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Intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) peut être définie comme la capacité
d'une machine ou d'un programme informatique à apprendre,
raisonner, percevoir, prendre des décisions, et résoudre des
problèmes de manière similaire à l'intelligence humaine. Plus
spécifiquement, elle implique le développement de systèmes
informatiques capables d'effectuer des tâches qui nécessiteraient
normalement l'intelligence humaine, telles que la reconnaissance
visuelle, la compréhension du langage naturel, et la prise de
décision complexe. En termes simples, l'IA est une technologie qui
permet aux ordinateurs et aux machines d'imiter les processus de
pensée et de prise de décision des êtres humains.
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IA faible et IA forte
01
Dotée d'une compréhension et d'une conscience similaires à celles des
humains, l'IA forte peut effectuer des tâches variées et apprendre de
manière autonome. Elle reste théorique et n'existe pas encore
concrètement.
02
L’IA faible est conçue pour effectuer des tâches spécifiques et limitées. Elle
ne possède pas de conscience ou de compréhension réelle. Exemples :
assistants vocaux, systèmes de recommandation.
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IA générative
L'intelligence artificielle générative est un type d'IA
qui crée du nouveau contenu, comme du texte, des
images ou de la musique. Utilisant des techniques
comme les réseaux de neurones profonds, ces
systèmes apprennent des patterns dans des
données existantes pour générer des contenus
originaux et souvent réalistes.
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Apprentissage automatique
Apprentissage profond
L’apprentissage automatique, ou machine learning, est une
technique qui permet aux ordinateurs d'apprendre et de s'adapter en
analysant des données et des patterns, sans suivre des instructions
détaillées. Il s'agit d'enseigner aux machines à apprendre par elles-
mêmes en se basant sur les informations qu'elles collectent.
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données de manière détaillée grâce à des réseaux de neurones
artificiels, un peu comme le cerveau humain traite l'information.
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Un jeu de données ou "base de données" dans le contexte de
l'informatique et de l'intelligence artificielle est une collection
organisée de données. Ces données peuvent être structurées ou
non structurées et sont utilisées pour l'analyse, le traitement de
l'information, et l'entraînement des modèles d'IA. Dans le
machine learning, les jeux de données sont cruciaux pour
entraîner et tester les algorithmes, permettant aux modèles
d'apprendre et de s'améliorer.
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Big Data
Le Big Data, vecteur du développement de l’apprentissage
profond, désigne de très grands ensembles de données qui
sont souvent complexes et volumineux, au-delà de la capacité
des méthodes traditionnelles de gestion et de traitement des
données. Il englobe une grande variété de données, y compris
structurées, non structurées et semi-structurées, provenant de
multiples sources. Le Big Data est caractérisé par les "3V" :
Volume (quantité massive de données), Vitesse (vitesse élevée
de génération et de traitement des données) et Variété
(différents types de données). Cette révolution a permis le
développement de modèles d’intelligence artificielle
performants et constitue une matière première précieuse.
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Garbage In Garbage Out
Garbage in, garbage out" est une expression populaire dans le domaine
de l'informatique et de la science des données. Elle signifie que la qualité
des sorties (outputs) d'un système informatique dépend directement de
la qualité des entrées (inputs) qu'il reçoit. Si des données incorrectes,
inexactes ou de mauvaise qualité sont fournies à un système, les résultats
ou les informations qu'il génère seront également erronés ou de
mauvaise qualité. Cette phrase souligne l'importance de s'assurer que les
données entrées dans un système sont précises et pertinentes, surtout
dans des domaines tels que le machine learning et l'analyse de données,
où la qualité des données est cruciale pour obtenir des résultats fiables et
utiles.
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Modèle d’apprentissage
Dans le domaine de l'intelligence artificielle et du machine
learning, un "modèle" est un système ou un algorithme qui a
été entraîné pour reconnaître des patterns, faire des
prédictions, ou prendre des décisions basées sur des données.
Les modèles sont entraînés en utilisant des jeux de données
pour apprendre à effectuer une tâche spécifique, comme la
classification d'images, la prédiction de tendances, ou la
compréhension du langage naturel. Une fois entraîné, le
modèle peut être appliqué à de nouvelles données pour
effectuer la tâche pour laquelle il a été conçu.
