Rendre un article plus humain avec ChatGPT
ChatGPT, le modèle de langage développé par OpenAI, a révolutionné la création de contenu en permettant de générer des textes cohérents et pertinents.
Cependant encore faut-il suivre certains conseils et bonnes pratiques pour créer un article qui à l’air humain et intéressant.
Choisir un modèle d’IA avancé comme GPT-4
Le choix du modèle d’IA est permet d’obtenir un contenu de qualité. GPT-4, la dernière version du modèle de langage d’OpenAI, possède des performances supérieures à ses prédécesseurs.
Avec une meilleure capacité de traitement et une très bonne compréhension du contexte, GPT-4 génère des textes plus détaillés et nuancés.
Avantages de GPT-4 par rapport à GPT-3.5
Modèle | Type d’entrée | Type de sortie | Longueur du contexte |
---|---|---|---|
GPT-4o | Texte et image | Texte | 128k |
GPT-4 Turbo | Texte et image | Texte | 128k |
GPT-3.5 Turbo | Texte | Texte | 16k |
Fournir des instructions précises à l’IA pour obtenir un contenu plus humains
Pour obtenir un contenu qui à l’air plus humain, fournissez des instructions claires et précises à ChatGPT. Des prompts bien formulés permettent de guider l’IA vers le résultat souhaité.
Voici quelques éléments à inclure dans les instructions :
- Le ton et le style souhaités
- Le public cible
- Les émotions à susciter
- Des exemples concrets
Exemple de prompt efficace
« Écris un article de blog sur les bienfaits de l’énergie solaire par rapport aux éoliennes. Utilise un ton informatif et conversationnel, avec une touche de créativité pour maintenir l’intérêt du lecteur. Cible un public général et les décideurs du secteur des énergies renouvelables. L’article doit convaincre les autorités de construire davantage de fermes solaires, en soulignant leur facilité d’entretien par rapport aux éoliennes. Inclus des exemples concrets et des analogies pour illustrer tes propos. Vise environ 1000 à 1200 mots. »
Structurer le contenu de manière logique et cohérente
Une structure claire et logique va permettre de rendre l’article plus agréable à lire et plus compréhensible. ChatGPT peut générer un plan détaillé en fonction des instructions fournies.
Ce plan sert de base pour organiser les idées et les arguments de manière cohérente. Il est important de veiller à ce que chaque partie s’enchaîne naturellement et contribue à renforcer le message principal de l’article.
Exemple de structure d’article
- Introduction
- Avantages de l’énergie solaire
- Comparaison avec les éoliennes
- Facilité d’entretien des fermes solaires
- Impact environnemental et social
- Conclusion
Utiliser des techniques de storytelling pour rendre le contenu plus captivant
Le storytelling est un très bon moyen de captiver l’attention des lecteurs et les impliquer émotionnellement dans le contenu. ChatGPT peut intégrer des éléments narratifs dans les articles pour les rendre plus engageants.
Cela peut se traduire par l’utilisation d’anecdotes, de témoignages ou de métaphores pour illustrer les propos. Le but est de créer une connexion avec le lecteur et de faciliter la compréhension des concepts abordés.
Exemple d’utilisation du storytelling
« Imaginez un monde où l’énergie propre et silencieuse du soleil remplace le bourdonnement incessant des éoliennes. C’est la promesse des fermes solaires, qui offrent une alternative durable et esthétique pour répondre à nos besoins énergétiques croissants. »
Vérifier et corriger les inexactitudes potentielles générées par l’IA
Malgré les performances impressionnantes de ChatGPT, il peut arriver que l’IA génère des informations inexactes ou incohérentes. Il est donc crucial de vérifier attentivement le contenu généré et de corriger les éventuelles erreurs.
Cette étape de fact-checking permet de s’assurer que l’article est fiable et crédible. Il est recommandé de croiser les sources et de consulter des experts du domaine pour valider les informations clés.
Points à vérifier
- Chiffres et statistiques
- Noms d’entités et de personnes
- Dates et événements
- Cohérence globale du contenu
Retoucher le contenu pour lui donner une touche personnelle
Une fois le contenu généré par ChatGPT vérifié et corrigé, relisez-le attentivement afin d’y apporter une touche personnelle. Cette étape permet d’humaniser davantage l’article et de le rendre unique.
