[AIGC] Analyse approfondie de GPT-4 : une nouvelle ère de traitement du langage naturel

Une caractéristique distinctive de GPT-4 est sa capacité à gérer la saisie multimodale, c'est-à-dire accepter à la fois les données d'image et de texte. Cette capacité donne à GPT-4 un avantage significatif dans la compréhension et la génération de texte lié au contenu visuel. Par exemple, lorsqu'un utilisateur télécharge l'image d'un graphique et pose des questions sur les données du graphique, GPT-4 est capable d'analyser le contenu de l'image et de générer une description ou une réponse précise.

détails techniques：

Extraction des caractéristiques de l'image: GPT-4 utilise une technologie avancée de reconnaissance d'image pour extraire les caractéristiques clés des images.
Fusion multimodale: Grâce à une structure de réseau spécifique, les caractéristiques de l'image et les informations textuelles sont intégrées pour améliorer les capacités de compréhension et de génération du modèle.

Explication détaillée de la technologie Mix of Experts (MoE)

GPT-4 adopte une architecture Mix of Experts (MoE), qui est une conception de modèle distribué qui permet au modèle d'appeler différents experts lors du traitement de différents types de tâches. Chaque expert équivaut à un petit réseau de neurones dans le modèle, spécialisé dans le traitement d'un certain aspect de l'information.

détails techniques：

Affectation d'experts: Le modèle attribue dynamiquement des tâches aux experts les plus appropriés en fonction des caractéristiques des données d'entrée.
traitement parallèle: L'architecture MoE prend en charge le traitement parallèle et améliore l'efficacité de calcul du modèle.

Taille des paramètres et complexité du modèle

L’échelle des paramètres du GPT-4 a atteint un niveau sans précédent, avec environ 1 760 milliards de paramètres. Ce grand nombre de paramètres permet à GPT-4 de capturer et d'apprendre les nuances et les modèles complexes du langage.

détails techniques：

Profondeur et largeur du modèle: Analysez comment le nombre de couches de modèles et de neurones affecte les performances.
Optimisation des paramètres: Découvrez comment gérer des tailles de paramètres énormes grâce à des techniques de régularisation et d'élagage.

1.2 Innovations technologiques clés du GPT-4

Extension de la fenêtre contextuelle

La longueur de la fenêtre contextuelle prise en charge par GPT-4 a été considérablement augmentée, ce qui permet au modèle de gérer des séquences de texte plus longues et de mieux comprendre les dépendances longue distance dans le texte.

détails techniques：

Capacités de traitement de séquence: Analysez l'impact de l'expansion de la fenêtre contextuelle sur le traitement du texte long par le modèle.
Mémoire et efficacité informatique: Découvrez comment gérer des séquences plus longues sans sacrifier l'efficacité des calculs.

Technologie de prédiction des performances des modèles

GPT-4 introduit une nouvelle technologie capable de prédire les performances finales du modèle dès les premiers stades de la formation, réduisant ainsi la consommation inutile de ressources informatiques.

détails techniques：

efficacité de la formation: Discutez de la manière d'améliorer l'efficacité de la formation grâce à la technologie prédictive.
Sélection du modèle: Analyser comment utiliser les techniques prédictives pour sélectionner l'architecture de modèle ayant le plus de potentiel.

1.3 Comparaison entre GPT-4 et d'autres modèles

Comparaison des performances

En comparant les performances de GPT-4 avec GPT-3 et d'autres grands modèles de langage sur diverses tâches, nous pouvons clairement voir les avantages de GPT-4 en termes de traitement multimodal, de compréhension du contexte, etc.

détails techniques：

Repères: Utiliser des benchmarks standardisés pour évaluer les performances des différents modèles.
Scénarios d'application: Analyser les performances et l'applicabilité de différents modèles dans des scénarios d'application spécifiques.

Différences architecturales

Analyse approfondie des différences architecturales entre l'architecture MoE de GPT-4 et d'autres modèles, et de la manière dont ces différences affectent les performances et l'application du modèle.

détails techniques：

Flexibilité et spécialisation: Découvrez comment l'architecture MoE améliore la flexibilité et la spécialisation des modèles.
Évolutivité: Analysez l'évolutivité de l'architecture GPT-4 et comment l'adapter à des modèles à plus grande échelle à l'avenir.

