En découlerait pour lui deux conceptions de l'intelligence pour les machines:
Source: https://youtu.be/s7_NlkBwdj8
F. Chollet penche du coté de Locke/McCarthy, d'où ses tentatives de tester les prétendants à l'AGI par des tests où chaque question est un problème inédit (d'où aussi l'aspect privé des tests, on n'a accès qu'à la portion publique).
Dernière modification par GBo ; 02/01/2025 à 19h33.
Il y a aussi cela comme définition de l'intelligence
Henri Lebeau n'arrive pas à la cheville de Woody Allen !Envoyé par oualos
La preuve:
'The advantage of being intelligent, is that we can always play stupid, however being the opposite is completely impossible' - Woody Allen
Dernière modification par GBo ; 02/01/2025 à 19h42.
preuve d' intelligence selon Woody Allen??
plutôt réflexivité du processus, qui itérativement va analyser le résultat précédent....
de simples automatismes peuvent effectuer des traitements réflexifs itératifs.... un simple asservissement le fait.... (simplement , si c'est en analogique, le processus est en continu, mais si on digitalise, la réflexivité est évidente....)
rien ne sert de penser, il faut réfléchir avant.... (Pierre Dac...)
Bavardages !
Rien ne sert de penser, il faut réfléchir avant - Pierre Dac
Bon je me réponds vue que personne ne semble en mesure de fournir la réponse.
https://laboxyoupi.com/3681-openai-o...-performances/D’après François Chollet, le créateur du test ARC-AGI, o3 demande une puissance de calcul colossale, à tel point que chaque tâche peut coûter des milliers de dollars.
Le calcul du modèle o3 pour le test ARC-AGI a coûté 170x plus que les précédents modèle
Comparé à l’o1, qui coûtait 5 $ de calcul par tâche, o3 monte à plus de 1 000$.
o3 nécessite 17 à 20 $ par tâche en mode de calcul faible.
Parce qu’o3 repose sur un principe de “mise à l’échelle au moment du test“.
Plutôt que de consommer des ressources pendant la phase d’entraînement (comme le font les autres modèles), o3 doit mobiliser énormément de puissance chaque fois qu’on lui pose une question.
Résultat : il lui faut alors parfois jusqu’à 15 minutes de calcul intensif pour donner une réponse. En clair, poser une question à o3, c’est presque comme allumer une mini-centrale électrique.
Il est donc peu probable qu’il arrive dans l’offre ChatGPT Pro à 200 $ par mois.
Certaines rumeurs parlent déjà de tarifs à 2000 $ par mois. Un prix réservé aux grandes entreprises, chercheurs et laboratoires avec un financement béton.
Voilà pourquoi o3 n'est pas grand public.
On ne sait même pas à combien on pourrait le proposer...même à prix coûtant, ce qui remet en question les versions suivantes...donc AGI... peut-être trop couteux à tous niveau (électrique, matériel, coût simplement aussi)
Dernière modification par Cromagnon ; 02/01/2025 à 21h01.
Je continue sur ce que dit F. Chollet à propos de l'AGI (je vous laisse traduire éventuellement avec une IA comme DeepL.com):
En gros, en employant une image : le fait d'aller d'un point A en un point B par une route déjà construite est juste une compétence ("skill"), mais pouvoir construire une route à partir de rien entre deux points arbitraires, sur demande, c'est plutôt ça qui est comparable à de l'intelligence.Intelligence is a process. Skill / behavior (situation-to-action mapping) is an output artefact [of that process].
Attributing "intelligence" to a crystallized behavior program is a category error
Je remets le lien vers cette conférence qui est en plein dans le sujet (en anglais):
"It's Not About Scale, It's About Abstraction"
https://www.youtube.com/watch?v=s7_NlkBwdj8
Dernière modification par GBo ; 02/01/2025 à 21h04.
Si, la réponse t'a été fournie, tu n'as juste pas été capable de la comprendre.
Raté encore : tu as fait le truc habituel, copier un lien d'un truc grand public sans comprendre non plus et faux.
Les chiffres cités par l'articles sont là pour le mode le plus puissante de O3, celui qui a été utilisé pour le test, pas le coût standard.
Et encore un truc faux : o3 va d'abord être accessible aux chercheurs dès ce mois ci. https://openai.com/index/early-acces...afety-testing/
Et c'est un early-access : il sera généralisé ensuite. La question est plutôt "sera t'il dans l'abonnement standard à 20$/mois ou dans le nouveau, celui pro à 200$/mois qui vient d'être lancé ?".
Parce que sinon, rien de nouveau comme dit plus haut : OpenAI annonce des modèles avant leur dispo, les met en accès limité avant de généraliser.
Et s'il y a un truc qu'on sait faire, c'est obtenir les mêmes performances avec un coût plus bas. J'en ai là aussi parlé plus haut. Cela a même un nom.
Encore raté.
Ah, d'accord, donc j'ai mal compris et ce qui est écrit dans l'article et que j'ai cité dans mon message #126 c'est le mode le plus puissant.
Il y aurait donc un mode de calcul faible dans le mode le plus puissant ?
C'est ça ?
https://laboxyoupi.com/3681-openai-o...-performances/o3 nécessite 17 à 20 $ par tâche en mode de calcul faible.
Bonjour,
Suite à vos échanges, pour me mettre à niveau sur ces LLM et LRM , je me suis inscrit sur ChatGPT, et il répond gratuitement à toutes les questions que je lui pose sur l’état des IA.
C'est vraiment top !
Content que cela te plaise. Tu as pris la version gratuite ou payante ?
