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Lexique
A
Adaptation à faible rang (Low rank adaption, LoRA)
L'adaptation à faible rang (LoRA) est une méthode de fine-tuning qui permet de consommer moins de mémoire et de ressources, ce qui permet d'ajuster les modèles de manière plus rapide et plus rentable.
Pourquoi est-ce important ?
L'adaptation à faible rang (LoRA) revêt une importance particulière en raison de sa capacité à réduire la consommation de mémoire et de ressources lors du processus de fine-tuning. Cela permet d'accélérer le processus d'ajustement des modèles et de le rendre plus efficace en termes de coûts. En réduisant les exigences en matière de mémoire et de ressources, LoRA facilite le déploiement et l'utilisation de modèles de grande envergure, tout en préservant leur performance et leur précision.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'adaptation à faible rang (LoRA) est largement utilisée comme méthode de fine-tuning pour ajuster les modèles de manière plus rapide et plus économique. Cette approche permet aux chercheurs et aux développeurs de bénéficier des avantages du fine-tuning tout en réduisant les contraintes en termes de mémoire et de ressources. LoRA offre une solution efficace pour améliorer les performances des modèles sans compromettre leur efficacité et leur coût.
ALIBI (élargissement de la fenêtre contextuelle)
ALiBi, ou Attention with Linear Biases, est une méthode de positionnement qui permet aux modèles de langage Transformer de traiter, lors de l'inférence, des séquences plus longues que celles sur lesquelles ils ont été entraînés. ALiBi réalise cela sans utiliser de véritables embeddings de position. Au lieu de cela, en calculant l'attention entre une certaine clé et une requête, ALiBi pénalise la valeur d'attention que la requête peut attribuer à la clé en fonction de la distance entre la clé et la requête. Ainsi, lorsque la clé et la requête sont proches, la pénalité est très faible, et lorsque elles sont éloignées, la pénalité est très élevée.
Cette méthode est motivée par la simple observation que les mots qui sont proches ont beaucoup plus d'importance que ceux qui sont éloignés. Cette méthode est aussi rapide que les méthodes d'embedding sinusoïdal ou absolu (les méthodes de positionnement les plus rapides qui existent). Elle surpasse ces méthodes et les embeddings rotatifs lors de l'évaluation de séquences plus longues que celles sur lesquelles le modèle a été entraîné (ce qui est appelé extrapolation).
Pourquoi est-ce important ?
ALiBi est important car il permet aux modèles de langage Transformer de gérer des séquences plus longues que celles sur lesquelles ils ont été initialement formés. Cela ouvre la voie à des applications dans lesquelles des informations contextuelles plus longues sont nécessaires pour une meilleure compréhension du texte. En élargissant la fenêtre contextuelle, ALiBi améliore les performances des modèles de langage et leur capacité à traiter des tâches complexes nécessitant une prise en compte d'un contexte plus large.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, ALiBi est utilisé dans les modèles de langage Transformer pour permettre la manipulation de séquences plus longues. Il est utilisé lors de l'inférence pour traiter des textes qui dépassent la longueur des données d'entraînement. Cette capacité est particulièrement utile dans des domaines tels que la traduction automatique, la génération de texte, l'analyse de sentiment et bien d'autres, où une compréhension du contexte étendu est essentielle. ALiBi est utilisé pour améliorer les performances des modèles sur ces tâches et pour les adapter à des scénarios réels nécessitant une prise en compte d'un contexte plus large et diversifié.
Alignement
L'alignement fait référence au processus par lequel des techniques de formation supplémentaires sont utilisées pour orienter un modèle d'apprentissage automatique, tel qu'un LLM (large language model), vers certains principes éthiques ou valeurs souhaitées.
Pourquoi est-ce important ?
Lorsque les LLM sont formés sur de vastes ensembles de données, ils sont susceptibles d'être exposés à divers contenus, y compris des contenus indésirables tels que le racisme, les biais ou l'agression. L'alignement est important car il permet d'atténuer ou de réduire ces aspects indésirables en formant davantage le modèle sur des principes éthiques spécifiques. L'objectif est d'orienter les LLM vers des résultats plus éthiques, justes et respectueux, tout en réduisant les biais et en favorisant la responsabilité.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'alignement est une préoccupation croissante dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les chercheurs et les praticiens travaillent activement à développer des méthodes et des techniques pour aligner les LLM sur des principes éthiques et des valeurs souhaitées. Cela peut se faire par le biais de techniques de rétroaction humaine, de renforcement positif, de contraintes spécifiques lors de l'entraînement ou d'autres mécanismes visant à guider le modèle vers des résultats plus alignés sur les attentes éthiques de la société.