Cela peut se traduire par l’ajout d’opinions, d’expériences personnelles ou d’un style d’écriture distinctif. L’objectif est de donner vie au contenu et de le différencier d’un simple texte généré par une IA.
Vous pouvez également enlever ou remplacer les mots peu utilisé à l’écrit et sur-utilisés par ChatGPT :
- Vous avez décidé
- Vous envisagez de
- Vous venez de
- Il est Important de
- Il est essentiel »
- En somme
- Outre
- Offre une solution
- Offre une option
- Il convient de
- Crucial
- Il faut noter que
- En suivant ces conseils
Éléments à personnaliser
Élément | Exemple |
---|---|
Ton et style | Adopter un ton plus informel et convivial |
Exemples | Inclure des anecdotes tirées de sa propre expérience |
Opinions | Exprimer son point de vue sur le sujet traité |
Références culturelles | Ajouter des clins d’œil à des événements ou des personnalités connues |
Quelles sont les différences entre ChatGPT 3.5 turbo et 4 ?
ChatGPT, le modèle de langage développé par OpenAI, a connu de grandes avancées avec les versions 3.5 turbo et 4.
Ces deux versions présentent des différences notables en termes de capacités, de performance et de potentiel d’application.
Taille des modèles et ressources de calcul utilisées pour l’entraînement
L’une des différences fondamentales entre ChatGPT 3.5 turbo et ChatGPT 4 réside dans la taille des modèles et les ressources de calcul utilisées pour leur entraînement.
ChatGPT 4 est un modèle plus volumineux et plus complexe, nécessitant davantage de ressources computationnelles pour son développement et son déploiement.
Comparaison des tailles de modèles
- ChatGPT 3.5 turbo : environ 175 milliards de paramètres
- ChatGPT 4 : plus de 100 billions de paramètres (estimation)
Cette augmentation significative de la taille du modèle permet à ChatGPT 4 de capturer des relations plus complexes et nuancées dans les données d’entraînement, conduisant à de meilleures performances dans diverses tâches.
Ressources de calcul utilisées
L’entraînement de ChatGPT 4 a nécessité des ressources de calcul considérables, fournies par les supercalculateurs Azure AI d’OpenAI et Microsoft.
Cette puissance de calcul accrue a permis d’optimiser le processus d’entraînement et d’obtenir des résultats supérieurs par rapport à ChatGPT 3.5 turbo.
Capacités linguistiques multilingues
ChatGPT 4 se distingue de son prédécesseur par ses capacités linguistiques multilingues. Le modèle a été entraîné sur un corpus de données plus vaste et diversifié, couvrant un large éventail de langues.
Performance sur le benchmark MMLU traduit
Pour évaluer les capacités multilingues des modèles, le benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding) a été traduit dans 26 langues à l’aide d’Azure Translate.
Modèle | Performance moyenne sur MMLU traduit |
---|---|
ChatGPT 3.5 turbo | 70.1% |
ChatGPT 4 | 85.5% |
ChatGPT 4 surpasse ChatGPT 3.5 turbo dans 24 des 26 langues testées, démontrant ainsi ses capacités linguistiques multilingues supérieures, y compris pour les langues à faibles ressources comme le letton, le gallois et le swahili.
Prise en charge de langues supplémentaires
ChatGPT 4 étend la prise en charge à davantage de langues par rapport à ChatGPT 3.5 turbo, le rendant ainsi accessible aux utilisateurs du monde entier.
Cette amélioration des capacités multilingues ouvre de nouvelles perspectives d’application pour ChatGPT 4 dans des domaines tels que la traduction, l’analyse de sentiments multilingue et l’assistance linguistique.
Personnalisation et contrôle du style de conversation avec ChatGPT 4
ChatGPT 4 permet d’aller plus loin dans la personnalisation du style de conversation par rapport à ChatGPT 3.5 turbo. Les développeurs et les utilisateurs peuvent désormais adapter plus finement le comportement du modèle en fonction de leurs besoins spécifiques.
