Comparer les capacités de raisonnement de GPT-3.5 et GPT-4

Les grands modèles de langage (LLMs) ont changé notre façon d'interagir avec la tech. Ils montrent de bonnes compétences dans plein de tâches linguistiques, mais y'a un débat sur leur capacité à raisonner. Cet article va comparer les compétences de raisonnement de deux modèles populaires : GPT-3.5 et GPT-4. On va analyser leurs performances dans différentes tâches de raisonnement et donner des pistes sur leurs forces et faiblesses.

#Contexte des modèles de langage

GPT-3.5 et GPT-4 sont des exemples de LLM développés par OpenAI. Ces modèles traitent du texte d'une manière qui leur permet de générer des réponses cohérentes et pertinentes. Alors que GPT-3.5 a attiré beaucoup d'attention pour ses capacités de conversation, GPT-4 apporte plusieurs améliorations.

GPT-4 est conçu pour gérer des tâches plus complexes et comprend mieux le contexte que son prédécesseur. Il a été entraîné sur un plus grand ensemble de données et bénéficie de techniques d'entraînement améliorées. Cependant, les deux modèles rencontrent des défis dans certaines tâches de raisonnement.

#Types de raisonnement

Le raisonnement englobe différentes manières de réfléchir aux problèmes. Voici quelques types de raisonnement qu'on va évaluer :

#Raisonnement logique

Le raisonnement logique inclut le raisonnement déductif, inductif et abductif. Dans le raisonnement déductif, des conclusions sont tirées de principes généraux. Par exemple, si on sait que tous les oiseaux ont des ailes et qu'un moineau est un oiseau, on peut conclure qu'un moineau a des ailes.

Le raisonnement inductif, par contre, commence avec des observations spécifiques pour faire des conclusions générales. Par exemple, si on remarque que tous les cygnes qu'on a vus sont blancs, on pourrait conclure que tous les cygnes sont blancs, même si ce n'est pas forcément vrai.

Le raisonnement abductif consiste à former la meilleure explication possible sur la base d'informations incomplètes. Par exemple, si on voit un trottoir humide, on pourrait conclure qu'il a plu, mais il pourrait y avoir d'autres raisons.

#Raisonnement sémantique non textuel

Le raisonnement sémantique non textuel fait référence à la compréhension d'informations sans se fier au texte écrit. Ça implique d'utiliser des connaissances de fond et des indices contextuels pour tirer des conclusions.

#Raisonnement Mathématique

Le raisonnement mathématique implique d'appliquer la logique et des concepts mathématiques pour résoudre des problèmes. Ça peut inclure de l'arithmétique de base, de l'algèbre et des défis mathématiques plus complexes.

#Raisonnement de bon sens

Le raisonnement de bon sens nous permet de prendre des décisions quotidiennes basées sur des connaissances générales et des expériences. Par exemple, on sait que si quelqu'un tient un parapluie, il est probablement en train de pleuvoir dehors.

#Raisonnement causal

Le raisonnement causal nous aide à comprendre les relations de cause à effet. Par exemple, si on remarque que manger beaucoup de sucre nous rend hyperactifs, on pourrait conclure que le sucre provoque l'hyperactivité.

#Raisonnement multi-saut

Le raisonnement multi-saut implique de connecter des informations de plusieurs sources pour arriver à une conclusion. Par exemple, si on lit qu'Albert Einstein a gagné le Prix Nobel et qu'on apprend aussi qu'il était physicien, on peut relier ces faits pour comprendre ses réalisations scientifiques.

#Méthodologie

Pour comparer les capacités de raisonnement de GPT-3.5 et GPT-4, on les a évalués sur différentes tâches dans divers types de raisonnement. On a utilisé plusieurs ensembles de données spécifiquement conçus pour tester leurs compétences en raisonnement.

#Ensembles de données

On a sélectionné des échantillons de ensembles de données connus qui se concentrent sur différentes capacités de raisonnement. Chaque ensemble de données comprend une variété de questions visant à évaluer comment les modèles peuvent raisonner à travers des scénarios.

1. Raisonnement logique : Ça inclut des tâches qui testent le raisonnement déductif et inductif.
2. Raisonnement mathématique : On a utilisé des questions de tests standardisés pour évaluer leurs compétences en mathématiques.
3. Raisonnement de bon sens : Des ensembles de données axés sur des connaissances quotidiennes ont été utilisés pour évaluer comment chaque modèle pouvait utiliser le bon sens.
4. Raisonnement causal : Ici, on a regardé leur capacité à comprendre cause et effet.
5. Raisonnement multi-saut : Ça impliquait des tâches où les modèles devaient connecter des informations provenant de plusieurs phrases ou paragraphes.