L'objectif de l'alignement est de garantir que les LLM produisent des résultats plus fiables, éthiques et conformes aux valeurs de la société. Il s'agit d'un aspect essentiel de la responsabilité et de l'application des principes éthiques dans le développement et l'utilisation de l'intelligence artificielle.
Annotation
L'annotation est une méthode de marquage des données linguistiques en identifiant et en marquant les composants grammaticaux, sémantiques ou phonétiques.
Pourquoi est-ce important ?
L'annotation joue un rôle crucial dans le traitement automatique du langage naturel et d'autres domaines liés à l'analyse linguistique. En marquant les composants linguistiques dans les données, l'annotation permet aux modèles d'apprentissage automatique et aux algorithmes de comprendre et de traiter le texte de manière plus précise. Cela facilite l'analyse et l'extraction d'informations utiles à partir des données textuelles, ce qui est essentiel pour de nombreuses applications telles que la traduction automatique, la recherche d'informations, l'analyse de sentiments, etc.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'annotation est largement utilisée dans de nombreux domaines de l'intelligence artificielle et du traitement du langage naturel. Les chercheurs et les professionnels de l'informatique annotent les données linguistiques en utilisant diverses méthodes et outils pour marquer les parties du discours, les entités nommées, les relations syntaxiques, les sentiments, etc. Ces annotations servent de données d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique et permettent d'améliorer la précision des tâches d'analyse et de compréhension du langage. L'annotation continue d'évoluer et de jouer un rôle essentiel dans l'amélioration des performances des systèmes d'intelligence artificielle dans le traitement des langues naturelles.
Apprentissage non supervisé (ou unsupervised learning)
L'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique où un modèle d'intelligence artificielle découvre des structures cachées dans des données sans aucune guidance préalable. C'est un peu comme si vous aviez un grand sac de pièces de puzzle mélangées, mais sans l'image de la boîte comme référence, donc vous ne savez pas à quoi ressemblera l'image finale. L'apprentissage non supervisé consiste à comprendre comment les pièces s'assemblent, à chercher des similitudes ou des groupes sans savoir quel sera le résultat final.
Pourquoi est-ce important ?
L'apprentissage non supervisé est crucial car il permet aux machines de découvrir des motifs, des clusters ou des associations inconnus dans les données, qui pourraient être inaperçus pour l'oeil humain. Contrairement à l'apprentissage supervisé, il ne nécessite pas de données étiquetées, ce qui le rend particulièrement utile lorsque de telles étiquettes ne sont pas disponibles. C'est une technique fondamentale pour comprendre les structures complexes des données et découvrir des connaissances non triviales.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'apprentissage non supervisé est largement utilisé dans une variété de domaines pour la détection d'anomalies, la segmentation de clients, la recommandation de produits, et plus encore. Par exemple, il peut être utilisé pour détecter des transactions frauduleuses dans le domaine bancaire, pour identifier des groupes de clients ayant des comportements d'achat similaires dans le commerce électronique, ou pour recommander des films ou des chansons similaires à ceux que vous avez aimés dans les plateformes de streaming. De plus, il est également couramment utilisé dans la recherche scientifique pour découvrir des structures cachées dans les données.
Apprentissage supervisé / Supervised learning
L'apprentissage supervisé est un processus où un modèle d'intelligence artificielle apprend à partir d'exemples fournis. C'est comme un scénario enseignant-élève : l'enseignant (le superviseur) fournit à l'élève (le modèle) des questions et les réponses correctes. L'élève étudie ces exemples et, avec le temps, apprend à répondre à des questions similaires par lui-même. C'est une technique très utile pour former des systèmes qui reconnaissent les images, traduisent les langues, ou prédisent des résultats probables.
Pourquoi est-ce important ?
