Large Language Models comme alternative à ChatGPT

Parfois, c'est une bonne idée de se renseigner sur les alternatives, même si vous êtes déjà satisfait d'une solution comme ChatGPT. Il existe une multitude de technologies de chatbots sur le marché, qui sont peut-être mieux adaptées à vos besoins et exigences individuels.

En prenant le temps d'explorer ces alternatives, vous pouvez vous assurer de faire le meilleur choix pour votre projet ou votre entreprise. Dans notre article de blog suivant, nous avons rassemblé quelques-unes des meilleures alternatives à ChatGPT qui peuvent vous aider à élargir vos possibilités et à trouver la solution optimale pour vos besoins.

Nous vous invitons à lire cet article pour découvrir les options qui s'offrent à vous et pour mieux comprendre le potentiel de chacune d'entre elles. Alors, qu'attendez-vous ? Plongez dans le monde fascinant des technologies de chatbots et découvrez les opportunités qu'elles peuvent vous offrir !

Qu'est-ce que ChatGPT ?

ChatGPT, parfois écrit à tort comme ChatGBT, est un Large Language Models (LLMs), ce sont des modèles d'intelligence artificielle entraînés à comprendre et à générer des textes semblables à ceux des humains. Ils sont formés en analysant et en apprenant à partir d'énormes quantités de données textuelles provenant d'Internet. Cela leur permet de saisir et d'utiliser des modèles et des relations dans le langage humain afin de fournir des réponses significatives et cohérentes aux requêtes des utilisateurs.

Bref aperçu de ChatGPT

ChatGPT est un exemple d'un tel Large Language Model. Il est basé sur l'architecture GPT-4, qui est une évolution de l'architecture GPT-3 et offre quelques améliorations en termes de vitesse de traitement et de qualité de génération de texte.

Les grands modèles linguistiques (Large Language Models, LLM) sont un sous-ensemble du deep learning, qui fait lui-même partie du domaine plus large de l'intelligence artificielle (IA). L'IA générative est un domaine de l'IA qui a récemment fait l'objet d'une attention particulière. Ce type d'IA peut générer de nouveaux contenus, notamment des textes, des images, des sons et des données synthétiques.

La relation entre les LLM et ChatGPT est donc que ChatGPT est une implémentation spécifique d'un Large Language Model développé par OpenAI.

ChatGPT est un générateur de texte basé sur l'IA, développé par OpenAI et basé sur l'architecture GPT-4. GPT signifie "Generative Pre-trained Transformer". Ce modèle a été conçu pour générer des textes semblables à ceux des humains et effectuer des tâches complexes telles que répondre à des questions, rédiger du contenu et créer des résumés. ChatGPT peut être utilisé dans différents domaines d'application, tels que le service à la clientèle, l'éducation ou la création de contenu. Il est important de noter que les connaissances de ChatGPT s'étendent jusqu'en septembre 2021 et qu'elles ne contiennent donc aucune information sur des événements ou des développements postérieurs à cette date.

ChatGPT Alternative

Chat de Jasper

Les pros :

• Haute qualité de génération de texte, parfois meilleure que ChatGPT
• Peut générer des codes
• Intègre les résultats Google dans les réponses

Cons :

• Aucun inconvénient mentionné

Neuroflash

Les pros :

• Particulièrement bon pour les textes en allemand
• Interface utilisateur minimaliste avec éditeur de texte
• Peut générer des codes

Cons :

• Fonction de génération de code perfectible
• Pas de sources externes incluses dans les réponses

Chatsonic

Les pros :

• Bon pour la génération de texte en anglais
• Inclut des données actuelles dans les réponses

Cons :

• Pas de fonction de génération de code
• Focalisation sur les textes en anglais

YouChat

Les pros :

• Prend en charge la recherche sur le web avec un index de recherche intégré
• Répond aux questions sur l'actualité
• Affiche les pages web sources utilisées sous forme de notes de bas de page

Cons :

• Résultats parfois erronés ou obsolètes
• Potentiel d'amélioration existant

Réplique

Les pros :

• Ami en ligne avec lequel les utilisateurs peuvent discuter de tous les sujets
• Apprend au fil du temps et simule un véritable divertissement
• Version Premium disponible

Cons :

• Pas spécialement orienté vers la génération de texte ou de code

Perplexité

Les pros :

• Utilise l'API du logiciel OpenAI comme ChatGPT
• A accès à Internet pour des informations plus détaillées

Cons :

• Fonctionne plutôt comme un moteur de recherche et pas directement comme un chatbot

Robert a présenté les alternatives gratuites dans une vidéo :

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De nombreux outils de ce type sont bien entendu destinés aux utilisateurs finaux et non aux grandes entreprises. Les grandes entreprises ont souvent des exigences plus complètes pour l'utilisation de Large Language Models, qui ne peuvent généralement être réalisées qu'en exploitant elles-mêmes de tels modèles. La partie suivante de l'article pourrait donc être particulièrement intéressante pour vous.

