GPT-3 intelligence artificielle fiches produits ecommerce marseille

On en parle dans le monde comme une révolution, mais l’intelligence artificielle qui peut presque remplacer un humain existe et s’appelle GPT-3. L’intelligence artificielle d’Open AI est capable de remplacer des rédacteurs dans certains journaux, (enfin c’est ce que l’on pensait, le figaro s’y est essayé et ils sont revenus sur leurs décisions).

La base de connaissance de GPT-3 a été construite à partir de 10% du web, comprenant entre autre wikipedia. Attention GPT-3 n’est pas un moteur de recherche comme google, même si Google utilise la même technologie de « transformers » avec son algo BERT.

Mais l’intelligence artificielle de GPT-3 peut également vous permettre de rédiger des fiches produits uniques pour votre e-commerce. Vous pouvez créer des variations d’un même produit avec des contenus totalement différents à chaque tirage pour ne pas avoir de contenu dupliqué. Vous pourrez créer des contenu beaucoup plus enrichies sur votre site internet et envoyer des contenus plus light sur amazon, ou si vous vendez sur amazon, vous pourrez créer des descriptions uniques.

GPT-3 n’est pour l’instant accessible qu’en bêta. GPT-3 reste un outil qui nécessitera toujours un cerveau humain. Je parlerais plutôt d’un rédacteur augmenté grâce à l’intelligence artificielle, il vous rendra plus créatif et vous sortira du syndrôme de la page blanche. Il vous permettra de créer des contenus plus attractifs.

Pourquoi devriez-vous utiliser l’IA pour rédiger vos pages produit ?

C’est simple : les humains ne sont pas assez bons pour les rédiger ! Souvent, nous ne savons pas comment décrire toutes les caractéristiques de nos produits, car il y a tellement d’aspects différents à prendre en compte. Et comme le savent tous ceux qui se sont essayés à l’écriture, il peut être difficile de trouver un contenu créatif. L’intelligence artificielle n’est pas confrontée à ces difficultés, car elle n’a pas d’attachement émotionnel ni d’opinion sur le sujet traité : elle se base simplement sur les faits et les informations qui lui sont communiqués . C’est donc un moyen facile et rapide de rédiger des pages produits précises, riches en contenu, créatives et originales.

Pourquoi l’utilisation de l’IA pour vos descriptions de produits est-elle une bonne idée ? C’est plus abordable que vous ne le pensez : écrire avec ce type de technologie n’est pas du tout coûteux ou long ! Il n’y a pas de frais supplémentaires car aucune ressource humaine n’est nécessaire ; il suffit d’entrer les informations dans le système et de le laisser faire sa magie. Vous pouvez utiliser des logiciels de génération de langage naturel (NLG) ou d’intelligence artificielle (AI) pour créer des descriptions de produits uniques et de haute qualité – en touchant les clients selon leurs propres termes plutôt que par des publicités tape-à-l’œil

Et quand est-il judicieux de confier la rédaction de vos titres à des humains ? Il y aura toujours desles rédacteurs humains ont leur place dans le secteur, notamment lorsqu’il s’agit de créer quelque chose de plus personnel ou d’émotionnel. Le fait est que de nombreuses personnes préfèrent encore lire une description de produit écrite par une autre personne plutôt qu’une description générée par des machines – même si elle est moins réaliste et informative !

L’utilisation de l’IA se justifie par sa rapidité : si vous avez des milliers de produits sur votre site web, l’utilisation d’un outil de génération en langage naturel peut vous faire gagner des heures par jour (ou plus). Vous n’avez pas besoin d’être un rédacteur expert ; il suffit d’entrer toutes les informations sur votre produit dans un logiciel comme celui-ci pour obtenir rapidement un contenu de qualité.

Cette section a été écrite par GPT-3 si vous vous demandiez concrètement ce que cela donne en sortie.

introduction a l’utilisation de GPT-3

L’ API fournit une interface polyvalente «texte entrant, texte sortant», qui permet de l’appliquer à pratiquement toutes les tâches linguistiques. Ceci est différent de la plupart des autres API de langage, qui sont conçues pour une seule tâche, telle que la classification des sentiments ou la reconnaissance d’entités nommées.

