# Que pouvez-vous construire avec l’API de GPT-3?

Date: 2020-11-23 · Author: Robert Scales · https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/que-construire-avec-api-gpt-3/

**Answer:** Avec l’API de GPT-3, vous pouvez construire presque n’importe quel outil dont l’entrée et la sortie sont du texte, d’un outil de réécriture de style ou d’un assistant de questions-réponses à un personnage de robot conversationnel ou à une ébauche de code tirée d’une simple description. Les meilleurs premiers projets sont étroits, faciles à vérifier et gardent une personne pour relire la sortie.

L’API de GPT-3 a une forme toute simple : vous envoyez du texte, et vous recevez du texte en retour. OpenAI la décrit comme une interface polyvalente qui essaie de prolonger la structure établie par votre prompt, et dit qu’on peut la « programmer » en lui montrant quelques exemples de ce qu’on veut. Il n’y a pas un modèle distinct pour la traduction, un autre pour la conversation et un autre pour le code. Le même modèle fait tout cela, et c’est le prompt qui décide quoi.

Cela rend la question « que pouvez-vous construire? » à la fois excitante et glissante. Presque tout ce qui transforme un texte en un autre est possible en principe. En pratique, les projets qui fonctionnent le mieux sont ceux où une mauvaise réponse est facile à repérer et peu coûteuse à corriger.

## Ce que construisent les participants à la version bêta

Depuis qu’OpenAI a ouvert sa version bêta privée en juin, les personnes qui y ont accès partagent des démonstrations. The Verge en a rassemblé un échantillon en juillet. Regroupées selon la tâche qu’elles accomplissent, elles se présentent ainsi :

| Type d’outil | Exemple tiré de la version bêta | Ce que fait le prompt |
|---|---|---|
| Réécriture | De l’anglais courant transformé en langage juridique | Montre quelques paires avant-après |
| Questions-réponses | Un outil de recherche qui répond à une question et renvoie à une page Wikipédia | Présente une question et un espace pour la réponse |
| Personnages | Un robot conversationnel qui parle comme un personnage historique | Installe un dialogue avec un interlocuteur nommé |
| Du code à partir de mots | Une mise en page décrite en mots simples, rendue sous forme de code | Associe des descriptions à des extraits de code |
| Jeux et fiction | Les aventures textuelles d’AI Dungeon, maintenant mises à jour avec GPT-3 | Poursuit une histoire à partir du coup du joueur |

Des entreprises l’essaient aussi. Le billet de lancement d’OpenAI nomme Algolia, Quizlet et Reddit parmi les premiers utilisateurs, et The Verge rapporte que Reddit explore la modération de contenu avec l’API.

Remarquez ce que ces outils ont en commun. Aucun n’a nécessité l’entraînement d’un nouveau modèle. L’article sur GPT-3 montre que le modèle peut accomplir de nombreuses tâches à partir d’une consigne et d’une poignée d’exemples placés dans le prompt, sans aucun entraînement supplémentaire. Chaque ligne de ce tableau est, au fond, un prompt bien conçu entouré d’un peu de code ordinaire.

## Ce qui cloche

Les démonstrations que vous voyez en ligne sont celles qui ont fonctionné. The Verge souligne qu’elles sont triées sur le volet, et que GPT-3 fait encore des erreurs qu’aucune personne ne ferait : dans un cas, il a donné le mauvais nombre pour ce qui précède un million. Même le chef de la direction d’OpenAI, Sam Altman, a dit que « l’engouement pour GPT-3 est beaucoup trop grand ».

L’article sur GPT-3 énumère ouvertement les principales faiblesses. Les longs passages peuvent se répéter, perdre le fil ou contredire des phrases précédentes, et le modèle reflète les biais de ses données d’entraînement. OpenAI dit aussi qu’elle coupera l’accès à l’API pour les usages nuisibles comme le pourriel, le harcèlement et l’*astroturfing* (les fausses campagnes populaires).

Pour une personne qui construit un outil, ces limites pointent dans une seule direction : choisissez une tâche où une personne lit le résultat avant que quiconque s’y fie.

> **À essayer :** notez trois petites tâches d’écriture que vous faites chaque semaine. Pour chacune, demandez-vous : pourrais-je voir d’un coup d’œil si une ébauche était fausse? Ne gardez que les tâches pour lesquelles la réponse est oui. Ce sont vos projets potentiels.

## Comment planifier un petit premier projet?

Un bon premier projet est assez petit pour être testé en un après-midi. En voici un, détaillé étape par étape : un outil qui réécrit des réponses denses du service à la clientèle dans une langue simple et chaleureuse.

1. **Nommez la tâche en une phrase.** « Transformer une réponse du soutien en langage simple qu’un client peut comprendre, en conservant chaque fait. » Si vous ne pouvez pas la dire en une phrase, le projet est trop gros.
2. **Rassemblez de vrais exemples.** Recueillez de dix à vingt vraies réponses. Rédigez votre propre version simple de trois d’entre elles. Elles deviendront les exemples de votre prompt; les autres formeront votre ensemble de test.
3. **Écrivez le prompt.** Utilisez une consigne, vos trois paires avec des étiquettes identiques et un espace libre.

```prompt
Réécris chaque réponse du soutien dans une langue simple et chaleureuse. Conserve chaque fait et chaque date.

Original : Votre demande a été transmise à notre équipe de deuxième niveau et sera traitée dans un délai de 3 à 5 jours ouvrables.
Simple : Nous avons transmis votre demande à notre équipe spécialisée. Elle vous répondra d’ici 3 à 5 jours ouvrables.

Original : Les remboursements sont effectués selon le mode de paiement initial dès réception de l’article retourné.
Simple : Dès que nous aurons reçu l’article que vous nous avez renvoyé, nous rembourserons la carte ou le compte avec lequel vous avez payé.

Original : Veuillez noter que votre abonnement sera renouvelé automatiquement, à moins d’être annulé avant la date de renouvellement.
Simple :
```

4. **Testez sur les cas que vous avez mis de côté.** Lancez chacun et notez le résultat : juste et clair, juste mais maladroit, ou faux. Portez une attention particulière aux faits perdus, car une réécriture fluide qui perd une date est pire que pas de réécriture du tout.
5. **Changez une chose à la fois.** Si les résultats sont inégaux, remplacez un exemple par un autre plus typique ou resserrez la consigne, puis relancez le même ensemble de test. Prenez des notes pour savoir quel changement a aidé.
6. **Gardez une personne dans la boucle.** Présentez la version simple à un agent du service comme une suggestion qu’il peut modifier, pas comme une réponse qui part automatiquement.

Ce plan fonctionne pour presque toutes les idées du tableau ci-dessus. Les détails changent, mais les habitudes restent les mêmes : une tâche claire, de vrais exemples, un ensemble de test fixe, de petits changements et une révision humaine. Une fois qu’un projet comme celui-ci est fiable, vous avez appris l’essentiel de ce qu’il faut pour tenter quelque chose de plus ambitieux.

## Sources

- OpenAI API: https://openai.com/index/openai-api/
- OpenAI's latest breakthrough is astonishingly powerful, but still fighting its flaws: https://www.theverge.com/21346343/gpt-3-explainer-openai-examples-errors-agi-potential
- Language Models are Few-Shot Learners: https://arxiv.org/abs/2005.14165