Astuce : former (faire former) soi-même des Large Language Models individuels

Une option intéressante à envisager est l'entraînement de votre propre grand modèle linguistique individuel. Avec un fournisseur de logiciels d'intelligence artificielle spécialisé comme partenaire, vous pouvez profiter de leur expertise pour développer un modèle sur mesure répondant à vos besoins spécifiques.

Un tel partenaire IA peut vous aider à choisir les bonnes données de formation et à adapter le modèle à votre secteur ou à vos cas d'application. En travaillant avec un fournisseur expérimenté, vous vous assurez d'obtenir un Large Language Model de haute qualité, adapté à vos besoins.

Voici quelques avantages de l'entraînement d'un Large Language Model individuel :

1. Personnalisation: Un modèle sur mesure peut être adapté précisément à vos besoins et exigences, ce qui permet d'améliorer les performances et de renforcer l'intégration dans vos systèmes et processus existants.
2. ExclusivitéContrairement aux modèles généralement disponibles comme ChatGPT, vous avez le contrôle de votre propre modèle et pouvez décider de son évolution et de sa mise à jour.
3. Protection des donnéesUn modèle personnalisé peut être développé en tenant compte de vos exigences en matière de protection des données, ce qui est particulièrement important si vous travaillez avec des données sensibles ou dans un secteur très réglementé.
4. RentabilitéBien que la création de votre propre Large Language Model puisse être plus coûteuse au départ, elle peut s'avérer plus rentable à long terme, car vous ne devez pas payer de droits de licence permanents à des tiers pour l'utiliser.

Si vous êtes prêt à explorer le potentiel des Large Language Models individuels pour votre entreprise ou votre projet, n'hésitez pas à prendre contact avec un partenaire IA. Ensemble, vous pouvez développer des solutions innovantes adaptées à vos besoins et vous procurer un avantage concurrentiel.

Contenu généré par l'homme - une alternative à ChatGPT

Auprès de l'agence de ghostwriting studycrumb.com des auteurs académiques expérimentés aident à produire des textes rapides et de qualité. Ainsi, même les exigences les plus individuelles peuvent être satisfaites.

Le ghostwriting offre plusieurs avantages

• ConfidentialitéL'un des principaux avantages du ghostwriting est la garantie de confidentialité. Les prestataires de services de ghostwriting accordent une grande importance à la protection des informations personnelles et ont des politiques de confidentialité strictes. Tant le client que l'auteur peuvent rester anonymes, car l'agence de ghostwriting joue le rôle d'intermédiaire entre eux.
• Capacité d'adaptationGhostwriting s'adapte aux besoins et aux exigences individuels. Les travaux scientifiques sont réalisés spécialement selon les directives données et les souhaits du client. Les clients ont la possibilité de participer activement au projet afin de s'assurer que le résultat final correspond à leurs attentes et à leurs objectifs.
• Livraison dans les délaisLes services de ghostwriting sont particulièrement précieux lorsque les délais sont serrés. Ces services garantissent la fiabilité et la livraison en temps voulu du travail terminé. Les clients peuvent donner leur avis tout au long du processus afin de s'assurer que le texte correspond à leurs attentes.
• Auteurs expérimentés: les agences d'écriture fantôme emploient des auteurs expérimentés et compétents qui proposent une large gamme de services, notamment l'élaboration d'un plan, la rédaction du travail, la recherche de sujets, la relecture, la correction et le contrôle du plagiat. Ces spécialistes ont une longue expérience en tant que ghostwriters professionnels et se sont forgé une solide réputation auprès des clients.

Le ghostwriting offre une solution fiable et confidentielle aux personnes qui cherchent un soutien pour leurs projets d'écriture. Il permet aux clients d'obtenir des travaux scientifiques sur mesure et de haute qualité tout en respectant des délais serrés. Grâce à l'expertise de rédacteurs expérimentés, les services de ghostwriting garantissent la satisfaction des clients et l'achèvement réussi des projets.