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Algorithme d’apprentissage
Dans l'intelligence artificielle, un algorithme d’apprentissage est un ensemble de
règles programmées pour effectuer des tâches spécifiques, notamment analyser des
données et prendre des décisions. Ces algorithmes peuvent apprendre tous seuls
(apprentissage automatique) et s'adapter, effectuant des opérations complexes
comme la reconnaissance de la parole ou la vision par ordinateur. Ils intègrent souvent
des techniques avancées comme l'apprentissage profond pour détecter des patterns
dans les données, jouant un rôle clé dans la capacité des machines à résoudre des
problèmes et interagir intelligemment avec leur environnement.
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Méthode d’apprentissage
Une méthode d'apprentissage, dans le contexte du machine
learning, désigne la stratégie utilisée pour permettre à un
algorithme d'apprendre à partir de données et d'améliorer
ses performances dans une tâche spécifique. Cela
comprend la manière dont les données sont présentées à
l'algorithme, comment il ajuste ses paramètres en réponse à
ces données, et comment il applique ce qu'il a appris pour
faire des prédictions ou prendre des décisions. Les
méthodes d'apprentissage sont fondamentales dans le
développement de systèmes d'IA car elles déterminent
comment une machine peut acquérir des connaissances,
s'adapter et se perfectionner de manière autonome.
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Trois grandes méthodes
Les algorithmes apprennent à partir de données étiquetées,
c'est-à-dire des données où la réponse correcte est déjà
connue. L'objectif est de prédire la sortie pour de nouvelles
données.
Apprentissage supervisé
Les algorithmes explorent des données non étiquetées pour
trouver des patterns ou des structures cachées, sans avoir de
réponse ou de résultat spécifique en tête.
Apprentissage non supervisé
Les algorithmes apprennent à prendre des décisions en
effectuant des actions et en recevant des retours
(récompenses ou pénalités) de leur environnement, visant à
maximiser une certaine récompense au fil du temps.
Apprentissage par renforcement
Réseaux de neurones
Les réseaux de neurones sont une composante essentielle de
l'intelligence artificielle, inspirés par le fonctionnement
complexe du cerveau humain. Ils sont constitués d'une série
de nœuds ou "neurones" artificiels, organisés en couches et
interconnectés pour former un vaste réseau. Chaque neurone
reçoit des données, les traite selon des règles spécifiques, et
passe les informations traitées au prochain neurone. Ces
réseaux sont particulièrement doués pour apprendre et
reconnaître des patterns complexes dans de grandes
quantités de données, ce qui les rend utiles dans des
domaines variés comme la reconnaissance d'images, la
compréhension du langage naturel, et les prévisions de séries
temporelles.
Fine-tuning
Le fine-tuning, ou réglage fin, dans le contexte de l'intelligence
artificielle et du machine learning, est un processus où un
modèle pré-entraîné sur un grand ensemble de données,
comme GPT, est ensuite ajusté pour une tâche spécifique,
comme pour ChatGPT dans le cadre de conversations, avec un
ensemble de données plus petit et spécifique. Ce processus est
particulièrement utile car il permet de tirer parti d'un modèle
généraliste qui a déjà appris des patterns larges et complexes,
et de l'adapter pour qu'il soit plus performant sur un problème
plus ciblé.
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Le traitement du langage naturel (TLP) est un domaine de l'intelligence
artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le
langage humain. Il implique la capacité des machines à comprendre,
interpréter, manipuler et répondre au langage naturel de manière utile. Le
TLP englobe diverses tâches, telles que la traduction automatique, la
reconnaissance vocale, l'analyse des sentiments, la génération de texte, et
les systèmes de réponse aux questions. Il s'appuie sur des techniques de
linguistique informatique et de machine learning pour traiter et analyser le
langage humain. Le but est de permettre aux ordinateurs de comprendre le
langage comme le font les humains, facilitant ainsi les interactions homme-
machine et l'accès aux informations textuelles.
Traitement du langage naturel
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Modèle de langage
Un modèle de langage est un outil utilisé en
traitement du langage naturel (TLP) qui permet
aux ordinateurs de comprendre, interpréter et
générer du langage humain. Basé sur des
algorithmes de machine learning, en particulier
des réseaux de neurones, un modèle de langage
apprend la structure et les nuances du langage à
partir de vastes quantités de texte. Ces modèles
sont capables de réaliser diverses tâches, telles que
compléter des phrases, répondre à des questions,
traduire des langues et même créer du contenu
textuel original. Ils sont formés pour reconnaître les
patterns linguistiques et contextuels, permettant
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utilisateurs.
GPT
GPT, ou "Generative Pre-trained Transformer", est une
série de modèles de langage développée par OpenAI.