Partie 2 : Explication détaillée de la technologie de base de GPT-4

2.1 Développement ultérieur du mécanisme d'auto-attention

Le mécanisme d'auto-attention est au cœur de l'architecture Transformer, et GPT-4 l'a développé et optimisé sur cette base.

Optimisation de l'attention multi-têtes

GPT-4 adopte un mécanisme d'attention multi-têtes, permettant au modèle de capturer simultanément des informations provenant de différents sous-espaces de représentation. Ce mécanisme améliore la capacité du modèle à identifier différentes caractéristiques dans les données d'entrée.

détails techniques：

Attribution des têtes d'attention: Découvrez comment attribuer les têtes d'attention pour optimiser l'extraction d'informations.
Intégration des informations: Analysez comment intégrer efficacement les informations de différents en-têtes pour générer un résultat plus complet.

Capturer les dépendances à distance

GPT-4 capture efficacement les dépendances à longue distance grâce à un mécanisme d’auto-attention, crucial pour comprendre et générer un texte cohérent.

détails techniques：

Identification des chemins de dépendance: Discutez de la manière dont le modèle identifie et applique les chemins de dépendance longue distance.
Efficacité informatique: Analysez comment maintenir l'efficacité de calcul lorsque vous traitez des dépendances longue distance.

2.2 Le fonctionnement interne de l’architecture Mix of Experts (MoE)

L'architecture MoE est une innovation clé de GPT-4, qui améliore la flexibilité et le professionnalisme du modèle en intégrant plusieurs modèles experts.

Algorithmes experts de sélection et de routage

Chaque entrée dans GPT-4 peut être acheminée vers un expert différent pour traitement. Ce processus est contrôlé par un algorithme de routage qui sélectionne dynamiquement l'expert le plus approprié en fonction des caractéristiques d'entrée.

détails techniques：

Conception d'algorithmes de routage: Analyse approfondie du principe de fonctionnement et des principes de conception des algorithmes de routage.
Critères de sélection des experts: Découvrez comment le modèle sélectionne l'expert le plus approprié en fonction des caractéristiques d'entrée.

Comment les modèles experts fonctionnent ensemble

Dans l’architecture du MoE, les résultats de différents experts doivent être efficacement intégrés pour générer le résultat final du modèle.

détails techniques：

Stratégie d'intégration des résultats: Analyser les méthodes et stratégies d'intégration pour les résultats de différents experts.
cohérence du modèle: Discutez de la manière de garantir que les différents experts travaillant ensemble ne détruisent pas la cohérence du modèle.

2.3 Évolutivité du modèle et capacité de généralisation

GPT-4 est conçu en gardant à l'esprit les capacités d'évolutivité et de généralisation du modèle, lui permettant de s'adapter à différentes tâches et ensembles de données.

Effet de la largeur et de la profondeur du modèle

La largeur (nombre de paramètres) et la profondeur (nombre de couches) du modèle ont un impact significatif sur les performances.

détails techniques：

Compromis entre largeur et profondeur: Découvrez comment équilibrer la largeur et la profondeur pour des performances optimales.
Ressources et performances informatiques: Analysez comment optimiser la structure du modèle avec des ressources informatiques limitées.

Partage et personnalisation des paramètres

GPT-4 réduit la complexité du modèle grâce au partage des paramètres tout en améliorant l'adaptabilité du modèle grâce à la personnalisation des paramètres si nécessaire.

détails techniques：

Mécanisme de partage de paramètres: Discutez de la façon dont le partage de paramètres améliore l’efficacité du modèle et les capacités de généralisation.
Application de paramètres personnalisés: Analysez comment les paramètres de personnalisation peuvent être utilisés pour améliorer les performances dans des tâches spécifiques.

2.4 Stratégies de pré-formation et de réglage fin de GPT-4

Les stratégies de pré-formation et de réglage fin de GPT-4 sont essentielles à sa capacité à gérer une variété de tâches.

Méthodes et ensembles de données de pré-formation non supervisés

GPT-4 est pré-entraîné sur de grandes quantités de données textuelles grâce à un apprentissage non supervisé pour apprendre des modèles courants de langage.

détails techniques：

Conception de tâches de pré-formation: Analyser les principes et méthodes de conception des tâches de pré-formation.
Sélection et traitement des ensembles de données: Discutez de la manière de sélectionner et de traiter des ensembles de données de pré-entraînement pour améliorer la capacité de généralisation du modèle.