L'apprentissage supervisé est un pilier fondamental de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Il est crucial pour de nombreuses tâches où nous avons besoin de prédire des résultats sur la base de données précédentes. C'est grâce à l'apprentissage supervisé que nous avons des systèmes qui peuvent reconnaître la parole, traduire des textes en différentes langues, identifier des objets dans des images, prédire des tendances dans les marchés boursiers, et bien d'autres applications.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'apprentissage supervisé est largement utilisé dans divers secteurs tels que la santé, la finance, le transport, le commerce électronique, et plus encore. Par exemple, dans le domaine de la santé, il est utilisé pour prédire la probabilité de réadmission des patients ou pour aider à diagnostiquer des maladies sur la base de données médicales. Dans le commerce électronique, il peut être utilisé pour prédire les comportements d'achat des clients et recommander des produits. En outre, il est également utilisé pour la détection de fraudes, la reconnaissance vocale, la traduction automatique, la reconnaissance d'image, entre autres.
Architecture d'un modèle
L'architecture d'un modèle, dans le domaine de l'intelligence artificielle, fait référence à la disposition et à l'organisation des différentes parties d'un modèle d'apprentissage automatique. Les modèles d'IA complexes ont souvent divers composants discrets, chacun étant un réseau de neurones, qui ont une fonction spécifique. Parmi les exemples d'architectures, on trouve les réseaux de convolution, les transformateurs et les réseaux récurrents.
Pourquoi est-ce important ?
L'architecture d'un modèle est importante car elle détermine comment l'information est traitée et transformée au sein du modèle. Chaque type d'architecture est conçu pour traiter efficacement un certain type de données ou pour réaliser un certain type de tâches. Par exemple, les réseaux de convolution sont particulièrement efficaces pour traiter des données d'image, tandis que les réseaux récurrents et les transformateurs sont souvent utilisés pour les tâches de traitement du langage naturel.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, une variété d'architectures de modèles sont utilisées en fonction des tâches spécifiques à accomplir. Les réseaux de convolution continuent d'être largement utilisés pour la reconnaissance d'images et la vision par ordinateur. Les réseaux récurrents et les transformateurs sont couramment utilisés pour le traitement du langage naturel, tels que la traduction automatique, la génération de texte et la compréhension du langage naturel. De plus, l'expérimentation et l'innovation se poursuivent pour développer de nouvelles architectures de modèles pour améliorer les performances et l'efficacité des modèles d'IA.
B
Bard
Le "Bard" est un chatbot génératif conversationnel développé par Google, initialement basé sur la famille des grands modèles de langage LaMDA, puis sur le modèle de langage PaLM. Il a été développé en réponse directe à l'essor du ChatGPT d'OpenAI et a été lancé de manière limitée en mars 2023 avec des réactions mitigées, avant de s'étendre à d'autres pays en mai.
Pourquoi est-ce important ?
Bard est une étape significative dans l'évolution de l'intelligence artificielle conversationnelle, symbolisant une rivalité compétitive entre les géants technologiques pour améliorer et affiner les interactions homme-machine. Sa capacité à générer des réponses contextuelles pertinentes et naturelles aux utilisateurs représente une avancée notable dans le domaine de l'IA conversationnelle, qui pourrait changer la façon dont nous interagissons avec les technologies.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, Bard est principalement utilisé dans les applications de messagerie et les interfaces vocales pour fournir des services d'assistance automatisés. Grâce à son modèle de langage avancé, il peut comprendre et répondre à une gamme de requêtes, allant de questions simples à des demandes complexes, dans une conversation naturelle et fluide. Il est également utilisé pour générer du contenu, traduire des langues et aider à la modération du contenu, entre autres applications.
BERT
BERT est un modèle de langage basé sur les transformers, pré-entraîné et développé par Google. L'acronyme BERT signifie Bidirectional Encoder Representations from Transformers.
Pourquoi est-ce important ?