C'est une architecture de réseau neuronal basée sur le
concept de transformateurs, qui sont des structures
spécialisées dans le traitement du langage naturel. GPT
est conçu pour générer du texte et est capable de
comprendre et de répondre à des requêtes en langage
naturel, de traduire des textes, de répondre à des
questions, et même de créer du contenu écrit de
manière cohérente et contextuellement appropriée.
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GPT 3.5 GPT 4 ChatGPT
ChatGPT est une application de
la technologie GPT
spécifiquement conçue pour les
conversations. Il utilise le
modèle de langage pour
répondre de manière
interactive, offrant des réponses
qui semblent naturelles et
humaines.
GPT et ChatGPT
GPT-3.5 est un modèle de
langage GPT qui offre des
capacités linguistiques et une
compréhension du contexte
avancées permettant une
génération de texte plus précise
et contextuellement pertinente.
GPT-4 est la quatrième version
de GPT. Elle représente une
avancée significative par
rapport aux versions
précédentes, avec une capacité
accrue à comprendre et à
générer du langage de manière
plus nuancée et sophistiquée.
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Dans le traitement du langage naturel, notamment dans des modèles de langage comme ChatGPT, le concept
de "token" joue un rôle fondamental. Un token représente une unité de base du texte, qui peut être un mot, un
caractère, une ponctuation, ou un autre élément distinct. Lorsqu'un utilisateur interagit avec un modèle de
langage, son texte ou sa requête est d'abord divisée en tokens, un processus appelé tokenisation. Cette étape
transforme le texte en une série de tokens, limitée par un nombre maximal, connu sous le nom de "nombre de
tokens d'entrée". Cette limitation est importante car elle définit la quantité d'information que le modèle peut
traiter en une seule fois. De même, la réponse ou la sortie générée par le modèle est également soumise à une
limitation en termes de tokens, appelée "nombre de tokens de sortie". Cette limite détermine la longueur
maximale de la réponse que le modèle peut générer. Ces limites sur les tokens d'entrée et de sortie sont
cruciales pour assurer l'efficacité du modèle et sa capacité à fournir des réponses pertinentes et
contextuellement appropriées. Elles reflètent les capacités de traitement du modèle et aident à équilibrer la
qualité de la réponse avec les ressources computationnelles requises.
Tokens
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Prompt
Un "prompt" dans le contexte de l'intelligence artificielle, en
particulier dans les modèles de langage comme ChatGPT, est une
instruction ou un ensemble de mots qu'un utilisateur fournit au
modèle pour initier une réponse. Le prompt sert de point de départ
pour que le modèle génère du texte ou accomplisse une tâche
spécifique. Par exemple, une question posée à un chatbot est un
type de prompt.
Prompt engineering
Le prompt engineering est l'art et la science de formuler des
prompts de manière stratégique pour obtenir les meilleurs résultats
d'un modèle de langage. Cela implique de comprendre comment
un modèle interprète les entrées et d'utiliser cette connaissance
pour concevoir des prompts qui guident efficacement le modèle
vers les réponses ou les résultats souhaités..
Hallucinations
Dans le contexte de l'intelligence artificielle et des modèles de
langage, les "hallucinations" désignent des cas où l'IA génère
des informations fausses, déformées ou non pertinentes. Ces
erreurs surviennent généralement lorsque le modèle fait des
suppositions incorrectes ou crée du contenu sans fondement
réel dans les données fournies ou dans la réalité. Les
hallucinations sont un défi majeur dans le développement d'IA
fiables et précises, notamment pour les tâches de génération
de texte et de réponse aux questions.
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Chatbot
Les chatbots dopés à l'intelligence artificielle, en
particulier ceux basés sur le traitement du langage
naturel et les modèles de langage, représentent une
évolution significative dans le domaine des chatbots. Ces
systèmes avancés, comme ChatGPT, utilisent des
techniques de pointe en IA pour comprendre et générer
du langage humain de manière plus naturelle et
contextuelle. Grâce à l'utilisation de modèles de langage
comme GPT (Generative Pretrained Transformer), ces
chatbots peuvent comprendre des requêtes complexes,
répondre de manière pertinente et même mener des
conversations continues qui semblent plus humaines.