Stratégies et exemples d’ajustements spécifiques à des tâches

Une fois la pré-formation terminée, GPT-4 peut être adapté à des tâches spécifiques grâce à un réglage fin.

détails techniques：

méthode de réglage fin: Explorez différentes méthodes de réglage fin et leur impact sur les performances du modèle.
étude de cas: Analyser l'application pratique et l'effet des stratégies de réglage fin à travers des cas spécifiques.

Partie 3 : Analyse des cas d'application du GPT-4

3.1 Génération et compréhension d'images et de textes

Cas d'application pratiques

Les capacités de génération et de compréhension d'images et de textes de GPT-4 montrent un large potentiel d'application dans de multiples domaines. Par exemple, dans le commerce électronique, les utilisateurs peuvent télécharger des images de produits et GPT-4 peut générer des descriptions détaillées de produits, comprenant des fonctionnalités, des avantages et des recommandations d'utilisation. Dans le domaine de l'éducation, GPT-4 peut analyser des graphiques et des données scientifiques pour fournir aux étudiants des explications et des résumés intuitifs.

détails techniques：

Conversion d'image en texte: Analysez comment GPT-4 convertit les informations visuelles en descriptions linguistiques.
compréhension contextuelle: Découvrez comment les modèles combinent le contenu de l'image et les informations textuelles associées pour générer des descriptions précises.

Expérience utilisateur et retours

Les cas d'application de GPT-4 nécessitent non seulement une analyse de faisabilité technique, mais doivent également prêter attention à l'expérience et aux commentaires des utilisateurs. L'expérience utilisateur réelle peut fournir des informations précieuses pour une optimisation ultérieure du modèle.

détails techniques：

Design de l'interface utilisateur: Discutez de la manière de concevoir des interfaces utilisateur intuitives et faciles à utiliser pour améliorer la satisfaction des utilisateurs.
boucle de rétroaction: Analysez la manière dont les retours des utilisateurs sont intégrés dans le processus d'optimisation du modèle.

3.2 Analyse comparative professionnelle et académique

Examens pratiques et tests de certification

Les performances de GPT-4 lors des examens blancs et des tests de certification professionnelle prouvent sa capacité à gérer des problèmes professionnels complexes. Par exemple, les performances de GPT-4 lors de l'examen simulé du barreau étaient proches des 10 % des meilleurs candidats humains, démontrant son potentiel d'application dans le domaine juridique.

détails techniques：

Analyse des questions d'examen: Analysez comment GPT-4 traite et répond aux questions lors des examens professionnels.
Évaluation des performances: Discutez de la manière d'évaluer les performances de GPT-4 dans différents domaines professionnels.

Aide à la recherche académique et à la rédaction d’essais

L'application du GPT-4 dans la recherche universitaire, comme l'aide à la rédaction d'articles et à la revue de la littérature, peut améliorer considérablement l'efficacité de la recherche.

détails techniques：

Réponses aux questions de recherche: Discutez de la manière dont GPT-4 peut aider les chercheurs à trouver rapidement des réponses et des solutions.
Génération de structure papier: Analysez comment le modèle génère un plan et une structure de papier basés sur le sujet de recherche.

3.3 Amélioration de la sécurité et de la fiabilité

Stratégies pour réduire les hallucinations

GPT-4 apporte des améliorations significatives dans la réduction des hallucinations génératives, ce qui est essentiel pour créer des systèmes d'IA fiables.

détails techniques：

Reconnaissance des hallucinations: Analysez comment GPT-4 identifie et évite de générer des informations inexactes.
mécanisme de vérification des faits: Découvrez comment les modèles peuvent intégrer des mécanismes de vérification des faits pour améliorer la précision de leurs résultats.

Tests et certification de sécurité

Le processus de test de sécurité et de certification de GPT-4 garantit que son application dans les zones sensibles ne présente aucun risque.

détails techniques：

Protocole de sécurité : Expliquez comment GPT-4 adhère aux normes et protocoles de sécurité du secteur.
l'évaluation des risques: Analyser les risques potentiels et les stratégies de réponse du modèle dans différents scénarios d'application.

