Les dernières mises à jour de Chat GPT, une plateforme d’intelligence artificielle, ont attiré l’attention des chercheurs et des doctorants. Ces améliorations, qui comprennent la création d’assistants d’intelligence artificielle GPT personnalisés et une augmentation significative de la limite de jetons, sont sur le point de transformer la façon dont les chercheurs gèrent et analysent d’importants volumes de données. Cependant, il est important de reconnaître que ces assistants ne sont pas toujours à la hauteur en termes de précision et de vitesse de traitement, en particulier lorsqu’il s’agit de documents de plus de 20 pages.
La nouvelle API d’assistant permet de développer des assistants d’IA qui peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques des chercheurs. Cette personnalisation vise à améliorer l’efficacité du traitement des données, en offrant potentiellement une interaction plus raffinée et rationalisée avec l’IA.
Une autre amélioration importante est l’augmentation de la limite de jetons à 128 000 jetons. Cela suggère que l’IA peut désormais mieux traiter les documents plus longs. Toutefois, il est essentiel de comprendre qu’une limite de jetons plus élevée n’équivaut pas nécessairement à une meilleure mémorisation des informations. Les recherches indiquent que la qualité du rappel peut diminuer après 73 000 tokens, les sections centrales des documents étant souvent les plus touchées. Cette incohérence constitue un défi pour l’analyse approfondie des données.
Quelle est l’utilité de ChatGPT pour la recherche ?
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Points à prendre en compte avant d’utiliser ChatGPT pour l’analyse de données et la recherche :
- Expansion de la limite de jetons : L’augmentation à 128 000 tokens dans les nouveaux modèles comme GPT-4 représente un saut significatif par rapport aux versions précédentes (comme GPT-3.5, qui avait une limite de tokens plus basse). Cette extension permet à l’IA de traiter, d’analyser et de générer des documents beaucoup plus longs. Pour le contexte, un jeton peut être aussi petit qu’un seul caractère ou aussi grand qu’un mot, de sorte que 128 000 jetons peuvent englober une quantité substantielle de texte.
- Traitement de documents plus longs : L’augmentation de la limite permet à l’IA de traiter des textes plus longs en une seule fois. Il devient plus facile d’analyser des livres entiers, de longs rapports ou des documents complets sans les diviser en segments plus petits. Ceci est particulièrement utile dans les contextes académiques, juridiques ou professionnels où les documents longs sont courants.
- Qualité du rappel par rapport à la limite de jetons : si la capacité à traiter des textes plus longs est un avantage évident, elle ne se traduit pas directement par une amélioration du rappel ou de la compréhension de l’ensemble du texte. Les recherches suggèrent que la qualité de rappel de l’IA pourrait commencer à décliner après le traitement d’environ 73 000 tokens. Cette baisse pourrait être due à la complexité du maintien du contexte et de la cohérence sur de longues portions de texte.
- Incohérence du rappel dans les longs documents : Les parties centrales des longs documents sont souvent les plus touchées par cette baisse de la qualité du rappel. Cela signifie que même si l’IA peut toujours générer des réponses pertinentes, la précision et la pertinence de ces réponses peuvent diminuer pour le contenu situé au milieu d’un long document. Ce problème peut s’avérer particulièrement difficile à résoudre lorsqu’il s’agit d’analyses détaillées, pour lesquelles une compréhension cohérente tout au long du document est cruciale.
- Implications pour l’analyse approfondie des données : Pour les tâches nécessitant une analyse approfondie de longs documents, cette incohérence représente un défi important. Les utilisateurs devront peut-être faire preuve de prudence et vérifier les résultats de l’IA, en particulier lorsqu’il s’agit de sections de texte complexes ou détaillées. Cet aspect est important pour la recherche, l’analyse juridique, les examens techniques détaillés ou les tâches d’analyse de données complètes.
- Solutions possibles : Pour atténuer ces problèmes, les utilisateurs peuvent envisager de diviser les longs documents en segments plus petits, en se concentrant sur les sections les plus pertinentes pour leur objectif. En outre, le fait de résumer ou de prétraiter le texte pour mettre en évidence les points clés avant de l’envoyer à l’IA pourrait améliorer la qualité du résultat.
