Publié le 24 mars 2023, modifié le 24 mars 2023.
Par La Rédaction

OpenAI vient d’annoncer les plugins ChatGPT

Publié le 24 mars 2023, modifié le 24 mars 2023.
Par La Rédaction

Les plugins sont des outils conçus spécifiquement pour les modèles de langage avec la sécurité comme principe de base, et aident ChatGPT à accéder aux informations à jour, à exécuter des calculs, ou utiliser des services tiers.

OpenAI commence à activer progressivement les plugins existants pour les utilisateurs de ChatGPT, en commençant par les abonnés de ChatGPT Plus. Il y aura un tsunami d’usage qui va toucher le web et le mobile !

Les utilisateurs demandent des plugins depuis le lancement de ChatGPT et de nombreux développeurs sont expérimentés avec des idées similaires, car ils déverrouillent une large gamme de cas d’utilisation possibles. OpenAI ouvre avec un petit ensemble d’utilisateurs et prévoit de déployer progressivement un accès à une plus grande échelle à mesure des usages pour les développeurs de plugins, les utilisateurs de ChatGPT, les utilisateurs d’API qui souhaitent intégrer des plugins dans leurs produits. Les développeurs de plugins qui ont été invités peuvent utiliser la documentation pour construire un plugin pour ChatGPT. Les premiers plugins ont été créés par Expedia, FiscalNote, Instacart, KAYAK, Klarna, Milo, OpenTable, Shopify, Slack, Speak, Wolfram, Zapier.

Les plugins offrent la possibilité de relever divers défis associés aux grands modèles linguistiques, pour suivre les événements récents et accéder à (avec la permission) sources d’information propriétaires. En intégrant un accès explicite à des données externes, telles que des informations à jour en ligne, des calculs basés sur des codes ou des informations personnalisées sur le plugin, les modèles linguistiques peuvent renforcer leurs réponses avec des références basées sur des preuves.

Dans le même temps, il existe un risque que les plugins augmentent les défis de sécurité en prenant des mesures nuisibles ou involontaires, augmentant les capacités des mauvais acteurs qui frauderaient, induiraient en erreur ou abuseraient d’autres. En augmentant la gamme d’applications possibles, les plugins peuvent augmenter le risque de conséquences négatives de mesures erronées ou mal alignées prises par le modèle dans de nouveaux domaines. Depuis le premier jour, ces facteurs ont guidé le développement de leur plateforme de plugins.

3 plugins officiels

  • Navigateur Web : ajout de Bing  – La navigation récupère le contenu du Web à l’aide de l’API de recherche Bing. Le plugin de navigation affiche les sites Web visités et cite ses sources dans les réponses de ChatGPT.
  • Interpréteur de code : ajout d’un interpréteur Python dans un environnement sandboxed avec pare-feu – OpenAI précise qu’ils ont identifié des cas d’utilisation où l’utilisation d’un interpréteur de code est particulièrement utile pour : résolution des problèmes mathématiques, tant quantitatifs que qualitatifs, faire l’analyse et la visualisation des données, conversion de fichiers entre formats
  • Récupération : recherche sémantique de vos documents personnels et organisationnels.  Le plugin s’appuie sur  OpenAI embeddings et permet aux développeurs de choisir une base de données vectorielle (MilvusPineconeQdrantRedisWeaviate ou Zilliz) pour l’indexation et la recherche de documents.

D’autres exemples commencent à être dévoilés comme une application qui génère des réponses aux questions basées sur le contenu vidéo de YouTube.

Plugin

Les étapes de création d’un plugin :

  1. Construisez une API avec des points de terminaison que vous souhaitez qu’un modèle de langue appelle : il peut s’agir d’une nouvelle API, d’une API existante ou d’un wrapper autour d’une API existante spécialement conçue pour les LLM.
  2. Créez une spécification OpenAPI documentant votre API et un fichier manifeste qui renvoie à la spécification OpenAPI et comprend des métadonnées spécifiques au plugin.

Les plugins auront probablement de vastes implications sociétales. Par exemple, OpenAI a récemment publié un rapport qui a constaté que les modèles linguistiques ayant accès aux outils auront probablement des impacts économiques beaucoup plus importants que ceux sans, et plus généralement, en ligne avec les résultats des autres chercheurs, on peut s’attendre à ce que la vague actuelle de technologies d’IA ait un grand effet sur le rythme de la transformation, du déplacement et de la création d’emplois. Leurs résultats indiquent qu’environ 80 % de la main-d’œuvre américaine pourrait voir au moins 10 % de leurs tâches de travail affectées par l’introduction des GPT, alors qu’environ 19 % des travailleurs peuvent voir moins de 50 % de leurs tâches affectées.

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