BERT est important car il a révolutionné le domaine du traitement du langage naturel. En utilisant une architecture de transformers et un entraînement préalable sur de grandes quantités de données textuelles, BERT a la capacité de comprendre et de représenter le contexte et la signification des mots dans une phrase de manière bidirectionnelle. Il est capable de capturer les relations et les dépendances entre les mots, ce qui lui permet de mieux comprendre le sens des phrases et d'effectuer des tâches de langage naturel avec une précision améliorée. BERT a ouvert la voie à des avancées significatives dans des domaines tels que la traduction automatique, la compréhension du langage naturel, la génération de texte et bien d'autres applications liées au traitement du langage naturel.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, BERT est largement utilisé dans diverses applications de traitement du langage naturel. Il est utilisé pour des tâches telles que la classification de texte, la reconnaissance d'entités nommées, la génération de résumés, la réponse aux questions, la détection d'intentions, la traduction automatique, la correction automatique, etc. Les chercheurs et les développeurs utilisent BERT comme base pour développer des modèles plus spécialisés dans des domaines spécifiques. BERT a également inspiré le développement d'autres modèles basés sur les transformers, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles avancées dans le traitement du langage naturel et l'intelligence artificielle.
Bloom
BLOOM, qui signifie BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model, est un modèle de langage basé sur l'architecture du transformer. Il a été créé par plus de 1000 chercheurs en intelligence artificielle dans le but de fournir un modèle de langage de grande taille et gratuit à tous ceux qui souhaitent l'essayer. Entraîné sur environ 366 milliards de tokens de mars à juillet 2022, il est considéré comme une alternative au modèle GPT-3 d'OpenAI avec ses 176 milliards de paramètres. BLOOM utilise une architecture de modèle transformer exclusivement basée sur un décodeur, modifiée à partir du modèle Megatron-LM GPT-2.
Pourquoi est-ce important ?
BLOOM revêt une grande importance car il permet de mettre à disposition un modèle de langage de grande envergure et gratuit pour la communauté. Il offre une alternative aux modèles propriétaires tels que GPT-3, permettant à un plus grand nombre de personnes d'accéder à des outils puissants d'apprentissage automatique basés sur le langage. Cela encourage l'ouverture, la transparence et la collaboration dans le domaine de la recherche en IA, en facilitant l'accès aux modèles de pointe à une échelle plus large.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, BLOOM est utilisé dans divers domaines de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel. Les chercheurs et les développeurs peuvent utiliser BLOOM pour une variété de tâches telles que la génération de texte, la traduction automatique, l'analyse de sentiment, la compréhension du langage naturel, et bien d'autres encore. En tant que modèle multilingue, BLOOM est capable de traiter des textes dans 46 langues naturelles différentes ainsi que dans 13 langages de programmation. Il joue un rôle essentiel dans les projets de recherche, les applications industrielles et l'exploration créative dans le domaine de l'IA et du traitement du langage en 2023.
C
Chatbots
Un chatbot, ou robot conversationnel, est un logiciel capable de converser avec un utilisateur humain par le biais de commandes textuelles ou vocales. Il s'appuie généralement sur des techniques d'intelligence artificielle et de traitement du langage naturel pour comprendre et répondre aux requêtes des utilisateurs. Les chatbots sont largement utilisés dans divers secteurs tels que le commerce électronique, l'éducation, la santé et le monde des affaires pour faciliter la communication et fournir un support aux utilisateurs.
Pourquoi est-ce important ?
Les chatbots sont importants car ils permettent une interaction fluide et en temps réel entre les entreprises et leurs clients, tout en réduisant le besoin d'une intervention humaine constante. Ils peuvent répondre aux questions des clients, fournir des recommandations, effectuer des réservations, et plus encore, à tout moment et en tout lieu. Cela rend le service client plus accessible et efficace, tout en permettant aux entreprises d'économiser des ressources.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'utilisation des chatbots s'est largement répandue. Ils sont devenus une composante essentielle du service client dans de nombreux secteurs, offrant un support 24/7 et permettant une interaction personnalisée avec les clients. De plus, avec les avancées en matière d'IA et de traitement du langage naturel, les chatbots sont devenus de plus en plus sophistiqués, capables de comprendre et de répondre à des requêtes complexes, de participer à des conversations naturelles et même d'apprendre et de s'améliorer au fil du temps grâce à l'apprentissage machine.
ChatGPT
ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) est un agent conversationnel qui utilise l'intelligence artificielle pour le dialogue. Il a été développé par OpenAI et repose sur les technologies du traitement automatique des langues (NLP), des grands modèles de langage (LLM) et des chatbots. ChatGPT est capable de générer des réponses à des questions, de compléter des phrases, de traduire des textes, d'écrire des articles et de tenir des conversations avec des humains. Il a été affiné en continu grâce à l'utilisation de techniques d'apprentissage supervisé et d'apprentissage par renforcement.
