Co-fondateur d'OpenAI interviewé par Huang Renxun : les capacités de raisonnement de GPT-4 n'ont pas encore atteint les attentes

Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a eu une conversation approfondie avec le co-fondateur et scientifique en chef d'OpenAI, Ilya Sutskever. GPT-4 est le modèle d'intelligence artificielle le plus puissant d'OpenAI à ce jour, et ils discutent en détail de GPT-4 et de ses prédécesseurs, y compris ChatGPT.

Actualités du 23 mars : Récemment, le PDG de Nvidia, Jen-Hsun Huang, a eu une conversation approfondie avec le co-fondateur et scientifique en chef d'OpenAI, Ilya Sutskever. Selon IT House, cette conversation a été enregistrée un jour après la sortie de GPT-4, le modèle d’intelligence artificielle le plus puissant d’OpenAI à ce jour. Ils ont discuté en détail de GPT-4 et de ses prédécesseurs, dont ChatGPT.

Sutskever a déclaré que GPT-4 est "une amélioration considérable à bien des égards" par rapport à ChatGPT, notant que le nouveau modèle peut lire des images et du texte. Il a déclaré : « Dans une future version, (les utilisateurs) pourraient obtenir un graphique comme réponse. »

Quand on lui a demandé si GPT-4 avait des capacités d'inférence, Sutskever a répondu que le terme est difficile à définir et que cette capacité peut encore être en préparation, GPT4 n'a pas encore atteint le niveau de raisonnement logique. L'équipe continuera d'améliorer les compétences du modèle, mais il n'y a aucune garantie quant au niveau de capacité de raisonnement qui peut être atteint. Il a déclaré : "Nous pensons que les capacités de raisonnement de GPT n'ont pas atteint le niveau attendu précédemment. Si la base de données est encore étendue et que le modèle d'exploitation commerciale est maintenu, ses capacités de raisonnement seront encore améliorées. J'en suis confiant

Sutskever." Il a également prédit l'avenir de l'IA générative : « Actuellement, nous fournissons simplement du texte à l'IA et la laissons tirer des conclusions, mais l'IA ne peut pas vérifier l'authenticité de ces textes et de leurs sources. La prochaine étape consiste à laisser le réseau neuronal vérifier l'authenticité du texte. nature de la source de données et la rendre consciente des besoins des utilisateurs. »

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