La version gratuite mais comme je me suis inscrit j'ai aussi accès à l'historique des conversations et à d'autres "modules spécialisés style : images, Pyton ou autres.. (que j'ai pas testé)
Ok. Elle sait quand même faire de la recherche sur le Net en temps réel aussi ?
Je vais lui demander
Il dit que oui
"Oui, je peux effectuer des recherches sur le web en temps réel pour répondre à tes questions ou trouver des informations spécifiques."
Parfois il le fait par lui même et parfois, il est nécessaire de lui préciser en cliquant sur le petit symbole du globe terrestre en dessous de la zone de saisie à gauche.Il dit que oui
Création d'image testée (gratutement) avec DALL - E .
Impressionnant !!
J' ai aussi appris qu'Elon Musk etait un des fondateurs d'OpenAIDALL-E est un modèle d'intelligence artificielle créé par OpenAI qui peut générer des images à partir de descriptions textuelles. Il est capable de produire des visuels détaillés et réalistes ou même des styles artistiques uniques, en se basant sur les instructions données. C'est particulièrement utile pour créer des images originales sans limites prédéfinies.
Oui. Mais suivant les cas, c'est très bon mais cela peut aussi se rater sur des détails.
En effet. Maintenant il est en conflit avec eux sur pas mal de choses ceci dit.
Incroyable, mais probablement vous le savez deja, ChatGPT me guide même sur les mathématiques utilisées pour l'entrainement des réseaux de neurones, après m'avoir expliqué en détail comment ils fonctionnaient.
Et si tu as envie d'essayer concrètement avec des modèles jouets, il y a ce lien qui est très sympa : https://playground.tensorflow.org/
Sinon, pour revenir au sujet du fil, une nouvelle approche intéressante : https://arxiv.org/abs/2412.08821
L'idée est de ne pas travailler au niveau du token mais du concept ce qui ouvre beaucoup de possibilités. A voir.
token = ???
Les LLMs n'apprennent pas à produire des lettres ou des mots mais un truc intermédiaire entre le phonème et la syllabe. Cela permet de simplifier le traitement des conjugaisons, erreurs de typos, etc.
C'est leur unité de traitement minimale et c'est efficace.
L'idée plus haut c'est qu'au lieu de leur faire manipuler le langage à ce niveau qui oscille entre le syntaxique et le grammatical et nécessite ensuite des astuces pour les faire passer au niveau sémantique donc pour réfléchir, on les entraine directement au niveau du concept.
Sinon, au chapitre des news, il y a une boite chinoise qui fait le buzz en expliquant qu'elle fait des modèles aussi bien qu'OpenAI tout en coûtant nettement moins cher à tout point de vue (30 fois) et qui les met en version simplifiée en open-source.
C'est testable gratuitement et plutôt intéressant :
https://chat.deepseek.com/sign_in
Aussi au niveau des news :
Stargate, le projet à 500 milliards de dollars de Donald Trump pour doper l’intelligence artificielle
Le nouveau président américain a dévoilé, mardi 21 janvier, ce projet destiné à bâtir les centres de données géants de la future génération d’IA, élaboré par Oracle, OpenAI et SoftBank. Soit 100 milliards de dollars investis tout de suite, portés à 400 milliards de dollars, d’ici à 2029. source : Le Monde
Oui, je ne suis pas fan de Trump mais c'est intelligent.
L'UE met des centaines de pages de réglementation, les US mettent des centaines de milliards : on se demande qui va gagner.
Et quand je vois le temps que je gagne dans le boulot avec les IAs imparfaites actuelles, la vitesse d'évolution, les trucs qui vont arriver dans les années à venir, je me dis que beaucoup de gens regardent le tsunami leur foncer dessus en se disant que c'est juste une vague un peu plus grosse.
C'était mon cas il y a encore quelques jours, mais maintenant que je discute quotidiennement avec ChatGPT je vois le tsunami s'approcher.
Après un petit échauffement pendant lequel je lui demande de me montrer quelques équations compliquées qu'il sait résoudre, je lui est posé une question fatale :
"Penses tu que dans un futur proche une I.A. comme toi ou une version amélioré sera capable de concevoir l'architecture d'une I.A. plus performante encore ?" et bien il pense que oui.
"et bien il pense que oui."
Il (it) ne pense pas, il interpole sur des écrits humains qu'il a ingurgité, ne jamais oublier ça : ChatGPT n'est pas un oracle, même pm42 le reconnait. Certains parlent de "stochastic parrot" à son endroit, ce qui est injuste pour les vrais perroquets qui eux ont un certaine compréhension de la physique (qui leur sert à voler magnifiquement).
Dernière modification par GBo ; 22/01/2025 à 12h44.
Tu peux prouver que les humains font autre chose ?
Je ne pense pas que tu connaisses le sens d'oracle qui n'a rien à voir avec le fait de penser ou pas.
Tu n'aurais pas régurgité sur le base de ce que tu as ingurgité sans comprendre comme un perroquet ?
Bah, il a parfois des "sorties" qui sont plus intelligentes que certains "pensées" humaines.
On en revient toujours à la définition des mots très souvent polysémiques...
et on peut avec ça remplir 15 pages de forum pour savoir qui a la plus grosse (... pensée, bien sûr),
ou pas....
Sinon, j'ai regardé et joué avec https://playground.tensorflow.org/ c'est sympa (mais ça bouffe 2 cpu à fond sur ma machine vu que c'est tout en local)...
(edit, croisé avec pm42)
Jusqu'ici tout va bien...