Pourquoi est-ce important?
ChatGPT est un exemple significatif de la façon dont l'intelligence artificielle peut être utilisée pour interagir de manière convaincante et utile avec les humains. En raison de ses capacités diversifiées, il a le potentiel d'être utilisé dans une variété d'applications, de l'assistance clientèle à la rédaction de contenu en passant par la traduction automatique. Cependant, ChatGPT soulève également des préoccupations importantes en matière de sécurité et de confidentialité, car il peut être utilisé pour générer de faux textes et des informations trompeuses. De plus, il y a des préoccupations quant aux effets potentiels sur l'emploi dans certains secteurs.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, ChatGPT est utilisé dans une variété de contextes. Dans son rôle le plus courant, il agit comme un assistant conversationnel, capable de répondre à des questions, d'aider avec des tâches ou de fournir des informations. Il est également utilisé pour générer du contenu écrit dans une variété de styles et de tons. Par exemple, il peut être utilisé pour rédiger des articles, générer des sous-titres pour des vidéos, ou créer des chatbots pour diverses applications. Malgré certaines préoccupations, son utilisation s'est généralisée, avec plus de 100 millions de comptes enregistrés en janvier 2023.
Claude
Claude est un assistant d'intelligence artificielle (IA) de nouvelle génération qui se distingue par ses compétences en génération de texte, en écriture de code et en assistance aux utilisateurs. Conçu pour être utile, honnête et inoffensif, Claude est un chatbot capable de gérer diverses requêtes, tout en rejetant de manière objective les entrées nuisibles ou mal intentionnées.
Pourquoi est-ce important ?
Claude est important car il illustre une avancée significative dans la conception des assistants IA. Sa capacité à générer du texte et à écrire du code ouvre de nouvelles possibilités d'interaction entre les humains et les machines. De plus, son engagement à être inoffensif et à rejeter les entrées malveillantes fait de lui un outil sûr pour les utilisateurs, minimisant les risques d'abus ou de désinformation.
Comment est-il utilisé en 2023 ?
En 2023, Claude est utilisé dans divers contextes pour aider les utilisateurs à accomplir des tâches allant de l'écriture de textes à la génération de code. Par exemple, un écrivain pourrait l'utiliser pour générer des idées ou rédiger des brouillons, tandis qu'un développeur pourrait l'utiliser pour générer du code ou résoudre des problèmes de programmation. De plus, grâce à ses capacités d'interaction, Claude est également utilisé dans des applications de service à la clientèle pour répondre aux questions et aider les utilisateurs de manière interactive. Sa créativité est également exploitée pour des tâches comme la génération de contenu, la rédaction de discours, la création de scénarios de jeux, etc.
Clustering
Le clustering est une technique algorithmique permettant d'organiser des données similaires en catégories ou en groupes plus larges. Il s'agit d'une méthode d'apprentissage non supervisé qui vise à découvrir des structures ou des regroupements intrinsèques dans les données, sans étiquettes ou catégories prédéfinies.
Pourquoi est-ce important ?
Le clustering est important car il permet de trouver des structures et des relations cachées dans les données. Il est utile dans de nombreux domaines tels que la segmentation de marché, l'analyse de données, la recherche d'informations, la recommandation de produits, la détection d'anomalies et bien d'autres applications. Le clustering peut aider à regrouper des données similaires ensemble, ce qui peut faciliter la compréhension des données, la prise de décisions et l'identification de schémas ou de tendances.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, le clustering est utilisé dans de nombreux domaines et applications. Par exemple, dans le domaine du marketing, le clustering est utilisé pour segmenter les clients en groupes homogènes en fonction de leurs comportements d'achat et de leurs préférences. Dans le domaine de la recherche d'informations, le clustering est utilisé pour organiser les résultats de recherche en groupes thématiques afin de faciliter la navigation et la découverte d'informations pertinentes. Dans le domaine de la détection d'anomalies, le clustering peut aider à identifier des comportements ou des schémas inhabituels dans les données, ce qui peut être utile dans la détection de fraudes ou de comportements anormaux. Dans l'analyse de données, le clustering peut être utilisé pour explorer et comprendre la structure des données, identifier des groupes similaires et prendre des décisions basées sur ces regroupements.