Pour utiliser l’API, il vous suffit de lui donner une invite de texte (l’entrée textuelle ou les «instructions» que vous fournissez à l’API) et elle renverra une complétion de texte, en essayant de faire correspondre le contexte ou le modèle que vous lui avez donné. Vous pouvez le «programmer» en rédigeant une description ou en écrivant juste quelques exemples de ce que vous aimeriez qu’il fasse. Son succès varie généralement en fonction de la complexité de la tâche. Une bonne règle de base consiste à réfléchir à la façon dont vous écririez un problème de mots à résoudre par un collégien.

Est-ce que GPT-3 peut écrire sur des sujets d’actualité ?

Gardez à l’esprit que les données de formation des modèles sont coupées en octobre 2019, de sorte qu’ils peuvent ne pas avoir connaissance des événements actuels. Nous prévoyons d’ajouter plus de formation continue à l’avenir. GPT-3 n’a pas connaissance du COVID par exemple ou de qui a gagné les jeux olympiques de tokyo.

ndlr : Il est possible de lui fournir des informations d’actu et de lui demander de rédiger autour. Il ne sait probablement rien du COVID 19 et des mesures de confinement qui ont été prises, mais « sait » ce qu’est une pandémie.


Fonctionnement de base de GPT-3 et son playground : l’invite, la complétion, les jetons

Trois concepts sont au cœur de l’API: l’ invite, la complétion et les jetons . L ‘«invite» est une entrée de texte dans l’API, et la «complétion» est le texte que l’API génère en fonction de l’invite. Par exemple, si vous donnez à l’API l’invite «Comme l’a dit Descartes, je pense donc», elle renverra l’achèvement «Je suis» avec une probabilité élevée. Il convient de noter que l’API est stochastique par défaut, ce qui signifie que chaque fois que vous l’appelez, vous pouvez obtenir une complétion légèrement différente, même si l’invite reste la même.

La meilleure façon de commencer à explorer l’API est d’utiliser le Playground. C’est simplement une zone de texte où vous écrivez l’invite et cliquez sur le bouton «Soumettre» pour générer la complétion. Essayez-le vous-même, allez sur le terrain de jeu et tapez :

Comme le disait Descartes, je pense donc

Et puis cliquez sur Soumettre, et vous verrez quelque chose comme ce qui suit (l’achèvement est mis en évidence):

Comme le disait Descartes, je pense donc que je suis

Vous verrez probablement quelques mots de plus que ceux générés, car le paramètre de longueur de réponse par défaut pour le terrain de jeu est beaucoup plus élevé. «Tokens», qui peuvent être considérés comme des morceaux de mots. (Tout comme un puzzle, les pièces ne sont pas bien découpées en fonction des images réelles affichées). L’API transforme le texte en jetons avant de le traiter, afin de pouvoir gérer plus de texte à la fois. Par exemple, le mot «Descartes» est divisé en jetons «Desc», «art» et «es», tandis qu’un mot court et commun comme «poire» est un seul jeton. Une chose que vous remarquerez est que de nombreux jetons commencent par un espace, par exemple «bonjour» et «au revoir».

Une limitation à garder à l’esprit est que combinés, l’invite de texte et l’achèvement généré doivent être inférieurs à 2048 jetons (environ ~ 1500 mots).

L’API exécute des modèles avec des pondérations de la famille GPT-3 avec de nombreuses améliorations de vitesse et de débit. Nous offrons actuellement les modèles suivants: davincicuriebabbage et ada. Les modèles offrent un éventail de capacités, où se davinci trouve le modèle le plus performant et ada le plus rapide. Nous vous recommandons de l’utiliser davinci lorsque vous expérimentez, car il donnera les meilleurs résultats. Une fois que vous êtes prêt à passer votre cas d’utilisation en production, nous vous encourageons à essayer les autres modèles pour voir si vous obtenez les mêmes résultats mais avec une latence plus faible. Vous pouvez utiliser l’ outil de comparaison de moteurs pour avoir une meilleure idée de la performance des différents modèles.

