Google, Wolfram Alpha, and ChatGPT are all interactive tools that use a single-line text input field to provide textual results to users. While Google provides search results, a list of webpages and articles that will (hopefully) provide information related to the search queries, Wolfram Alpha provides answers related to mathematics and data analysis. ChatGPT, on the other hand, provides context-based answers.

The Power of Google, Wolfram Alpha, and ChatGPT

The power of Google lies in its ability to perform massive searches in databases and provide a series of matches. The power of Wolfram Alpha lies in its ability to analyze questions related to data and perform calculations based on those questions. The power of ChatGPT lies in its ability to analyze queries and produce detailed responses and results based on the most textually accessible information in the world.

The Two Main Phases of ChatGPT

ChatGPT has two main phases: pre-training and inference. Pre-training is the phase where data is collected, while inference is the phase where the user interacts with the ChatGPT.

Supervised and Unsupervised Pre-Training

Pre-training generally involves two main approaches: supervised and unsupervised. While supervised learning is the primary approach used in most AI projects, unsupervised pre-training is used in the most recent generation of generative AI systems like ChatGPT. In supervised learning, a model is trained on a set of labeled data, where each input is associated with a corresponding output. However, ChatGPT uses unsupervised pre-training, where a model is trained on data where no specific output is associated with each input. Instead, the model is trained to learn the underlying patterns and structures in the input data without any specific task in mind.

Transformer Architecture

The Transformer architecture is a type of neural network that processes natural language data. The Transformer processes word sequences using “self-attention” to evaluate the importance of different words in a sequence when making predictions. The network is made up of several layers, each with multiple sub-layers, including the self-attention layer and the feed-forward layer. During training, the model is updated based on the correspondence between the prediction and the actual output.

Training Data for ChatGPT

ChatGPT is based on the GPT-3 architecture, which was trained on a dataset called WebText2, a library of 45 terabytes of textual data. This immense amount of data allows ChatGPT to have tremendous knowledge on various topics.

Conclusion

ChatGPT is a powerful generative AI system that provides detailed responses based on the textually accessible information in the world. Its unsupervised pre-training and Transformer architecture have enabled it to learn and understand complex language patterns in a way that were previously inaccessible.

Source : www.zdnet.fr

➡️ Accéder à CHAT GPT en cliquant dessus

DuckDuckGo, le moteur de recherche qui prône le respect de la vie privée, a lancé une nouvelle fonctionnalité basée sur l’intelligence artificielle (IA) appelée « DuckAssist ». Inspiré par Microsoft Bing et Brave, le développeur du moteur de recherche a choisi de s’appuyer sur les modèles linguistiques derrière ChatGPT pour mettre au point cette fonctionnalité. DuckAssist est conçu pour fournir des résumés de quelques lignes répondant spécifiquement à la requête de l’utilisateur, en s’appuyant essentiellement sur Wikipédia comme source d’information. La fonctionnalité est actuellement limitée aux utilisateurs anglophones et aux utilisateurs de l’application DuckDuckGo et des extensions Firefox, Chrome et Safari.

Une fonctionnalité générée à l’aide de modèles linguistiques

DuckAssist est une fonctionnalité qui génère un bref résumé en réponse à une requête de recherche, au-dessus des résultats de recherche. Le résumé est conçu pour répondre à la requête de l’utilisateur de manière précise. Pour ce faire, DuckDuckGo exploite les modèles linguistiques derrière ChatGPT, le chatbot d’OpenAI, ainsi que les innovations d’Anthropic, une start-up américaine spécialisée dans l’IA. En restreignant le nombre et la fiabilité des sources auxquelles DuckAssist peut accéder, la société cherche à limiter les risques de dérives de l’IA. La fonctionnalité est entièrement gratuite, ne nécessite pas d’inscription, et respecte la vie privée des internautes.

Une source d’informations principale est Wikipédia

DuckDuckGo utilise principalement des informations sur Wikipédia pour générer les résumés. Dans certains cas, l’IA peut également utiliser des sites connexes, tels que Britannica, pour fournir une réponse adéquate à une requête. Les sources ayant permis de rédiger le résumé sont systématiquement affichées dans l’interface. S’il s’agit d’un article Wikipédia, le lien relaiera l’internaute vers une section spécifique. Gabriel Weinberg, PDG de DuckDuckGo, affirme que Wikipédia est relativement fiable sur un large éventail de sujets et qu’elle est surtout mise à jour en continu, même si elle n’est pas parfaite.

