5-turbo. Pour vous donner une idée de ce que cela signifie, une fenêtre contextuelle fait référence à la quantité de texte qu’un modèle d’IA prend en compte avant de générer du texte supplémentaire. Cette « mémoire » du texte antérieur est cruciale pour la cohérence et la pertinence des réponses de l’IA. La version GPT-3.5-turbo nouvellement renforcée a quadruplé sa longueur de contexte à 16 000 jetons, ce qui lui donne une plus grande capacité à rappeler et à référencer les parties précédentes de la conversation. Cela réduit les chances que nos amis IA errent hors sujet, ce qui rend nos interactions avec eux plus significatives et ciblées.
Comment optimiser l’utilisation des modèles compte tenu de la nouvelle tarification ?
Nous devons toujours garder un œil sur l’équilibre entre performance et coût. Compte tenu de la nouvelle structure tarifaire, il devient crucial d’optimiser l’utilisation en fonction des demandes et du budget du projet. Dans les scénarios où le contexte étendu n’est pas requis, le GPT-3.5-turbo d’origine devient un choix rentable. Plongeons plus profondément dans les avantages et les inconvénients des deux modèles.
GPT-3.5-turbo
Avantages :
- Moindre coût: Si vous travaillez avec un budget serré, le GPT-3.5-turbo est le meilleur choix car il est proposé à un prix réduit.
- Suffisant pour la plupart des applications générales : Pour de nombreuses applications, telles que la création de chatbots simples ou la conversion du langage naturel en requêtes de base de données, GPT-3.5-turbo offre des performances adéquates.
- Moins de ressources requises : GPT-3.5-turbo peut fonctionner efficacement avec moins de puissance de calcul et de mémoire, ce qui peut être un avantage significatif dans les environnements à ressources limitées.
Désavantages:
- Fenêtre contextuelle limitée : Si votre application nécessite un contexte plus étendu, le GPT-3.5-turbo standard peut être insuffisant car il a une fenêtre de contexte relativement plus petite.
- Appel de fonction moins puissant : Bien que GPT-3.5-turbo puisse effectuer des appels de fonction, il n’est pas aussi avancé que GPT-4 à cet égard.
GPT-4
Avantages :
- Appel de fonction amélioré : Si votre application implique des appels de fonctions complexes, tels que la création de chatbots avancés, GPT-4 est un meilleur choix en raison de sa capacité améliorée.
- Fenêtre contextuelle plus grande : GPT-4 est capable de traiter un contexte beaucoup plus large, ce qui est avantageux si votre application nécessite de conserver de nombreuses informations passées.
Désavantages:
- Coût plus élevé : Le GPT-4 a un prix plus élevé que le GPT-3.5-turbo, il n’est donc peut-être pas le meilleur choix si le budget est un problème.
- Plus grands besoins en ressources : La plus grande fenêtre de contexte et les capacités améliorées de GPT-4 s’accompagnent d’une augmentation des besoins en ressources de calcul. Si votre infrastructure n’est pas équipée pour gérer cela, cela peut être un inconvénient.
Pour les projets nécessitant des capacités avancées, les GPT-3.5-turbo et GPT-4 améliorés offrent une valeur remarquable malgré leurs prix plus élevés. En choisissant le bon modèle pour nos besoins, nous pouvons maximiser les avantages tout en respectant le budget.
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Points clés à retenir
- Si vous êtes travailler sur un budget ou avec ressources limitées, GPT-3.5-turbo est un choix approprié.
- Si votre candidature ne nécessite pas de mémoire contextuelle étendue ou appel de fonction complexe, GPT-3.5-turbo vous rendra bien service.
- Si tu besoin d’appel de fonction avancé capacités ou exiger que votre IA ait une grande fenêtre de contexte, GPT-4 est la voie à suivre.
- Si le budget et les ressources ne sont pas une contrainte et vous voulez le modèle le plus avancé, GPT-4 devrait être votre choix.
Crédit image en vedette : Kerem Gülen/Midjourney