#Conception expérimentale

On a sélectionné des échantillons au hasard de chaque ensemble de données pour évaluer les modèles. Pour chaque tâche, on a noté si les modèles pouvaient fournir des réponses correctes et on a comparé leurs performances.

#Résultats

#Raisonnement logique

Concernant le raisonnement logique, on a trouvé des différences notables entre les deux modèles. Dans les tâches de raisonnement déductif, GPT-4 a montré une meilleure compréhension, surtout avec des prompts qui guidaient son processus de raisonnement. Par exemple, lorsqu'on lui présentait des prémisses claires, GPT-4 était capable de tirer des conclusions correctes plus souvent que GPT-3.5.

Dans les tâches de raisonnement inductif, les deux modèles ont galéré. GPT-3.5 avait souvent du mal à identifier les relations entre les observations, tandis que GPT-4 avait aussi des difficultés mais s'en sortait un peu mieux avec des prompts structurés.

#Raisonnement mathématique

Dans les tâches mathématiques, les deux modèles ont rencontré des défis. GPT-3.5 donnait parfois des explications longues qui conduisaient à des conclusions incorrectes, tandis que GPT-4 montrait de meilleures capacités de raisonnement mais avait toujours du mal avec des problèmes mathématiques complexes. Par exemple, dans certains cas, les deux modèles pouvaient expliquer les étapes mais n'arrivaient pas à la bonne réponse.

#Raisonnement de bon sens

Les tests de raisonnement de bon sens ont montré que GPT-4 performait mieux que GPT-3.5. Cependant, les deux modèles ont rencontré des situations où leurs réponses ne correspondaient pas à la compréhension humaine typique. Par exemple, ils avaient du mal avec des questions simples sur la vie quotidienne, ce qui indique des limites dans leurs connaissances de bon sens.

#Raisonnement causal

Dans les tâches de raisonnement causal, GPT-4 a surpassé GPT-3.5. Cependant, les deux modèles ont eu des difficultés à relier précisément les prémisses avec les hypothèses. Cela a révélé un écart dans la compréhension des nuances des relations de cause et effet.

#Raisonnement multi-saut

Dans l'évaluation du raisonnement multi-saut, GPT-4 a encore montré de légères améliorations par rapport à GPT-3.5. Cependant, les deux modèles ont rencontré des difficultés lorsqu'il s'agissait d'intégrer des informations de textes plus longs, manquant souvent des détails clés nécessaires pour arriver à des conclusions correctes.

#Discussion

L'évaluation des capacités de raisonnement dans GPT-3.5 et GPT-4 montre des améliorations claires dans plusieurs domaines, en particulier dans le raisonnement logique et causal. Cependant, des domaines comme le raisonnement inductif et le raisonnement de bon sens restent difficiles pour les deux modèles.

L'utilisation de l'ingénierie des prompts a eu un impact significatif sur la performance des modèles. Lorsqu'on leur donnait des prompts structurés, les deux modèles faisaient mieux, suggérant que la manière dont les questions sont formulées joue un rôle crucial pour obtenir des réponses correctes.

Bien que GPT-4 montre des avancées par rapport à GPT-3.5, les deux ont encore des faiblesses notables. Assurer que les modèles peuvent relier l'information logiquement et appliquer des connaissances de bon sens reste un défi central.

#Conclusion

Cette évaluation des capacités de raisonnement dans GPT-3.5 et GPT-4 met en évidence des améliorations importantes mais révèle aussi des défis persistants. Comprendre les capacités de ces modèles aide les chercheurs et les développeurs à améliorer les itérations futures.

Les résultats indiquent que même si GPT-4 est supérieur à bien des égards, un travail significatif est encore nécessaire pour améliorer les compétences de raisonnement, surtout dans des tâches complexes. De futures recherches se concentreront sur l'expansion des ensembles de données et l'exploration de nouvelles méthodes d'évaluation pour obtenir des insights plus profonds sur les capacités de raisonnement de ces modèles.

Nos échantillons partagés visent à fournir une base pour de futures recherches, et on espère qu'ils encourageront une amélioration continue des performances des modèles de langage. En regardant vers l'avenir, se concentrer sur des domaines spécifiques du raisonnement sera essentiel pour développer des LLMs plus capables.