3.4 Compétence multilingue et interculturelle

Prise en charge linguistique mineure et récupération linguistique

GPT-4 prend en charge plusieurs langues, y compris les langues minoritaires, et aide à préserver et à diffuser les langues.

détails techniques：

Adaptabilité du modèle de langage: Découvrez comment GPT-4 s'adapte aux caractéristiques des différentes langues.
Numérisation des langues en danger: Comment les modèles analytiques peuvent aider à documenter et à restaurer les langues en danger.

Communication interculturelle et traduction

Les capacités de communication interculturelle de GPT-4 aident à briser les barrières linguistiques et à promouvoir la compréhension et la coopération entre différentes cultures.

détails techniques：

adaptabilité culturelle: Discutez de la manière dont le modèle gère les différences linguistiques dans différents contextes culturels.
Qualité de la traduction: Analyser les stratégies de performances et d'optimisation de GPT-4 dans les tâches de traduction automatique.

Partie 4 : Évaluation des performances et analyse comparative de GPT-4

4.1 Cadre d'évaluation et critères de test

Une introduction aux cadres d'évaluation open source

OpenAI a développé un cadre d'évaluation open source pour GPT-4, visant à fournir aux chercheurs et aux développeurs un moyen standardisé de tester et de comparer les performances de différents modèles.

détails techniques：

Cadre: Présente les composants et le flux de travail du cadre d'évaluation.
Tests personnalisés: explique comment exploiter le framework pour créer des tests personnalisés afin d'évaluer des aspects spécifiques des performances.

Méthodes et indicateurs d’évaluation des performances

Lors de l’évaluation des performances du GPT-4, une série d’indicateurs quantitatifs et qualitatifs doivent être définis.

détails techniques：

Indicateurs quantitatifs: Tels que le taux de précision, le taux de rappel, le score F1, etc., utilisés pour mesurer la précision de prédiction du modèle.
Indicateurs qualitatifs: Y compris la cohérence, la créativité et la pertinence des résultats du modèle.

4.2 Comparaison de référence avec les modèles traditionnels

Données spécifiques sur les améliorations de performances

Grâce à des tests de référence, il est possible de quantifier l'amélioration des performances de GPT-4 par rapport aux modèles traditionnels.

détails techniques：

repères spécifiques à une tâche: Analysez les performances de GPT-4 sur des tâches PNL spécifiques, telles que la classification de texte, l'analyse des sentiments, etc.
Analyse de l'amélioration des performances: À travers des expériences comparatives, il montre l'amélioration de GPT-4 dans divers indicateurs par rapport aux modèles traditionnels.

Compromis en termes d’efficacité et de coûts

Lors de l'évaluation de GPT-4, tenez compte non seulement des performances, mais également de l'efficacité et du coût.

détails techniques：

Consommation des ressources informatiques: Évaluez les ressources de calcul requises pour exécuter le modèle, y compris les coûts de temps et de matériel.
Évolutivité: Analyser l'évolutivité et l'adaptabilité de GPT-4 dans des tâches de différentes échelles.

4.3 Surveillance à long terme et itération du modèle

Prévention de la dégradation des performances

La surveillance à long terme est essentielle pour garantir la stabilité et la continuité des performances du GPT-4.

détails techniques：

Évaluation continue: explique comment évaluer régulièrement les performances du modèle pour détecter une dégradation potentielle.
stratégies de prévention: Analysez comment éviter la dégradation des performances grâce à des moyens techniques et des mises à jour du modèle.

Commentaires de la communauté et itération du modèle

Les commentaires de la communauté sont essentiels pour l’amélioration continue et l’itération du modèle.

détails techniques：

mécanisme de rétroaction: Décrit comment collecter et intégrer les commentaires de différents utilisateurs.
Cycle d'itération: Analysez le cycle de mises à jour et d'itérations du modèle, et comment équilibrer les nouvelles fonctionnalités et les performances existantes.

4.4 Analyse multidimensionnelle des performances

Robustesse et capacité de généralisation

Évaluez la robustesse et la capacité de généralisation de GPT-4 sous différentes distributions de données et changements environnementaux.

détails techniques：

tests contradictoires: Découvrez comment tester la robustesse d'un modèle à travers des exemples contradictoires.
Généralisation à travers les domaines: Analyser les performances de généralisation du modèle sur des données dans différents domaines.