Une fonctionnalité limitée en phase bêta

DuckAssist sera exclusivement réservé aux utilisateurs anglophones et disponible uniquement sur l’application DuckDuckGo, sur Android, iOS et macOS, ainsi que sur les extensions Firefox, Chrome et Safari. La fonctionnalité est actuellement en phase bêta, ce qui signifie qu’elle peut faire des erreurs ou générer des résumés inexacts. DuckDuckGo encourage les utilisateurs à partager leurs commentaires afin de l’aider à corriger le tir. À terme, DuckAssist devrait être déployé pour tous les utilisateurs.

Une première fonctionnalité générative assistée par l’IA

DuckDuckGo promet d’autres fonctionnalités génératives assistées par l’IA dans les mois à venir, et l’option de résumé n’est qu’une première facette de l’assistant de recherche imaginé par la société. La fonctionnalité est entièrement gratuite et respecte la vie privée des internautes, comme le prône la philosophie de DuckDuckGo.

Source : www.01net.com

➡️ Accéder à CHAT GPT en cliquant dessus

5 conseils pour détecter une image générée par l’IA

La création d’images par l’intelligence artificielle (IA) est devenue une réalité grâce à l’évolution de la technologie. Cependant, ces images peuvent être trompeuses et il est important de savoir les identifier. Voici cinq conseils pour détecter une image générée par l’IA.

1. La ressemblance avec la réalité

Bien que les images générées par l’IA soient impressionnantes, elles sont souvent éloignées de la réalité. Les contours et les couleurs peuvent sembler flous et il peut y avoir des défauts dans la texture ou la forme. Une photo d’un visage généré par l’IA peut manquer de détails, tels que des rides ou des poils. En comparaison, une photo réelle aura des détails plus définis.

2. Les erreurs dans les couleurs et les ombres

Les images générées par l’IA peuvent manquer de cohérence dans les couleurs. Les couleurs peuvent être mal assorties et ne pas avoir l’air naturelles, ce qui peut être un signe d’une image générée par l’IA. Les images générées par l’IA peuvent également manquer de profondeur dans les ombres, les rendant plats et peu réalistes.

3. La qualité de l’image est constante

Une autre caractéristique des images générées par l’IA est leur qualité constante. Les images générées ont des défauts similaires et sont souvent nettes et bien rendues. En comparaison, les images prises par un appareil photo peuvent varier en qualité en fonction des conditions d’éclairage et d’autres facteurs.

4. Les défauts dans la composition

Une image générée par l’IA peut également avoir des défauts dans la composition. Les éléments de l’image peuvent sembler mal centrés ou décalés. Les proportions peuvent être incorrectes ou les éléments de l’image peuvent sembler superposés. En comparaison, une photo réelle aura une composition cohérente dans laquelle tous les éléments sont finement alignés.

5. La source de l’image

Enfin, la source de l’image peut fournir des indices sur sa nature. Si une image provient d’un site Web ou d’un dossier suspect, cela peut indiquer qu’elle est générée par l’IA. Les images générées par l’IA sont souvent utilisées dans des contextes de fraude et, par conséquent, peuvent provenir de sites douteux. Le contrôle de la source de l’image peut aider à identifier si elle a été ou non générée par l’IA.

Conclusion

En conclusion, la création d’images par l’IA est devenue une réalité qui présente à la fois des avantages et des inconvénients. Cependant, il est important de savoir détecter une image générée par l’IA pour éviter d’être trompé. Les cinq conseils mentionnés ci-dessus peuvent aider à identifier une image générée par l’IA. Toutefois, il est important de noter que ces conseils ne garantissent pas toujours l’identification de toutes les images générées par l’IA. Par conséquent, il est recommandé de consulter un expert en matière de sécurité pour des conseils supplémentaires.

Source : blogdumoderateur.com

➡️ Accéder à CHAT GPT en cliquant dessus