Les messages système pour guider le style et le ton
Avec ChatGPT 4, les développeurs peuvent utiliser des « messages système » pour prescrire le style, le ton et les tâches du modèle. Cette fonctionnalité permet de personnaliser l’expérience utilisateur de manière.
Par exemple, un message système peut être utilisé pour définir ChatGPT 4 comme un assistant virtuel avec une personnalité spécifique, adapté à un domaine particulier, sans avoir besoin de le repréciser à chaque chat.
Contrôle de la verbosité et du niveau de détail
ChatGPT 4 à un contrôle plus granulaire de la verbosité et du niveau de détail des réponses générées. Les utilisateurs peuvent spécifier la longueur souhaitée et le degré d’approfondissement des informations fournies.
Cette flexibilité permet d’adapter les réponses de ChatGPT 4 en fonction du contexte et des préférences de l’utilisateur, offrant ainsi une expérience plus personnalisée et pertinente.
Réduction des biais et des hallucinations
OpenAI a mis l’accent sur la réduction des biais et des hallucinations dans le développement de ChatGPT 4, apportant des améliorations significatives par rapport à ChatGPT 3.5 turbo.
Réduction des biais
ChatGPT 4 a été entraîné avec des techniques avancées de réduction des biais, telles que l’apprentissage contrastif et l’augmentation des données.
Ces méthodes visent à atténuer les biais potentiels liés au genre, à l’origine ethnique, à l’âge et à d’autres caractéristiques démographiques.
Des évaluations internes menées par OpenAI ont démontré une réduction significative des biais dans les réponses générées par ChatGPT 4 par rapport à ChatGPT 3.5 turbo.
Diminution des hallucinations
Les hallucinations, c’est-à-dire la génération d’informations incorrectes ou inventées, constituent un défi majeur pour les modèles de langage.
ChatGPT 4 intègre des techniques de réduction des hallucinations, telles que l’apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine (RLHF).
Modèle | Taux de réduction des hallucinations |
---|---|
ChatGPT 3.5 turbo | – |
ChatGPT 4 | 82% par rapport à ChatGPT 3.5 turbo |
La diminution des hallucinations dans ChatGPT 4 tend à améliorer la fiabilité et la crédibilité des réponses générées, un aspect crucial pour de nombreuses applications pratiques.
Capacité de ChatGPT 4 à traiter de longs contextes
ChatGPT 4 se distingue par sa capacité à traiter des contextes plus longs par rapport à ChatGPT 3.5 turbo. Cette amélioration permet au modèle de mieux comprendre et de générer des réponses cohérentes pour des conversations et des documents plus étendus.
Comparaison de la longueur de contexte
- ChatGPT 3.5 turbo : longueur de contexte de 4 096 tokens
- ChatGPT 4 : longueur de contexte de 8 192 tokens (version de base) et 32 768 tokens (version étendue)
L’augmentation de la longueur de contexte permet à ChatGPT 4 de maintenir une cohérence et une pertinence accrues dans les conversations prolongées et les documents volumineux.
Applications pratiques
La capacité de ChatGPT 4 à traiter de longs contextes ouvre de nouvelles perspectives d’application, telles que :
- Résumé et analyse de longs documents
- Assistance à la rédaction de contenu étendu
- Conversations approfondies et contextualisées avec des assistants virtuels
Cette amélioration de la gestion des contextes longs renforce la polyvalence et l’utilité de ChatGPT 4 dans des domaines nécessitant une compréhension approfondie et cohérente de contenus étendus.
Tarification de l’API pour ChatGPT 3.5 turbo et ChatGPT 4
OpenAI propose un accès à ChatGPT 3.5 turbo et ChatGPT 4 via une API, avec des modèles de tarification distincts pour chaque version.
Modèle | Tarification des requêtes (par 1 000 tokens) | Tarification des réponses (par 1 000 tokens) |
---|---|---|
ChatGPT 3.5 Turbo | 0,002 $ | 0,002 $ |
ChatGPT 4 (8 192 tokens) | 0,03 $ | 0,06 $ |
ChatGPT 4 (32 768 tokens) | 0,06 $ | 0,12 $ |
Voir le pricing complet de ChatGPT.
Sources :