Concepts clés de GPT-3

Trois concepts sont au cœur de l’API: l’ invite, la complétion et les jetons . L ‘«invite» est une entrée de texte dans l’API, et la «complétion» est le texte que l’API génère en fonction de l’invite. Par exemple, si vous donnez à l’API l’invite «Comme l’a dit Descartes, je pense donc», elle renverra l’achèvement «Je suis» avec une probabilité élevée. Il convient de noter que l’API est stochastique par défaut, ce qui signifie que chaque fois que vous l’appelez, vous pouvez obtenir une complétion légèrement différente, même si l’invite reste la même.

La meilleure façon de commencer à explorer l’API est d’utiliser le Playground. C’est simplement une zone de texte où vous écrivez l’invite et cliquez sur le bouton «Soumettre» pour générer la complétion. Essayez-le vous-même, allez sur le terrain de jeu et tapez:

Conception rapide de contenus avec GPT-3

L’API est capable d’effectuer une variété de tâches différentes. L’invite est le texte que vous envoyez à l’API pour qu’elle génère une réponse. La réponse, appelée «achèvement», est ce que l’API pense être la suite logique de l’invite. 


Une invite bien écrite fournit suffisamment d’informations pour que l’API sache ce que vous demandez et comment elle doit répondre.

La meilleure façon d’apprendre à l’utiliser et de trouver l’inspiration est de regarder différents exemples et de voir comment ils fonctionnent.

Ces exemples de ce document incluent des liens qui ouvrent des démonstrations Playground où vous pouvez interagir et expérimenter la modification de leur contenu. Vous pouvez également cliquer sur les catégories du tableau ci-dessous pour accéder à la section décrivant comment créer des invites pour ces tâches.

Quels sont les principaux outils du playground GPT-3 ?

  • Classification
  • Génération d’idées
  • Conversation
  • Transformation
  • Achèvements
  • Réponses factuelles

Avantages de GPT-3 pour la rédaction de contenus

• GPT-3 est plus rapide que les autres logiciels de rédaction pour écrire des contenus
• Réécrivez votre copie avec la puissance du big data et l’intelligence artificielle
• GPT-3 peut facilement être intégrée aux logiciels actuels, remplissant d’autres tâches telles que le marketing ou la création de pages Web
• Évitez les erreurs qui se produisent souvent durant la phase d’édition

Classification :

  • Tweet sentiment
  • Catégorisation de l’entreprise
  • Étiquetage des parties du discours

Génération

  • Générateur d’idées

Conversation

  • Agent de questions / réponses Chatbot sarcastique

Transformation

  • Résumer le texteAnglais -> français
  • Titres de films -> Emoji

Achèvement
Générer des contenus complémentaires aux mots saisis

Réponses factuelles

  • Fournir des réponses factuelles.

Comment être efficace avec GPT-3 ?

L’API peut tout faire, de la génération d’histoires originales à l’analyse de texte complexe. Parce qu’il peut faire tellement de choses, vous devez être explicite en lui montrant ce que vous voulez.

Montrer, pas seulement «dire», est le secret d’une bonne invite. Même les personnes familiarisées avec l’apprentissage automatique et habituées aux chatbots et aux modèles de texte à usage unique peuvent être déroutées par cela. La puissance de l’API est son adaptabilité. La clé pour débloquer cette adaptabilité est d’apprendre à lui montrer ce que vous voulez.

L’API tente de deviner ce que vous voulez à partir de l’invite. Si vous lui envoyez les mots «Donnez-moi une liste de races de chats», l’API ne supposera pas automatiquement que vous demandez une liste de races de chats. Vous pourriez tout aussi bien demander à l’API de poursuivre une conversation où les premiers mots sont «Donnez-moi une liste de races de chats» et les suivants sont «et je vous dirai ceux que j’aime». Si l’API supposait seulement que vous vouliez une liste de chats, elle ne serait pas aussi bonne pour la création de contenu, la classification ou d’autres tâches.

Il existe trois instructions simples pour créer des invites:

Les étapes de création de contenus avec GPT-3

Temps nécessaire : 5 minutes.

Pour utiliser l’intelligence artificielle de GPT-3, il y a 3 étapes à suivre.