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  • 2. BIGBRAIN EVOLUTION Le prestataire de formations en ligne de référence ! www.bigbrainevolution.com
  • 3. Intelligence artificielle L'intelligence artificielle (IA) peut être définie comme la capacité d'une machine ou d'un programme informatique à apprendre, raisonner, percevoir, prendre des décisions, et résoudre des problèmes de manière similaire à l'intelligence humaine. Plus spécifiquement, elle implique le développement de systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l'intelligence humaine, telles que la reconnaissance visuelle, la compréhension du langage naturel, et la prise de décision complexe. En termes simples, l'IA est une technologie qui permet aux ordinateurs et aux machines d'imiter les processus de pensée et de prise de décision des êtres humains. www.bigbrainevolution.com
  • 4. IA faible et IA forte 01 Dotée d'une compréhension et d'une conscience similaires à celles des humains, l'IA forte peut effectuer des tâches variées et apprendre de manière autonome. Elle reste théorique et n'existe pas encore concrètement. 02 L’IA faible est conçue pour effectuer des tâches spécifiques et limitées. Elle ne possède pas de conscience ou de compréhension réelle. Exemples : assistants vocaux, systèmes de recommandation. www.bigbrainevolution.com
  • 5. IA générative L'intelligence artificielle générative est un type d'IA qui crée du nouveau contenu, comme du texte, des images ou de la musique. Utilisant des techniques comme les réseaux de neurones profonds, ces systèmes apprennent des patterns dans des données existantes pour générer des contenus originaux et souvent réalistes. www.bigbrainevolution.com
  • 6. Apprentissage automatique Apprentissage profond L’apprentissage automatique, ou machine learning, est une technique qui permet aux ordinateurs d'apprendre et de s'adapter en analysant des données et des patterns, sans suivre des instructions détaillées. Il s'agit d'enseigner aux machines à apprendre par elles- mêmes en se basant sur les informations qu'elles collectent. L’apprentissage profond, ou deep learning, est un sous-ensemble spécialisé du machine learning. C’est une technologie qui permet aux machines d'apprendre et de prendre des décisions en analysant des données de manière détaillée grâce à des réseaux de neurones artificiels, un peu comme le cerveau humain traite l'information.
  • 7. Jeu de données Un jeu de données ou "base de données" dans le contexte de l'informatique et de l'intelligence artificielle est une collection organisée de données. Ces données peuvent être structurées ou non structurées et sont utilisées pour l'analyse, le traitement de l'information, et l'entraînement des modèles d'IA. Dans le machine learning, les jeux de données sont cruciaux pour entraîner et tester les algorithmes, permettant aux modèles d'apprendre et de s'améliorer. www.bigbrainevolution.com
  • 8. Big Data Le Big Data, vecteur du développement de l’apprentissage profond, désigne de très grands ensembles de données qui sont souvent complexes et volumineux, au-delà de la capacité des méthodes traditionnelles de gestion et de traitement des données. Il englobe une grande variété de données, y compris structurées, non structurées et semi-structurées, provenant de multiples sources. Le Big Data est caractérisé par les "3V" : Volume (quantité massive de données), Vitesse (vitesse élevée de génération et de traitement des données) et Variété (différents types de données). Cette révolution a permis le développement de modèles d’intelligence artificielle performants et constitue une matière première précieuse. www.bigbrainevolution.com
  • 9. Garbage In Garbage Out Garbage in, garbage out" est une expression populaire dans le domaine de l'informatique et de la science des données. Elle signifie que la qualité des sorties (outputs) d'un système informatique dépend directement de la qualité des entrées (inputs) qu'il reçoit. Si des données incorrectes, inexactes ou de mauvaise qualité sont fournies à un système, les résultats ou les informations qu'il génère seront également erronés ou de mauvaise qualité. Cette phrase souligne l'importance de s'assurer que les données entrées dans un système sont précises et pertinentes, surtout dans des domaines tels que le machine learning et l'analyse de données, où la qualité des données est cruciale pour obtenir des résultats fiables et utiles. www.bigbrainevolution.com
  • 10. Modèle d’apprentissage Dans le domaine de l'intelligence artificielle et du machine learning, un "modèle" est un système ou un algorithme qui a été entraîné pour reconnaître des patterns, faire des prédictions, ou prendre des décisions basées sur des données. Les modèles sont entraînés en utilisant des jeux de données pour apprendre à effectuer une tâche spécifique, comme la classification d'images, la prédiction de tendances, ou la compréhension du langage naturel. Une fois entraîné, le modèle peut être appliqué à de nouvelles données pour effectuer la tâche pour laquelle il a été conçu. www.bigbrainevolution.com
