OpenAI utilise l’apprentissage supervisé pour optimiser la performance de ChatGPT. Ces sont les techniques d’optimisation qui peuvent être utilisées pour améliorer la performance de ChatGPT :
1. Amélioration des données d’entrainement : Les performances de ChatGPT peuvent être améliorées en utilisant des données d’entrainement diversifiées et de haute qualité. Plus les données d’entrainement sont variées et de haute qualité, plus ChatGPT sera capable de comprendre et de répondre avec précision à une gamme plus large de requêtes.
1. Fine-Tuning : Après l’entrainement initial, ChatGPT est affiné sur un ensemble de données spécifique, créé avec l’aide de réviseurs humains. Ce processus de fine-tuning permet à ChatGPT de répondre de manière plus précise et appropriée à une gamme plus large de requêtes.
1. Feedback des utilisateurs : Le feedback des utilisateurs est utilisé pour améliorer les performances de ChatGPT. Si un utilisateur signale qu’une réponse est incorrecte ou inappropriée, cela peut être utilisé pour améliorer les futurs modèles de ChatGPT.
1. Amélioration des directives de révision : Les directives données aux réviseurs humains peuvent être constamment améliorées et affinées, ce qui peut aider à améliorer la qualité des réponses de ChatGPT.
1. Expériences d’apprentissage : OpenAI prévoit d’investir massivement dans la recherche et l’amélioration afin de rendre le système plus utile. Il y aura une version qui apprendra directement de votre feedback tout en interagissant avec vous, ce qui améliorera la performance du modèle.
1. Mises à jour régulières du modèle : Les performances de ChatGPT peuvent être constamment améliorées avec des mises à jour régulières du modèle, en intégrant les leçons apprises des mises à jour précédentes.