  1. Montrez et racontez ce que vous souhaitez obtenir

    Faites en sorte que l’API comprenne clairement ce que vous voulez, que ce soit par le biais d’instructions, d’exemples ou d’une combinaison des deux. Si vous voulez que l’API classe une liste d’éléments par ordre alphabétique ou qu’elle classe un paragraphe par sentiment, montrez-lui que c’est ce que vous voulez.Etape 1 : GPT3 entrer du contenu

  2. Fournissez des données de qualité en entrée avec des mots clés

    Si vous essayez de créer un classificateur ou de faire en sorte que l’API suive un modèle, assurez-vous qu’il existe suffisamment d’exemples. Relisez vos exemples et vérifiez qu’il est clair qu’il y a suffisamment de données pour que l’API crée une réponse. L’API est généralement assez intelligente pour voir à travers les fautes d’orthographe de base et vous donner une réponse, mais elle peut également supposer que c’est intentionnel et que cela peut affecter la réponse.etape 2: optimisation de contenus GPT 3

  3. Vérifiez vos paramètres de température de déterminisme

    Les paramètres temperature et top_p contrôlent le degré de déterminisme de l’API dans la génération d’une réponse. Si vous demandez à l’API de vous fournir une réponse pour laquelle il n’y a qu’une seule bonne réponse, il est préférable de les définir plus bas. Si vous recherchez une réponse qui n’est pas évidente, il est préférable de les définir plus haut. L’erreur numéro un des utilisateurs de ces paramètres est de penser qu’il s’agit de commandes «intelligentes» ou «créatives».etape 3 : optimisation contenu fiche produit gpt-3

Dépannage rapide

Si vous rencontrez des difficultés pour que l’API fonctionne comme prévu, suivez cette liste de contrôle:

  1. Est-il clair quelle devrait être la génération prévue?
  2. Y a-t-il suffisamment d’exemples?
  3. Avez-vous vérifié vos exemples pour les erreurs? (L’API ne vous le dira pas directement)
  4. Utilisez-vous correctement temp et top_p?



Classification avec GPT-3

Pour créer un classificateur de texte avec l’API, nous fournissons une description de la tâche et fournissons quelques exemples. Dans cette démonstration, nous montrons à l’API comment classer le sentiment des Tweets.

Ceci est un classificateur de sentiment de tweet

Tweet: « J’ai adoré le nouveau film Batman! »

Sentiment: positif

# # #

Tweet: « Je déteste quand la batterie de mon téléphone meurt. »

Sentiment: négatif

# # #

Tweet: « Ma journée a été 👍 »

Sentiment: positif

# # #

Tweet: « Ceci est le lien vers l’article »

Sentiment: neutre

# # #

Tweet: « Ce nouveau clip m’a époustouflé »

Sentiment:

Il convient de prêter attention à plusieurs fonctionnalités de cet exemple:

1. Indiquez ce que fait l’invite au début Au début de l’exemple, nous déclarons en langage clair ce que fait le classificateur: « Ceci est un classificateur de sentiment de tweet. » En déclarant cela dès le départ, cela aide l’API à comprendre beaucoup plus rapidement quel est l’objectif de la réponse et vous n’aurez plus besoin de fournir moins d’exemples.

2. Utilisez un langage simple pour décrire vos entrées et sorties Nous utilisons un langage simple pour l’entrée «Tweet» et la sortie attendue «Sentiment». Pour les meilleures pratiques, commencez par des descriptions en langage clair. Bien que vous puissiez souvent utiliser des raccourcis ou des touches pour indiquer l’entrée et la sortie, lors de la création de votre invite, il est préférable de commencer par être aussi descriptif que possible, puis de travailler à rebours en supprimant les mots supplémentaires tant que les performances de l’invite sont cohérentes.

3. Utilisez des séparateurs pour définir vos exemples Nous utilisons «###» comme séparateur entre les exemples. Vous pouvez utiliser d’autres caractères ou sauts de ligne, mais «###» fonctionne de manière assez cohérente et constitue également une séquence d’arrêt facile à utiliser. Quel que soit le séparateur que vous utilisez, assurez-vous qu’il est clair pour l’API où un exemple commence et s’arrête.

4. Montrez à l’API comment répondre à tous les cas. Dans cet exemple, nous fournissons plusieurs résultats «positifs», «négatifs» et «neutres». Un résultat neutre est important car il y aura de nombreux cas où même un humain aurait du mal à déterminer si quelque chose est positif ou négatif et des situations où ce n’est ni l’un ni l’autre.