  • 11. Algorithme d’apprentissage Dans l'intelligence artificielle, un algorithme d’apprentissage est un ensemble de règles programmées pour effectuer des tâches spécifiques, notamment analyser des données et prendre des décisions. Ces algorithmes peuvent apprendre tous seuls (apprentissage automatique) et s'adapter, effectuant des opérations complexes comme la reconnaissance de la parole ou la vision par ordinateur. Ils intègrent souvent des techniques avancées comme l'apprentissage profond pour détecter des patterns dans les données, jouant un rôle clé dans la capacité des machines à résoudre des problèmes et interagir intelligemment avec leur environnement. www.bigbrainevolution.com
  • 12. Méthode d’apprentissage Une méthode d'apprentissage, dans le contexte du machine learning, désigne la stratégie utilisée pour permettre à un algorithme d'apprendre à partir de données et d'améliorer ses performances dans une tâche spécifique. Cela comprend la manière dont les données sont présentées à l'algorithme, comment il ajuste ses paramètres en réponse à ces données, et comment il applique ce qu'il a appris pour faire des prédictions ou prendre des décisions. Les méthodes d'apprentissage sont fondamentales dans le développement de systèmes d'IA car elles déterminent comment une machine peut acquérir des connaissances, s'adapter et se perfectionner de manière autonome. www.bigbrainevolution.com
  • 13. Trois grandes méthodes Les algorithmes apprennent à partir de données étiquetées, c'est-à-dire des données où la réponse correcte est déjà connue. L'objectif est de prédire la sortie pour de nouvelles données. Apprentissage supervisé Les algorithmes explorent des données non étiquetées pour trouver des patterns ou des structures cachées, sans avoir de réponse ou de résultat spécifique en tête. Apprentissage non supervisé Les algorithmes apprennent à prendre des décisions en effectuant des actions et en recevant des retours (récompenses ou pénalités) de leur environnement, visant à maximiser une certaine récompense au fil du temps. Apprentissage par renforcement
  • 14. Réseaux de neurones Les réseaux de neurones sont une composante essentielle de l'intelligence artificielle, inspirés par le fonctionnement complexe du cerveau humain. Ils sont constitués d'une série de nœuds ou "neurones" artificiels, organisés en couches et interconnectés pour former un vaste réseau. Chaque neurone reçoit des données, les traite selon des règles spécifiques, et passe les informations traitées au prochain neurone. Ces réseaux sont particulièrement doués pour apprendre et reconnaître des patterns complexes dans de grandes quantités de données, ce qui les rend utiles dans des domaines variés comme la reconnaissance d'images, la compréhension du langage naturel, et les prévisions de séries temporelles.
  • 15. Fine-tuning Le fine-tuning, ou réglage fin, dans le contexte de l'intelligence artificielle et du machine learning, est un processus où un modèle pré-entraîné sur un grand ensemble de données, comme GPT, est ensuite ajusté pour une tâche spécifique, comme pour ChatGPT dans le cadre de conversations, avec un ensemble de données plus petit et spécifique. Ce processus est particulièrement utile car il permet de tirer parti d'un modèle généraliste qui a déjà appris des patterns larges et complexes, et de l'adapter pour qu'il soit plus performant sur un problème plus ciblé. www.bigbrainevolution.com
  • 16. Le traitement du langage naturel (TLP) est un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Il implique la capacité des machines à comprendre, interpréter, manipuler et répondre au langage naturel de manière utile. Le TLP englobe diverses tâches, telles que la traduction automatique, la reconnaissance vocale, l'analyse des sentiments, la génération de texte, et les systèmes de réponse aux questions. Il s'appuie sur des techniques de linguistique informatique et de machine learning pour traiter et analyser le langage humain. Le but est de permettre aux ordinateurs de comprendre le langage comme le font les humains, facilitant ainsi les interactions homme- machine et l'accès aux informations textuelles. Traitement du langage naturel www.bigbrainevolution.com
  • 17. Modèle de langage Un modèle de langage est un outil utilisé en traitement du langage naturel (TLP) qui permet aux ordinateurs de comprendre, interpréter et générer du langage humain. Basé sur des algorithmes de machine learning, en particulier des réseaux de neurones, un modèle de langage apprend la structure et les nuances du langage à partir de vastes quantités de texte. Ces modèles sont capables de réaliser diverses tâches, telles que compléter des phrases, répondre à des questions, traduire des langues et même créer du contenu textuel original. Ils sont formés pour reconnaître les patterns linguistiques et contextuels, permettant une interaction plus naturelle et intuitive avec les utilisateurs.