Expliquabilité et transparence

À mesure que l’application des modèles d’IA dans des domaines critiques augmente, l’explicabilité et la transparence deviennent de plus en plus importantes.

détails techniques：

Analyse du mécanisme d'attention: Utiliser le mécanisme d’auto-attention pour assurer l’interprétabilité des décisions modèles.
Audit modèle: Discutez de la manière d’accroître la transparence et la confiance grâce à l’audit modèle.

4.5 Analyse comparative et certification internationales

Normes et certifications mondiales

L'évaluation des performances globales de GPT-4 nécessite le respect des normes internationales et des processus de certification.

détails techniques：

normes d'évaluation internationales: Présentation de normes et d'organisations d'évaluation de modèles d'IA reconnues au niveau international.
Processus de certification: Analysez comment GPT-4 réussit le processus de certification dans différents pays et régions.

Évaluation des performances interculturelles

Compte tenu des capacités multilingues de GPT-4, l'évaluation des performances interculturelles est essentielle.

détails techniques：

test d'adéquation culturelle: Découvrez comment évaluer les performances d'un modèle dans différents contextes culturels.
diversité linguistique: Analysez les performances de votre modèle lorsqu'il traite différentes langues et dialectes.

Partie 5 : Défis et perspectives d'avenir du GPT-4

5.1 Défis actuels

Consommation des ressources informatiques

Les paramètres à grande échelle de GPT-4 apportent des améliorations significatives des performances, mais nécessitent également d'énormes ressources informatiques.

détails techniques：

Exigences matérielles: Analysez les ressources matérielles requises pour la formation et le fonctionnement de GPT-4, y compris le nombre de GPU et les besoins en mémoire.
Optimisation de l'efficacité énergétique: Discutez de la manière de réduire la consommation d'énergie et d'améliorer l'efficacité énergétique grâce à l'optimisation des algorithmes.

Interprétabilité et transparence du modèle

À mesure que la complexité du modèle augmente, le processus décisionnel de GPT-4 devient plus opaque pour les utilisateurs et les chercheurs.

détails techniques：

Outils d'explicabilité: Présente des outils et des techniques pour améliorer l'interprétabilité des modèles, tels que l'analyse du mécanisme d'attention.
normes de transparence: explique comment établir et suivre des normes de transparence pour garantir que les utilisateurs comprennent le comportement du modèle.

5.2 Orientations potentielles du développement technologique

Compression et accélération du modèle

Afin de rendre GPT-4 plus facile à déployer et à utiliser, la technologie de compression et d'accélération des modèles est une direction de recherche importante.

détails techniques：

distillation des connaissances: Transférer les connaissances des grands modèles aux petits modèles grâce à la technologie de distillation des connaissances.
Techniques quantitatives: Appliquer la technologie de quantification pour réduire la précision des paramètres du modèle et réduire la taille du modèle.

Exploration de nouveaux algorithmes et architectures

La recherche et le développement continus sont essentiels au développement du GPT-4.

détails techniques：

Nouveau mécanisme d’attention: Explorez de nouveaux mécanismes d’attention qui offrent de meilleures performances ou efficacité.
Conception modulaire: Rechercher une architecture de modèle modulaire pour améliorer la flexibilité et la maintenabilité du modèle.

5.3 Impact social et considérations éthiques

Éthique et responsabilité de l’IA

Alors que les technologies d’IA telles que GPT-4 sont largement utilisées dans la société, les questions d’éthique et de responsabilité deviennent de plus en plus importantes.

détails techniques：

principes éthiques: Développer et suivre les lignes directrices éthiques de l’IA pour garantir que le développement de la technologie ne porte pas atteinte aux valeurs humaines.
Responsabilité: Clarifier l'appropriation des responsabilités dans le processus décisionnel de l'IA, en particulier lorsque des erreurs ou des écarts se produisent.

L'impact de l'intelligence artificielle sur l'emploi et la structure sociale

Le développement de la technologie de l’IA pourrait avoir un impact profond sur le marché du travail et la structure sociale.

détails techniques：

transition professionnelle: Analyser comment la technologie de l'IA modifie la nature du travail et les besoins en matière d'emploi.
adaptation sociale: Explorez comment la société s'adapte à ces changements, y compris les réformes du système éducatif et les ajustements de la sécurité sociale.