Cognitive computing
L'informatique cognitive est un modèle automatisé qui utilise des techniques telles que l'exploration de données, le traitement du langage naturel et la reconnaissance de motifs pour imiter les processus de pensée humains. Elle cherche à créer des systèmes informatiques capables de comprendre, d'apprendre, et de réagir de manière similaire à l'esprit humain.
Pourquoi est-ce important ?
L'informatique cognitive est importante car elle représente un grand pas en avant dans le domaine de l'intelligence artificielle. En imitant les processus de pensée humains, les systèmes cognitifs peuvent traiter des informations de manière plus naturelle et intuitive, permettant des interactions plus complexes et significatives entre l'homme et la machine. Cela ouvre la voie à des applications innovantes dans des domaines tels que la santé, l'éducation, les affaires et bien d'autres.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'informatique cognitive est utilisée dans une multitude d'applications. Par exemple, elle est utilisée dans le domaine de la santé pour aider au diagnostic et au traitement des maladies en analysant et en interprétant des quantités massives de données médicales. Dans le domaine des affaires, elle est utilisée pour fournir des insights et des prévisions basées sur l'analyse de données complexes. De plus, avec l'évolution rapide de l'IA, l'informatique cognitive est de plus en plus intégrée dans notre vie quotidienne, par exemple dans les assistants personnels intelligents et les systèmes de recommandation.
Common Crawl
Common Crawl est une organisation à but non lucratif qui parcourt le web et fournit librement ses archives et ses ensembles de données au public. L'archive web de Common Crawl est constituée de pétaoctets de données collectées depuis 2008. Elle réalise généralement des parcours tous les mois.
Pourquoi est-ce important ?
Common Crawl est important car il offre un accès ouvert à une vaste quantité de données web, ce qui est précieux pour une multitude d'applications allant de la recherche en informatique à l'analyse du marché. En rendant ces données accessibles au public, Common Crawl permet aux chercheurs et aux développeurs qui n'ont pas les ressources pour parcourir le web eux-mêmes d'accéder néanmoins à un large échantillon de données en ligne. De plus, les archives de Common Crawl respectent les politiques nofollow et robots.txt, ce qui signifie qu'elles sont recueillies de manière éthique.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, Common Crawl est utilisé dans une variété d'applications. Par exemple, il est utilisé dans la recherche en informatique pour former des modèles d'apprentissage automatique, étudier les tendances du web, et analyser le langage et la communication en ligne. Il est également utilisé par les entreprises pour l'analyse du marché, la veille économique et l'analyse concurrentielle. La version la plus récente de l'ensemble de données Common Crawl (en mars 2023) indique que 46% des documents avaient l'anglais comme langue principale, suivis par le russe, l'allemand, le chinois, le japonais, le français et l'espagnol, tous en dessous de 6%. Cela reflète la diversité linguistique du web et la portée mondiale de Common Crawl.
Compromis Biais-Variance
Le compromis biais-variance est une notion clé dans l'apprentissage supervisé, où les scientifiques des données sont confrontés à un dilemme lorsqu'ils tentent de minimiser à la fois le biais et la variance d'un algorithme. Le biais représente l'erreur due aux approximations ou aux hypothèses simplificatrices dans le modèle, tandis que la variance mesure la sensibilité du modèle aux fluctuations des données d'entraînement.
Pourquoi est-ce important ?
Le compromis biais-variance est important car il affecte la capacité d'un algorithme supervisé à généraliser au-delà de son ensemble d'entraînement. Un modèle avec un biais élevé peut sous-estimer la complexité des données et ne pas capturer les motifs importants, tandis qu'un modèle avec une variance élevée peut être trop sensible aux fluctuations aléatoires des données d'entraînement, entraînant un surajustement et une mauvaise performance sur de nouvelles données.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, le compromis biais-variance est un principe fondamental lors de la conception et de l'évaluation des modèles d'apprentissage supervisé. Les scientifiques des données cherchent à trouver un équilibre entre biais et variance en ajustant les paramètres et l'architecture du modèle, en utilisant des techniques de régularisation et de validation croisée, et en sélectionnant des ensembles de données appropriés pour l'entraînement et les tests. L'objectif est de développer des modèles qui généralisent bien, c'est-à-dire qui peuvent faire des prédictions précises et fiables sur de nouvelles données non vues auparavant.