5. Vous pouvez utiliser du texte et des emoji Le classificateur est un mélange de texte et d’emoji 👍. L’API lit les emoji et peut même convertir des expressions vers et depuis eux.

6. Vous avez besoin de moins d’exemples pour les tâches familières Pour ce classificateur, nous n’avons fourni qu’une poignée d’exemples. En effet, l’API a déjà une compréhension du sentiment et du concept de tweet. Si vous créez un classificateur pour quelque chose que l’API n’est peut-être pas familier, il peut être nécessaire de fournir plus d’exemples.

Améliorer l’efficacité du classificateur

Maintenant que nous savons comment créer un classificateur, prenons cet exemple et rendons-le encore plus efficace afin que nous puissions l’utiliser pour obtenir plusieurs résultats à partir d’un appel d’API.

Ceci est un classificateur de sentiment de tweet \ Tweet: « J’ai adoré le nouveau film Batman! » \ Sentiment: Positive \ # # # \ Tweet: « Je déteste quand la batterie de mon téléphone meurt » \ Sentiment: Négatif \ # # # \ Tweet: « Ma journée a été 👍 » \ Sentiment: Positive \ # # # \ Tweet: « Voici le lien vers l’article » \ Sentiment: Neutre \ # # # \ Tweet text

  1. « J’ai adoré le nouveau film de Batman! »
  2. « Je déteste quand la batterie de mon téléphone meurt »
  3. « Ma journée a été 👍 »
  4. « Ceci est le lien vers l’article »
  5. « Ce nouveau clip m’a époustouflé »

Notes de sentiment des tweets: 1: Positif 2: Négatif 3: Positif 4: Neutre 5: Positif

# # # Texte du Tweet

  1. « Je ne supporte pas mes devoirs »
  2. « Ça craint. Je m’ennuie 😠 »
  3. « J’ai hâte pour Halloween !!! »
  4. « Mon chat est adorable ❤️❤️ »
  5. « Je déteste le chocolat »

Notes sur les sentiments des tweets:

  1. Après avoir montré à l’API comment les tweets sont classés par sentiment, nous lui fournissons ensuite une liste de tweets, puis une liste de notes de sentiment avec le même index numérique. L’API est capable de récupérer à partir du premier exemple comment un tweet est censé être classé. Dans le deuxième exemple, il montre comment appliquer cela à une liste de tweets. Cela permet à l’API d’évaluer cinq (et même plus) tweets en un seul appel API.

Il est important de noter que lorsque vous demandez à l’API de créer des listes ou d’évaluer du texte, vous devez accorder une attention particulière à vos paramètres de probabilité (Top P ou Température) pour éviter toute dérive.

  1. Assurez-vous que votre paramètre de probabilité est correctement calibré en exécutant plusieurs tests.
  2. Ne faites pas votre liste trop longue ou l’API risque de dériver

Génération d’idées

L’une des tâches les plus puissantes mais les plus simples que vous pouvez accomplir avec l’API est de générer de nouvelles idées ou versions d’entrée. Vous pouvez donner à l’API une liste de quelques idées d’articles et elle essaiera de les ajouter à cette liste. Nous l’avons vu créer des plans d’affaires, des descriptions de personnages et des slogans marketing juste en lui fournissant une poignée d’exemples. Dans cette démonstration, nous utiliserons l’API pour créer d’autres exemples d’utilisation de la réalité virtuelle en classe:

Idées impliquant l’éducation et la réalité virtuelle

  1. Mars virtuel

Les étudiants peuvent explorer Mars via la réalité virtuelle et partir en mission pour collecter et cataloguer ce qu’ils voient.

  1. Tout ce que nous avions à faire dans cet exemple est de fournir à l’API juste une description de l’objet de la liste et un exemple. Nous avons ensuite invité l’API avec le numéro deux indiquant qu’il s’agissait d’une continuation de la liste.

Bien que ce soit une invite très simple, il y a plusieurs détails à noter:

1. Nous avons expliqué l’intention de la liste Tout comme avec le classificateur, nous disons à l’API à l’avance de quoi il s’agit. Cela l’aide à se concentrer sur la complétion de la liste et à ne pas essayer de deviner le motif derrière elle.