5.4 Conformité réglementaire et protection de la vie privée

réglementation sur la protection des données

GPT-4 exige le respect de réglementations strictes en matière de protection des données lors du traitement de grandes quantités de données.

détails techniques：

Vérification de la conformité: Assurez-vous que les processus de collecte, de stockage et de traitement des données de GPT-4 sont conformes aux exigences réglementaires telles que le RGPD.
Technologie de protection de la vie privée: appliquez des technologies telles que la confidentialité différentielle pour protéger les données des utilisateurs contre les abus.

Flux de données transfrontaliers

Avec l’application mondiale de la technologie de l’IA, la conformité réglementaire des flux de données transfrontaliers est devenue un enjeu important.

détails techniques：

souveraineté des données: Comprendre les exigences légales en matière de souveraineté des données dans différents pays.
Politique de conformité: Développer des stratégies pour assurer le fonctionnement conforme du GPT-4 dans différents pays.

5.5 Impact environnemental et développement durable

Empreinte carbone et consommation d'énergie

La formation et le fonctionnement des modèles d’IA nécessitent une grande quantité d’électricité et ont un impact sur l’environnement.

détails techniques：

Évaluation de l'empreinte carbone: Évaluer l'empreinte carbone du GPT-4, y compris la consommation d'énergie pendant les phases de formation et d'exploitation.
Énergie renouvelable: Découvrez comment les énergies renouvelables peuvent être utilisées pour réduire l’impact environnemental de la technologie de l’IA.

Stratégie de développement durable

Élaborer une stratégie de développement durable pour garantir que le développement de la technologie de l’IA soit coordonné avec la protection de l’environnement.

détails techniques：

IA verte: Promouvoir la pratique de l’IA verte, y compris l’utilisation d’algorithmes efficaces et de matériel économe en énergie.
Conception écologique: Prendre en compte l'impact écologique dans la conception de systèmes d'IA pour parvenir à une symbiose harmonieuse entre la technologie et l'environnement.

Conclusion

En résumé, GPT-4, en tant que représentant exceptionnel dans le domaine du traitement du langage naturel, mène une nouvelle série de changements dans la technologie de l'IA avec son modèle à grande échelle, ses excellentes capacités de génération de langage et son potentiel d'interaction multimodale. Il montre non seulement des résultats étonnants dans les tâches traditionnelles de PNL telles que la génération de texte, l'écriture de code et la traduction automatique, mais commence également à s'impliquer dans les domaines multimodaux, fournissant de nouvelles solutions pour des tâches telles que la description d'images et la compréhension de vidéos.

Cependant, nous devons également être clairement conscients que GPT-4 et ses modèles similaires sont encore confrontés à de nombreux défis, tels que des limitations dans la compréhension et le raisonnement des connaissances, le contrôle de la cohérence du contenu généré, une forte demande de ressources informatiques et des questions potentielles d'éthique et de confidentialité. Pour être résolus, ces problèmes nécessitent les efforts conjoints des chercheurs scientifiques, des décideurs politiques et de tous les secteurs de la société.

En regardant vers l'avenir, avec l'optimisation continue des algorithmes, l'amélioration de la puissance de calcul et l'intégration efficace des données multi-sources, nous avons des raisons de croire que GPT-4 et ses versions ultérieures obtiendront des résultats plus brillants dans le domaine de traitement du langage naturel. Ils ne se limiteront pas seulement aux scénarios d'application existants, mais exploreront également des domaines plus inconnus et contribueront davantage au processus d'intelligentisation de la société humaine.

Par conséquent, attendons avec impatience les possibilités infinies du GPT-4 et de la future technologie de l’IA, tout en maintenant une attitude rationnelle et prudente pour garantir le développement sain de la technologie et permettre à la technologie de l’IA de véritablement profiter à la société humaine.

Les références

Le fondement, les principes et les applications de GPT-4 - Zhihu (zhihu.com)

0.1 Analyse approfondie des principes, de la situation actuelle et des perspectives de GPT-Minority

Interprétation hardcore du grand modèle GPT-4, la moitié d'un expert l'a complété_The Paper·The Paper_The Paper

GPT-4 d'AIGC : introduction détaillée à GPT-4 (principes fondamentaux/importance/points forts/points techniques/inconvénients/suggestions d'utilisation), méthodes d'utilisation, applications de cas (capacité de calcul/capacité de codage/capacité de visualisation d'images, etc.)_gpt4 Principe- Blogue du RPSC

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