Comprendre et gérer le compromis biais-variance est essentiel pour développer des modèles d'apprentissage supervisé performants et robustes. En trouvant le bon équilibre entre biais et variance, les scientifiques des données peuvent améliorer la capacité de généralisation de leurs modèles et obtenir des prédictions plus précises et fiables.
Cross validation
La validation croisée est une méthode utilisée en apprentissage automatique pour évaluer la capacité de généralisation d'un modèle en le comparant à un ou plusieurs ensembles de données de validation.
Pourquoi est-ce important ?
La validation croisée est importante car elle permet d'estimer comment un modèle se comporte sur des données qu'il n'a pas encore vues. Plutôt que de se fier uniquement aux performances sur les données d'entraînement, la validation croisée fournit une évaluation plus fiable de la capacité d'un modèle à généraliser et à faire des prédictions précises sur de nouvelles données.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, la validation croisée est largement utilisée dans la communauté de l'apprentissage automatique pour évaluer les modèles. Elle consiste à diviser les données disponibles en plusieurs ensembles, généralement un ensemble d'entraînement et un ensemble de validation. Le modèle est formé sur l'ensemble d'entraînement et évalué sur l'ensemble de validation. Cette étape est répétée plusieurs fois en utilisant différentes partitions des données pour obtenir une estimation plus fiable des performances du modèle.
La validation croisée permet aux chercheurs et aux praticiens de sélectionner le meilleur modèle et les meilleurs paramètres en tenant compte de la capacité de généralisation. Elle aide également à détecter les problèmes de surajustement (overfitting) ou de sous-ajustement (underfitting) du modèle, ce qui permet de prendre des décisions éclairées pour améliorer les performances et la robustesse des modèles d'apprentissage automatique.
D
DALL-E
DALL-E, prononcé comme "Dali" en référence à Salvador Dali, est un programme d'intelligence artificielle générative conçu pour créer des images à partir de descriptions textuelles. Son nom évoque à la fois le célèbre robot WALL-E de Pixar et le peintre Salvador Dalí. Il utilise une version à 12 milliards de paramètres du modèle de langage GPT-3 pour interpréter les entrées en langage naturel et générer les images demandées.
Pourquoi est-ce important ?
DALL-E révolutionne la création d'images en transformant simplement les descriptions textuelles en illustrations visuelles. Il peut créer des images d'objets réalistes, mais aussi des objets qui n'existent pas dans la réalité. Cela ouvre des possibilités infinies pour la créativité et l'innovation, car il ne se limite pas aux contraintes du monde réel.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, DALL-E est utilisé dans diverses applications créatives. Les artistes l'utilisent pour transformer leurs idées en images, tandis que les entreprises l'emploient pour générer des illustrations pour leurs produits ou services. Il est également utilisé dans le domaine de l'éducation pour aider à visualiser des concepts abstraits. En outre, DALL-E est salué comme le logiciel existant faisant le plus preuve de créativité, ce qui le rend d'autant plus précieux dans des domaines qui valorisent l'innovation et la pensée hors des sentiers battus.
Deep learning
L'apprentissage profond, ou "Deep Learning" en anglais, est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui traite des réseaux neuronaux composés de multiples couches, capables d'apprendre des représentations des données à différents niveaux d'abstraction. Il aide les ordinateurs à devenir très performants pour reconnaître des motifs complexes dans les données. Il imite le fonctionnement de notre cerveau en utilisant ce qu'on appelle des réseaux neuronaux en couches, où chaque couche est un motif (comme les caractéristiques d'un animal) qui permet ensuite de faire des prédictions en se basant sur les motifs précédemment appris (par exemple : identifier de nouveaux animaux en se basant sur des caractéristiques reconnues).
Pourquoi est-ce important ?