2. Notre exemple définit le modèle pour le reste de la liste Comme nous avons fourni une description en une phrase, l’API va essayer de suivre ce modèle pour le reste des éléments qu’elle ajoute à la liste. Si nous voulons une réponse plus détaillée, nous devons la configurer dès le début.

3. Nous invitons l’API en ajoutant une entrée incomplète Lorsque l’API voit «2.» et l’invite se termine brusquement, la première chose qu’elle essaie de faire est de déterminer ce qui doit venir après elle. Puisque nous avons déjà eu un exemple avec le numéro un et que nous avons donné un titre à la liste, la réponse la plus évidente est de continuer à ajouter des éléments à la liste.

Techniques de génération avancées Vous pouvez améliorer la qualité des réponses en créant une liste plus longue et plus diversifiée dans votre invite. Une façon de le faire est de commencer par un exemple, de laisser l’API en générer davantage, de sélectionner celles que vous préférez et de les ajouter à la liste. Quelques variations supplémentaires de haute qualité peuvent considérablement améliorer la qualité des réponses.

Conversation chatbot avec GPT-3

L’API est extrêmement habile à mener des conversations avec des humains et même avec elle-même. Avec seulement quelques lignes d’instructions, nous avons vu l’API fonctionner comme un chatbot du service client qui répond intelligemment aux questions sans jamais s’énerver ou comme un interlocuteur avisé qui fait des blagues et des jeux de mots. La clé est de dire à l’API comment elle doit se comporter, puis de fournir quelques exemples.

Voici un exemple de l’API jouant le rôle d’une IA répondant à des questions:

Ce qui suit est une conversation avec un assistant IA. L’assistant est serviable, créatif, intelligent et très sympathique.

Humain: Bonjour, qui es-tu?

AI: Je suis une IA créée par OpenAI. Comment puis-je vous aider aujourd’hui?

Humain:

C’est tout ce qu’il faut pour créer un chatbot capable de mener une conversation. Mais sous sa simplicité, il y a plusieurs choses qui méritent d’être prises en compte:

1. Nous indiquons à l’API l’intention, mais nous lui disons également comment se comporter Tout comme les autres invites, nous indiquons à l’API ce que représente l’exemple, mais nous ajoutons également un autre détail clé: nous lui donnons des instructions explicites sur la façon d’interagir avec la phrase « L’assistant est utile, créatif, intelligent et très sympathique. »

Sans cette instruction, l’API pourrait s’égarer et imiter l’humain avec lequel elle interagit et devenir sarcastique ou tout autre comportement que nous voulons éviter.

2. Nous donnons une identité à l’API Au début, nous avons l’API qui répond comme une IA créée par OpenAI. Bien que l’API n’ait pas d’identité intrinsèque, cela l’aide à répondre d’une manière aussi proche que possible de la vérité. Vous pouvez utiliser l’identité de différentes manières pour créer d’autres types de chatbots. Si vous dites à l’API de répondre en tant que femme qui travaille en tant que chercheuse scientifique en biologie, vous obtiendrez des commentaires intelligents et réfléchis de l’API similaires à ce que vous attendez d’une personne ayant cette expérience.

Dans cet exemple, nous créons un chatbot qui est un peu sarcastique et répond à contrecœur aux questions:

Marv est un chatbot qui répond à contrecœur aux questions.

# # #

Utilisateur: Combien de livres y a-t-il dans un kilogramme?

Marv: Encore ça? Il y a 2,2 livres dans un kilogramme. Veuillez en prendre note.

# # #

Utilisateur: Que signifie HTML?

Marv: Google était-il trop occupé? Langage Signalétique Hyper Text. Le T est pour essayer de poser de meilleures questions à l’avenir.

# # # Utilisateur: Quand le premier avion a-t-il volé?

Marv: Le 17 décembre 1903, Wilbur et Orville Wright ont effectué les premiers vols. J’aurais aimé qu’ils viennent et m’emmènent.

# # #

Utilisateur: Qui a été le premier homme dans l’espace?