  • 18. GPT GPT, ou "Generative Pre-trained Transformer", est une série de modèles de langage développée par OpenAI. C'est une architecture de réseau neuronal basée sur le concept de transformateurs, qui sont des structures spécialisées dans le traitement du langage naturel. GPT est conçu pour générer du texte et est capable de comprendre et de répondre à des requêtes en langage naturel, de traduire des textes, de répondre à des questions, et même de créer du contenu écrit de manière cohérente et contextuellement appropriée. www.bigbrainevolution.com
  • 19. GPT 3.5 GPT 4 ChatGPT ChatGPT est une application de la technologie GPT spécifiquement conçue pour les conversations. Il utilise le modèle de langage pour répondre de manière interactive, offrant des réponses qui semblent naturelles et humaines. GPT et ChatGPT GPT-3.5 est un modèle de langage GPT qui offre des capacités linguistiques et une compréhension du contexte avancées permettant une génération de texte plus précise et contextuellement pertinente. GPT-4 est la quatrième version de GPT. Elle représente une avancée significative par rapport aux versions précédentes, avec une capacité accrue à comprendre et à générer du langage de manière plus nuancée et sophistiquée. www.bigbrainevolution.com
  • 20. Dans le traitement du langage naturel, notamment dans des modèles de langage comme ChatGPT, le concept de "token" joue un rôle fondamental. Un token représente une unité de base du texte, qui peut être un mot, un caractère, une ponctuation, ou un autre élément distinct. Lorsqu'un utilisateur interagit avec un modèle de langage, son texte ou sa requête est d'abord divisée en tokens, un processus appelé tokenisation. Cette étape transforme le texte en une série de tokens, limitée par un nombre maximal, connu sous le nom de "nombre de tokens d'entrée". Cette limitation est importante car elle définit la quantité d'information que le modèle peut traiter en une seule fois. De même, la réponse ou la sortie générée par le modèle est également soumise à une limitation en termes de tokens, appelée "nombre de tokens de sortie". Cette limite détermine la longueur maximale de la réponse que le modèle peut générer. Ces limites sur les tokens d'entrée et de sortie sont cruciales pour assurer l'efficacité du modèle et sa capacité à fournir des réponses pertinentes et contextuellement appropriées. Elles reflètent les capacités de traitement du modèle et aident à équilibrer la qualité de la réponse avec les ressources computationnelles requises. Tokens www.bigbrainevolution.com
  • 21. Prompt Un "prompt" dans le contexte de l'intelligence artificielle, en particulier dans les modèles de langage comme ChatGPT, est une instruction ou un ensemble de mots qu'un utilisateur fournit au modèle pour initier une réponse. Le prompt sert de point de départ pour que le modèle génère du texte ou accomplisse une tâche spécifique. Par exemple, une question posée à un chatbot est un type de prompt. Prompt engineering Le prompt engineering est l'art et la science de formuler des prompts de manière stratégique pour obtenir les meilleurs résultats d'un modèle de langage. Cela implique de comprendre comment un modèle interprète les entrées et d'utiliser cette connaissance pour concevoir des prompts qui guident efficacement le modèle vers les réponses ou les résultats souhaités..
  • 22. Hallucinations Dans le contexte de l'intelligence artificielle et des modèles de langage, les "hallucinations" désignent des cas où l'IA génère des informations fausses, déformées ou non pertinentes. Ces erreurs surviennent généralement lorsque le modèle fait des suppositions incorrectes ou crée du contenu sans fondement réel dans les données fournies ou dans la réalité. Les hallucinations sont un défi majeur dans le développement d'IA fiables et précises, notamment pour les tâches de génération de texte et de réponse aux questions. www.bigbrainevolution.com
  • 23. Chatbot Les chatbots dopés à l'intelligence artificielle, en particulier ceux basés sur le traitement du langage naturel et les modèles de langage, représentent une évolution significative dans le domaine des chatbots. Ces systèmes avancés, comme ChatGPT, utilisent des techniques de pointe en IA pour comprendre et générer du langage humain de manière plus naturelle et contextuelle. Grâce à l'utilisation de modèles de langage comme GPT (Generative Pretrained Transformer), ces chatbots peuvent comprendre des requêtes complexes, répondre de manière pertinente et même mener des conversations continues qui semblent plus humaines. www.bigbrainevolution.com
  • 24. Pour en savoir plus : visitez notre formation phare ChatGPT - Devenez PROFESSIONNEL du PROMPT ENGINEERING ! www.bigbrainevolution.com