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Вміст надано Fast Foundations. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Fast Foundations або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
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Avons-nous atteint le sommet de l'IA ? Cette publication d'OpenAI est un indice.

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"À l'intérieur des laboratoires, nous avons ces modèles performants et ils ne sont pas très loin de ce à quoi le public a accès gratuitement." Boom ! C'est une citation directe de Mira Murati, CTO d'OpenAI, et elle donne le ton pour cet épisode de The Prompt. Jim Carter couvre la sortie de GPT-4o-mini, une version plus petite, plus rapide et beaucoup moins coûteuse du modèle phare GPT-4o. Ce n'est pas juste une mise à jour, c'est un changement de paradigme.

Jim explore comment GPT-4o-mini, avec son score impressionnant de 82 % sur le benchmark MMLU et la même fenêtre de contexte de 128 mille tokens, fait sensation en étant à la fois efficace et accessible. Et le clou du spectacle ? Tout cela à une fraction du coût — 15 cents par million de tokens d'entrée et 60 cents par million de tokens de sortie. Pour ceux qui effectuent des appels API en continu, ces économies sont énormes.

Mais ce n'est pas seulement une question d'argent. Jim soutient que ce changement vers l'efficacité plutôt que la puissance brute signifie une nouvelle phase dans le développement de l'IA. Nous passons de la poussée des limites de ce qui est possible à rendre ces capacités pratiques et accessibles. Cela est reflété dans l'admission de Murati que les choses les plus excitantes dans les laboratoires ne sont pas si loin de ce qui est disponible publiquement.

Jim aborde également la manière dont GPT-4o-mini se compare à d'autres modèles comme Claude, Llama et Gemma. Bien qu'il ne les surpasse pas de manière éclatante, il est compétitif, signalant un point de saturation dans le développement de l'IA. Cette nouvelle phase concerne l'optimisation, les applications pratiques et rendre la technologie puissante plus accessible.

---

Cet épisode et tout le podcast sont produits avec la puissance de l'intelligence artificielle (IA) par le spécialiste Jim Carter. Jim ne parle pas français ! C'est son podcast et son expérience, et il est reconnaissant pour votre soutien.

Veuillez envisager de laisser un avis de 🌟🌟🌟🌟🌟 (5) étoiles et de le partager avec un ami.

Il partage ce qu'il construit publiquement et vous pouvez apprendre à le faire pour vous-même et votre entreprise en rejoignant sa communauté privée sur Slack à l'adresse https://fastfoundations.com/slack

Connectez-vous et apprenez-en plus sur Jim à l'adresse https://jimcarter.me

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Jim explore comment GPT-4o-mini, avec son score impressionnant de 82 % sur le benchmark MMLU et la même fenêtre de contexte de 128 mille tokens, fait sensation en étant à la fois efficace et accessible. Et le clou du spectacle ? Tout cela à une fraction du coût — 15 cents par million de tokens d'entrée et 60 cents par million de tokens de sortie. Pour ceux qui effectuent des appels API en continu, ces économies sont énormes.

Mais ce n'est pas seulement une question d'argent. Jim soutient que ce changement vers l'efficacité plutôt que la puissance brute signifie une nouvelle phase dans le développement de l'IA. Nous passons de la poussée des limites de ce qui est possible à rendre ces capacités pratiques et accessibles. Cela est reflété dans l'admission de Murati que les choses les plus excitantes dans les laboratoires ne sont pas si loin de ce qui est disponible publiquement.

Jim aborde également la manière dont GPT-4o-mini se compare à d'autres modèles comme Claude, Llama et Gemma. Bien qu'il ne les surpasse pas de manière éclatante, il est compétitif, signalant un point de saturation dans le développement de l'IA. Cette nouvelle phase concerne l'optimisation, les applications pratiques et rendre la technologie puissante plus accessible.

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