Marv:

Pour créer un chatbot amusant et quelque peu utile, nous fournissons quelques exemples de questions et réponses montrant à l’API comment répondre. Il suffit de quelques réponses sarcastiques et l’API est capable de capturer le modèle et de fournir un nombre infini de réponses sournoises.

Transformation, traduction, résumé de texte avec GPT-3

L’API est un modèle de langage qui est familier avec une variété de façons dont les mots et les caractères peuvent être utilisés pour exprimer des informations. Cela va du texte en langage naturel au code informatique et aux langues autres que l’anglais. L’API est également capable de comprendre le contenu à un niveau qui lui permet de le résumer, de le convertir et de l’exprimer de différentes manières.

Traduction

Dans cet exemple, nous montrons à l’API comment convertir de l’anglais au français:

Anglais: je ne parle pas français.

Français: Je ne parle pas français.

Anglais: à plus tard!

Français: À tout à l’heure!

Anglais: Où est un bon restaurant?

Français: Où est un bon restaurant?

Anglais: De quelles chambres disposez-vous?

Français: Quelles chambres avez-vous de disponible?

Anglais:

Cet exemple fonctionne car l’API maîtrise déjà le français, il n’est donc pas nécessaire d’essayer de lui enseigner cette langue. Au lieu de cela, nous avons juste besoin de fournir suffisamment d’exemples pour que l’API comprenne qu’elle est en train de convertir d’une langue à une autre.

Si vous souhaitez traduire de l’anglais vers une langue avec laquelle l’API n’est pas familière, vous devrez lui fournir plus d’exemples et un modèle affiné pour le faire couramment.

Conversion de films en emoji

Dans cet exemple, nous convertissons le nom d’un film en emoji. Cela montre l’adaptabilité de l’API à la sélection de modèles et au travail avec d’autres personnages.

Retour vers le futur: 👨👴🚗🕒

Batman: 🤵🦇

Transformateurs: 🚗🤖

Wonder Woman: 👸🏻👸🏼👸🏽👸🏾👸🏿

Spider-Man: 🕸🕷🕸🕸🕷🕸

Winnie l’ourson: 🐻🐼🐻

Le parrain: 👨👩👧🕵🏻‍♂️👲💥

Jeu des trônes: 🏹🗡🗡🏹

Homme araignée:

Récapitulation, et reformulation par l’intelligence artificielle

L’API est capable de saisir le contexte du texte et de le reformuler de différentes manières. Dans cet exemple, l’API prend un bloc de texte et crée une explication qu’un enfant comprendrait. Cela montre que l’API a une connaissance approfondie du langage.

Mon enfant de dix ans m’a demandé ce que signifiait ce passage:

«  » « 

Une étoile à neutrons est le noyau effondré d’une étoile supergéante massive, qui avait une masse totale comprise entre 10 et 25 masses solaires, peut-être plus si l’étoile était particulièrement riche en métaux. [1] Les étoiles à neutrons sont les objets stellaires les plus petits et les plus denses, à l’exclusion des trous noirs et des trous blancs hypothétiques, des étoiles quark et des étoiles étranges. [2] Les étoiles à neutrons ont un rayon de l’ordre de 10 kilomètres (6,2 mi) et une masse d’environ 1,4 masse solaire. [3] Ils résultent de l’explosion de supernova d’une étoile massive, combinée à l’effondrement gravitationnel, qui comprime le noyau au-delà de la densité d’étoiles naines blanches à celle des noyaux atomiques.

«  » « 

Je l’ai reformulé pour lui, dans un langage simple qu’un enfant de dix ans peut comprendre:

«  » « 

Dans cet exemple, nous plaçons tout ce que nous voulons récapitulé entre les guillemets triples. Il convient de noter que nous expliquons à la fois avant et après le texte à résumer quelle est notre intention et qui est le public cible pour le résumé. Il s’agit d’empêcher l’API de dériver après avoir traité un gros bloc de texte.