Large Language Models : un guide d'introduction dans le monde derrière ChatGPT

Dans cette section, nous allons discuter des principes de base des grands modèles de langage, de leurs cas d'utilisation, du vote en temps réel et d'un aperçu de quelques outils de développement d'IA populaires. La compréhension des grands modèles de langage vous permettra de mieux situer les alternatives de ChatGPT.

Que sont donc exactement les grands modèles linguistiques ? Les LLM sont de grands modèles de langage universels qui peuvent être entraînés à l'avance et ensuite finement ajustés à des fins spécifiques. Pour mieux comprendre, on peut s'imaginer l'entraînement d'un chien. Les ordres de base tels que "assis", "viens" et "reste" sont enseignés au chien à des fins générales. Toutefois, si l'on a besoin d'un chien de service spécial, comme un chien policier, un chien d'aveugle ou un chien de chasse, on y ajoute un entraînement spécifique.

De la même manière, de grands modèles linguistiques à usage général sont entraînés pour résoudre des problèmes linguistiques généraux tels que la classification de textes, la réponse à des questions, le résumé de documents et la rédaction de textes dans différents secteurs. Ces modèles peuvent ensuite être adaptés à des problèmes spécifiques dans différents domaines tels que la vente au détail, la finance et le divertissement, en utilisant des ensembles de données relativement petits et spécifiques à chaque domaine.

Le terme "grand" dans les grands modèles linguistiques fait référence à deux choses. Premièrement, il fait référence à la taille énorme de l'ensemble des données d'entraînement, qui atteint parfois la taille d'un pétaoctet. Deuxièmement, il fait référence au nombre de paramètres qui représentent essentiellement les souvenirs et les connaissances que la machine acquiert pendant l'apprentissage du modèle.

Maintenant que nous avons une compréhension de base des grands modèles de langage, explorons leurs avantages :

Un seul modèle peut être utilisé pour une multitude de tâches, ce qui rend les grands modèles linguistiques incroyablement polyvalents et efficaces. Les données d'apprentissage étendues et les milliards de paramètres contenus dans ces modèles leur permettent d'accomplir une grande variété de tâches, telles que la traduction de la langue, la complétion de phrases, la classification de textes et la réponse à des questions. Cette remarquable adaptabilité signifie que les entreprises et les individus de différents secteurs peuvent bénéficier de ces modèles sans avoir à développer un modèle spécifique pour chaque tâche particulière.

Un autre avantage des grands modèles linguistiques est leur capacité à produire de bons résultats avec des données d'entraînement limitées et spécifiques au domaine. Lorsqu'ils sont adaptés à un problème spécifique, ces modèles peuvent produire des résultats impressionnants même s'ils ont été entraînés sur un ensemble de données relativement restreint. Grâce à cette caractéristique, ils conviennent aussi bien aux scénarios d'apprentissage "few-shot" qu'aux scénarios d'apprentissage "zero-shot". Dans le cas de l'apprentissage "few-shot", un modèle est entraîné avec un minimum de données, tandis que l'apprentissage "zero-shot" se réfère à la capacité d'un modèle à reconnaître et à traiter des instances non vues auparavant et qui n'ont pas été explicitement apprises pendant l'entraînement.

En outre, plus on ajoute de données et de paramètres, plus les performances des grands modèles linguistiques s'améliorent. Ainsi, en avril 2022, une entreprise technologique de premier plan a publié un modèle contenant 540 milliards de paramètres, qui atteint des performances de pointe dans plusieurs tâches linguistiques. Ce modèle utilise une nouvelle architecture d'IA qui permet un entraînement efficace sur plusieurs unités de calcul haute performance, ce qui améliore encore ses capacités.

En résumé, les grands modèles linguistiques ont transformé le domaine du traitement du langage naturel, car ils offrent un modèle unique pouvant être utilisé pour différentes tâches, ne nécessitant qu'un minimum de données d'apprentissage spécifiques au domaine et améliorant continuellement ses performances à mesure que davantage de données et de paramètres sont ajoutés. Ces outils puissants ont le potentiel de Industrie de révolutionner les méthodes de recherche et de créer des solutions innovantes aux problèmes complexes liés au langage, ce qui en fait un élément essentiel du développement moderne de l'IA.