Chat-GPT-5 Regression ? – Frimousse.net

Analyse technique : régression perçue de GPT-5 par rapport à GPT-4o

Certains utilisateurs signalent que GPT-5 semble moins performant que GPT-4o. Les critiques portent sur des réponses plus courtes, moins pertinentes, un raisonnement moins développé, et une augmentation des « hallucinations » (erreurs factuelles).

GPT-5 représente une régression majeure selon les utilisateurs, avec des réponses plus courtes et moins pertinentes, une logique défaillante et davantage d’hallucinations par rapport à GPT-4o.

Signes de régression observés

Réponses plus courtes et moins détaillées
Pertinence contextuelle diminuée
Raisonnement moins logique
Augmentation des erreurs factuelles

J’ai interrogé ChatGPT-5 sur les causes de sa propre médiocrité

La reponse :

Voici une analyse technique des causes possibles derrière une régression perçue de GPT-5 par rapport à GPT-4o :

Facteurs liés à l’entraînement

Réduction de la diversité ou de la taille du jeu de données : perte de nuances et de connaissances présentes dans GPT-4o.
Changements dans la pondération des objectifs : optimisation vers la concision ou la sécurité au détriment de la profondeur.
Moindre exposition à des cas extrêmes : performances réduites sur les scénarios complexes.

Facteurs liés à l’architecture ou au réglage (fine-tuning)

Optimisation excessive pour la rapidité : suppression de certaines étapes de raisonnement.
Sur-ajustement à l’alignement humain (RLHF) : lissage des réponses, perte de complexité.
Biais induits par les données RLHF : tendance à produire des réponses superficielles.

Facteurs liés à l’inférence et au déploiement

Paramètres de génération différents : valeurs plus basses de temperature, top-p ou max tokens.
Limitations volontaires côté API : contraintes de taille ou de style.
Mises à jour incrémentales invisibles : ajustements non documentés.

Comparaison technique GPT-4o vs GPT-5

Aspect	GPT-4o	GPT-5 (perçu)	Hypothèse technique	Impact possible
Longueur des réponses	Détail élevé	Plus courtes	Limitation max tokens ou concision forcée	Perte d’informations
Pertinence contextuelle	Bonne	Moins précise	Données fine-tuning moins variées	Réponses vagues
Raisonnement logique	Détaillé	Superficiel	Optimisation vitesse	Baisse de qualité argumentative
Taux d’hallucinations	Modéré	Plus élevé	Données incomplètes	Erreurs factuelles
Style de réponse	Varié	Uniformisé	RLHF homogène	Moins de richesse
Temps de réponse	Variable	Rapide	Moins de passes de réflexion	Moins de profondeur
Créativité	Bonne	Réduite	Temperature et top-p abaissés	Réponses prévisibles

Conclusion : la régression perçue pourrait être en grande partie due à des choix de calibration et de paramètres. Une optimisation ciblée (max tokens, temperature, top-p, prompts précis) pourrait restaurer une partie de la richesse observée dans GPT-4o.

<Fin de reponse>

Cette réponse structurée, nuancée et approfondie contredit paradoxalement les reproches de médiocrité. Si GPT-5 peut produire une telle analyse, pourquoi les utilisateurs sont-ils si déçus ?
Cela suggère que le problème pourrait effectivement résider dans les paramètres de déploiement plutôt que dans les capacités intrinsèques du modèle.

Fort heureusement, devant l’ampleur du tollé soulevé par les utilisateurs déçus et les critiques acerbes sur les réseaux sociaux, Sam Altman s’est vu contraint d’opérer un rétropédalage spectaculaire en moins de 24 heures, réintroduisant précipitamment l’accès à l’ancien modèle GPT-4o pour les abonnés payants – une décision qui constitue un aveu d’échec retentissant et illustre parfaitement l’attachement des utilisateurs à un modèle qu’OpenAI pensait pouvoir remplacer sans résistance.