- Amélioration continue et recherche : Il convient de noter que la recherche en matière d’intelligence artificielle est en constante évolution. Les futures versions des modèles pourraient remédier à ces incohérences de rappel et offrir des performances plus fiables sur des textes encore plus longs.
ChatGPT et dérive de l’IA
Une étude de Stanford, associée aux commentaires des utilisateurs, a mis en lumière une tendance préoccupante à la baisse de la précision de l’IA. Ce problème, connu sous le nom de « dérive de l’IA », constitue un obstacle important pour les entreprises qui s’appuient sur l’IA pour leurs activités quotidiennes.
La dérive de l’IA est un phénomène par lequel un système d’intelligence artificielle (IA) commence, au fil du temps, à s’écarter des comportements ou des résultats prévus à l’origine. Cette dérive peut se produire pour plusieurs raisons, telles que des changements dans les données avec lesquelles il interagit, des changements dans l’environnement externe ou dans les interactions avec les utilisateurs, ou par le biais du processus d’apprentissage et d’adaptation continus.
Par exemple, une IA formée sur certaines données peut commencer à produire des réponses différentes lorsqu’elle rencontre des données nouvelles et variées, ou lorsque le contexte dans lequel elle opère évolue. Cela peut conduire à des résultats inattendus ou non conformes aux objectifs et paramètres initiaux de l’IA.
Le concept de dérive de l’IA est particulièrement important dans le contexte du déploiement à long terme de l’IA, où le maintien de la cohérence et de la fiabilité des résultats de l’IA est crucial. Il souligne la nécessité d’un contrôle et d’un recalibrage continus des systèmes d’IA afin de s’assurer qu’ils restent fidèles à l’objectif visé.
Le cœur du problème réside dans la détérioration des modèles d’IA au fil du temps. Par exemple, ChatGPT peut commencer à fournir des réponses qui ne sont plus aussi précises ou utiles qu’auparavant, à mesure qu’il s’adapte au large éventail de données qu’il reçoit de divers utilisateurs. Ce problème technique a des répercussions dans le monde réel, sur l’efficacité et la fiabilité des processus commerciaux qui dépendent de l’IA.
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Préoccupations en matière de sécurité et de protection de la vie privée
Lorsqu’il s’agit d’intégrer l’IA dans la recherche, la sécurité est une priorité absolue. L’exposition involontaire de données sensibles ou propriétaires est une réelle préoccupation. Il est impératif que tout système d’IA utilisé dans la recherche soit équipé de solides mesures de sécurité afin de préserver l’intégrité des données.
Les récentes mises à jour du Chat GPT ont suscité l’enthousiasme, en particulier la possibilité de créer des assistants d’IA personnalisés et l’augmentation de la limite de jetons pour le traitement de documents plus volumineux. Cependant, à la lumière de ces défis, certains chercheurs se tournent vers des outils alternatifs tels que Doc Analyzer et Power Drill. Ces plateformes sont conçues pour répondre aux exigences particulières de la recherche universitaire et offrent une récupération plus fiable des données ainsi qu’une sécurité accrue pour les informations sensibles.
DocAnalyzer.AI utilise une technologie d’intelligence artificielle avancée pour transformer vos documents en conversations interactives. Il suffit de télécharger un ou plusieurs documents PDF pour que notre IA les analyse et se tienne prête à répondre à toutes les questions que vous pourriez avoir.
La technologie de l’IA continuant à progresser, il est essentiel d’évaluer ces mises à jour d’un œil critique. Bien que les améliorations apportées à Chat GPT soient significatives, elles ne répondent peut-être pas entièrement aux exigences rigoureuses de la recherche universitaire. Les chercheurs feraient bien d’explorer une variété d’outils, y compris Doc Analyzer et Power Drill, pour trouver celui qui correspond le mieux à leurs objectifs de recherche.
Les récentes améliorations apportées au Chat GPT offrent à la fois de nouvelles possibilités et des obstacles potentiels pour la recherche universitaire. Les chercheurs doivent donner la priorité à la précision, à la rapidité et à la sécurité de leurs données. En restant informés et en évaluant de manière critique les outils disponibles, les chercheurs pourront prendre des décisions éclairées qui renforceront leur travail. Il est également utile de s’engager auprès de la communauté universitaire et de tirer parti des ressources disponibles pour garantir que l’utilisation de l’IA dans la recherche est à la fois efficace et sûre.
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