Aide à la rédaction, achèvement de contenu

Bien que toutes les invites soient des formes de complétions, il peut être utile de considérer la complétion de texte comme sa propre tâche dans les cas où vous souhaitez que l’API reprenne là où vous vous êtes arrêté. Des exemples de ceci incluent vous aider à rédiger un résumé ou à écrire des lignes de code où l’API peut déduire ce qui devrait suivre. Dans cette invite, l’API aidera à écrire les composants React en complétant le code envoyé à l’API:

 »  » importer React depuis ‘react’; const ThreeButtonComponent = () => ( < div > < p > Bouton un < p > < button className = « button-green » onClick = {this.handleButtonClick} > Bouton un < / bouton > < p > Bouton deux < / p > < button className = « button-green » onClick = {this.handleButtonClick} > Bouton deux < / bouton > < p > Bouton trois < / p > <button className = « button-green » onClick = {this.handleButtonClick} > Button Three < / button > < / div > )  »  » import Réagir depuis ‘react’; const HeaderComponent = () => (

L’API a déjà une compréhension de la bibliothèque React et est capable de continuer le reste du code une fois qu’elle a un exemple de ce que l’utilisateur tente de créer.

Dans cette invite suivante, l’API est capable de déterminer l’intention de l’écrivain et d’aider à poursuivre la réflexion sur l’agriculture verticale. C’est aussi un exemple où le paramètre de probabilité maintiendra l’API concentrée sur l’intention de l’invite ou la laissera aller sur une tangente.

L’agriculture verticale offre une nouvelle solution pour produire des aliments localement, réduisant les coûts de transport et

Réponses factuelles

L’API a beaucoup de connaissances qu’elle a tirées des données sur lesquelles elle a été formée. Il a également la capacité de fournir des réponses qui semblent très réelles mais qui sont en fait inventées. Il existe deux façons de limiter la probabilité que l’API constitue une réponse.

1. Fournissez une vérité de base pour l’API Si vous fournissez à l’API un corps de texte pour répondre à des questions (comme une entrée Wikipedia), il sera moins susceptible de confabuler une réponse.

2. Utilisez une faible probabilité et montrez à l’API comment dire « Je ne sais pas » Si l’API comprend que dans les cas où il est moins certain qu’une réponse dit « Je ne sais pas » ou une variante est appropriée, elle seront moins enclins à inventer des réponses.

Dans cet exemple, nous donnons à l’API des exemples de questions et réponses qu’elle connaît, puis des exemples de choses qu’elle ne connaîtrait pas et nous fournissons des points d’interrogation. Nous avons également défini la probabilité sur zéro afin que l’API soit plus susceptible de répondre par un « ? » en cas de doute.

Q: Qui est Batman?

R: Batman est un personnage de bande dessinée fictif.

# # #

Q: Qu’est-ce que la torsalplexité?

UNE: ?

# # #

Q: Qu’est-ce que Devz9?

UNE: ?

# # #

Q: Qui est George Lucas?

R: George Lucas est un réalisateur et producteur américain célèbre pour avoir créé Star Wars.

# # #

Q: Quelle est la capitale de la Californie?

R: Sacramento.

# # #

Q: Qu’est-ce qui tourne autour de la Terre?

R: La Lune.

# # #

Q: Qui est Fred Rickerson?

UNE: ?

# # #

Q: Qu’est-ce qu’un atome?

R: Un atome est une minuscule particule qui compose tout.

# # #

Q: Qui est Alvan Muntz?

UNE: ?

# # #

Q: Qu’est-ce que Kozar-09?

UNE: ?

# # #

Q: Combien de lunes a Mars?

R: Deux, Phobos et Deimos.

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Q:

Voila, vous savez maintenant les bases de GPT-3. Comme nous l’avons appris, l’intelligence artificielle GPT-3 peut être utilisée pour rédiger le contenu d’une page. C’est utile car cela permet de gagner du temps et de l’argent lorsque vous n’avez pas de rédacteur humain disponible ou que vous souhaitez que le contenu soit mis en ligne immédiatement et avoir des variations pour ne pas vous répéter. Elle présente également de nombreux avantages, comme sa rapidité et son coût inférieur à celui de l’embauche d’un rédacteur individuel. L’utilisation de ce type de technologie continuera à gagner en popularité dans le monde entier en raison de son accessibilité et de son efficacité. Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont votre entreprise pourrait bénéficier de l’intégration de l’IA dans votre stratégie marketing, contactez-nous dès aujourd’hui !

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