# Quelle est la différence entre les modèles Ada, Babbage, Curie et Davinci de GPT-3?

Date: 2022-03-20 · Author: Robert Scales · https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/difference-ada-babbage-curie-davinci/

**Answer:** Ada, Babbage, Curie et Davinci sont quatre modèles GPT-3 offerts dans l’API d’OpenAI, qui échangent vitesse et prix contre capacité. Ada est le plus rapide et le moins cher, Davinci est le plus capable et coûte 75 fois plus cher qu’Ada par jeton, et Babbage et Curie se situent entre les deux.

Quiconque ouvre le Playground d’OpenAI ou lit la page des tarifs de l’API croise quatre noms, en ordre alphabétique : Ada, Babbage, Curie et Davinci. Ce ne sont pas des produits différents. Ce sont quatre tailles d’une même famille de modèles de langage GPT-3, qui vous permettent de choisir le niveau de capacité pour lequel vous voulez payer.

La règle générale est simple. Avancer dans l’alphabet donne plus de capacité, mais coûte plus de temps et d’argent. La page des tarifs d’OpenAI présente Ada comme le modèle le plus rapide et Davinci comme le plus puissant, et décrit les quatre comme une gamme de capacités et de prix.

## Les quatre modèles côte à côte

Voici comment ils se comparent, selon les prix publiés par OpenAI ce mois-ci pour les modèles de base. Les prix sont donnés par tranche de 1 000 jetons; un jeton est un morceau de mot, et 1 000 jetons correspondent à environ 750 mots anglais.

| Modèle | Prix par 1 000 jetons | Vitesse relative | Capacité relative | Version qui suit les consignes |
|---|---|---|---|---|
| Ada | 0,0008 $ US | La plus rapide | La plus faible | `text-ada-001` |
| Babbage | 0,0012 $ US | Rapide | Moyenne | `text-babbage-001` |
| Curie | 0,0060 $ US | Moyenne | Élevée | `text-curie-001` |
| Davinci | 0,0600 $ US | La plus lente | La plus élevée | `text-davinci-001`, et le plus récent `text-davinci-002` |

Vous payez dans les deux sens pour chaque requête : les jetons de votre prompt plus ceux de la réponse. L’exemple d’OpenAI lui-même est un prompt de 10 jetons et une réponse de 90 jetons de Davinci, ce qui fait 100 jetons et coûte 0,006 $ US.

L’écart entre les modèles est important. Curie coûte le dixième de Davinci, et OpenAI note qu’il peut accomplir bon nombre des mêmes tâches plus rapidement. Ada coûte le soixante-quinzième de Davinci.

## Modèles de base et modèles d’instructions

Chaque nom couvre maintenant deux types de modèles. Le 20 janvier, OpenAI a fait de sa série Instruct, des modèles ajustés pour suivre des consignes écrites, le choix recommandé pour les tâches en langage naturel. Ils portent des noms comme `text-curie-001`. Les modèles de base d’origine, simplement `ada`, `babbage`, `curie` et `davinci`, restent offerts, mais OpenAI les recommande désormais surtout pour l’ajustement fin (entraîner une version personnalisée sur vos propres exemples) et pour quelques points de terminaison spécialisés, comme la recherche et la classification.

Le plus récent membre de la famille est arrivé le 15 mars : `text-davinci-002`, qu’OpenAI présente comme la dernière version de GPT-3 et qui prend en charge la nouvelle fonction d’insertion au même prix que les modèles Davinci précédents.

En pratique, si vous rédigez vos prompts à la main, commencez par les modèles `text-`. Ils répondent à une demande simple sans avoir besoin d’une page d’exemples.

## Un test concret : la même tâche sur deux modèles

Les prix dans un tableau ne vous disent pas si un modèle moins cher suffit pour votre travail. La seule façon de le savoir, c’est de tester. Voici une comparaison simple et reproductible entre Curie et Davinci pour une tâche courante : trier des messages de clients.

```prompt
Classe le message du client dans l’une de ces catégories : Facturation, Livraison, Question sur un produit, Plainte, Autre. Réponds seulement par la catégorie.

Message : J’ai commandé une lampe il y a deux semaines et la page de suivi n’a pas bougé depuis lundi.
Catégorie :
```

1. **Rassemblez 20 vrais messages** et décidez vous-même de la bonne catégorie pour chacun avant de lancer quoi que ce soit.
2. **Faites passer le même prompt sur `text-curie-001` et `text-davinci-001`** avec la température réglée à 0, pour que chaque modèle donne chaque fois sa réponse la plus probable.
3. **Notez chaque modèle :** combien des 20 a-t-il réussis, et combien de réponses ont brisé le format (par exemple, une phrase au lieu d’un seul mot)?
4. **Estimez le coût selon votre volume réel.** Disons que chaque requête utilise environ 100 jetons et que vous prévoyez 1 000 messages par mois. Cela fait 100 000 jetons, soit, aux tarifs indiqués pour chaque modèle, environ 6,00 $ US avec Davinci, 0,60 $ US avec Curie, 0,12 $ US avec Babbage et 0,08 $ US avec Ada.

Si Curie obtient 19 sur 20 et Davinci 20, le coût supplémentaire n’en vaut peut-être pas la peine pour cette tâche. Si Curie obtient 14, il en vaut probablement la peine. Ce sont vos propres résultats qui comptent, parce que les résultats dépendent beaucoup de la tâche et du prompt.

> **À essayer :** faites le test en quatre étapes ci-dessus sur une tâche tirée de votre propre travail, puis refaites-le avec `text-babbage-001`. Notez le résultat et le coût mensuel estimé de chaque modèle, et choisissez le moins cher qui atteint votre cible d’exactitude.

## Quel modèle choisir pour une tâche donnée?

Commencez par Davinci quand vous explorez. C’est le modèle le plus tolérant : si un prompt fonctionne quelque part, c’est là qu’il a le plus de chances de fonctionner; il vous dit donc rapidement si une tâche est même possible. Une fois votre prompt au point, testez-le sur les plus petits modèles et descendez aussi loin que la qualité le permet.

À titre indicatif, les tâches qui demandent un raisonnement attentif, une lecture précise d’une consigne complexe ou une rédaction longue et soignée exigent souvent Davinci. Bien des tâches courantes, comme résumer un texte court, classer des messages dans quelques catégories claires ou extraire un nom et une date, valent la peine d’être essayées d’abord sur Curie. Les tâches très simples et à fort volume, comme étiqueter un grand nombre d’éléments courts quand la vitesse compte, sont celles où Babbage et Ada méritent leur place. OpenAI encourage les développeurs à expérimenter pour trouver le modèle le plus efficace pour chaque application.

Le prix n’est pas la seule raison de descendre d’un cran. Les plus petits modèles répondent plus vite, ce qui compte dans tout ce qui est interactif, comme une fenêtre de clavardage ou une boîte de saisie semi-automatique. Les plus petits modèles coûtent aussi moins cher à ajuster finement, puisque l’entraînement est facturé selon une fraction du prix de base de chaque modèle.

Un dernier conseil : gardez votre ensemble de test. Quand OpenAI ajoute ou met à jour un modèle, comme il l’a fait avec `text-davinci-002` ce mois-ci, vous pouvez relancer les 20 mêmes cas en quelques minutes et voir si le changement en vaut la peine.

## Sources

- Pricing (OpenAI API): https://openai.com/api/pricing/
- What's changed with engine names and best practices?: https://help.openai.com/en/articles/5832130-what-s-changed-with-engine-names-and-best-practices
- New GPT-3 Capabilities: Edit & Insert: https://openai.com/blog/gpt-3-edit-insert/