L'apprentissage profond est important car il constitue la base de nombreuses applications d'intelligence artificielle qui ont un impact significatif sur notre vie quotidienne. Il est particulièrement utile pour des tâches comme la reconnaissance d'images, le traitement de la parole et la compréhension du langage naturel. Les systèmes basés sur l'apprentissage profond peuvent apprendre à reconnaître des motifs complexes et à prendre des décisions basées sur ces motifs, ce qui les rend extrêmement efficaces pour résoudre des problèmes complexes.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'apprentissage profond est utilisé dans de nombreux domaines. Par exemple, il est utilisé dans la reconnaissance vocale pour permettre à nos assistants numériques de comprendre nos commandes vocales, dans la reconnaissance d'images pour aider les voitures autonomes à naviguer dans leur environnement, ou encore dans le domaine médical pour aider à la détection précoce de maladies à partir d'images médicales. L'apprentissage profond est également utilisé pour générer du contenu réaliste, comme des images, des voix ou du texte, et pour la traduction automatique entre différentes langues.
Discriminator (en GAN)
Dans un réseau antagoniste génératif (GAN), le discriminateur joue le rôle de détective. Lorsqu'on lui présente des images (ou d'autres données), il doit deviner lesquelles sont réelles et lesquelles sont fausses. Les images "réelles" proviennent d'un ensemble de données, tandis que les images "fausses" sont créées par l'autre partie du GAN, appelée le générateur. Le travail du discriminateur est de devenir de plus en plus performant pour distinguer le vrai du faux, tandis que le générateur essaie de devenir de plus en plus habile à créer des faux. C'est la version logicielle de l'amélioration continue d'un piège à souris.
Pourquoi est-ce important ?
Le discriminateur est important dans les GAN car il permet d'évaluer la qualité des données générées par le générateur. Sa capacité à différencier les données réelles des données générées pousse le générateur à s'améliorer constamment, ce qui conduit à la création de données générées de plus en plus réalistes. Cette dynamique d'amélioration mutuelle est au cœur du fonctionnement des GAN et est responsable de leur capacité à générer des données réalistes dans de nombreux domaines, de la génération d'images à la synthèse de voix.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les GAN sont utilisés dans une grande variété d'applications, et le rôle du discriminateur est crucial dans toutes ces utilisations. Par exemple, dans la génération d'images, le discriminateur est utilisé pour évaluer la qualité des images générées par le générateur, ce qui conduit à la création d'images de plus en plus réalistes. Dans la synthèse de voix, le discriminateur aide à produire des voix artificielles qui ressemblent de plus en plus à des voix humaines. Les GAN sont également utilisés pour la génération de texte, la modélisation 3D, et bien d'autres domaines où le rôle du discriminateur est essentiel.
Données synthétiques
Les données synthétiques sont des données artificielles générées à partir de données originales et d'un modèle entraîné pour reproduire les caractéristiques et la structure des données d'origine. Cela signifie que les données synthétiques et les données originales devraient donner des résultats très similaires lorsqu'elles sont soumises à la même analyse statistique.
Pourquoi est-ce important ?
Les données synthétiques sont importantes car elles offrent plusieurs avantages dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données. Premièrement, elles permettent de préserver la confidentialité des données sensibles en créant des données artificielles qui ne contiennent aucune information personnelle identifiable. Cela facilite le partage des données pour la recherche et le développement de modèles sans compromettre la vie privée des individus.
Deuxièmement, les données synthétiques peuvent être utilisées pour augmenter la taille d'un ensemble de données limité. Lorsque les données réelles sont rares ou coûteuses à collecter, générer des données synthétiques peut permettre d'augmenter la quantité de données disponibles pour l'entraînement des modèles, ce qui peut améliorer leurs performances et leur capacité de généralisation.
Enfin, les données synthétiques sont utiles pour la création de scénarios fictifs ou pour effectuer des tests dans des environnements contrôlés. Par exemple, dans le domaine de la simulation, les données synthétiques peuvent être utilisées pour créer des modèles réalistes et représentatifs de situations spécifiques, ce qui permet de prendre des décisions éclairées et de prévoir les résultats dans des conditions simulées.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les données synthétiques sont largement utilisées dans divers domaines tels que l'apprentissage automatique, la recherche en sciences sociales, la cybersécurité et la simulation. Dans l'apprentissage automatique, elles sont utilisées pour créer des ensembles de données d'entraînement plus vastes et plus diversifiés, ce qui améliore les performances des modèles.
Dans la recherche en sciences sociales, les données synthétiques permettent d'étudier des questions sensibles sans compromettre la vie privée des participants. Elles sont également utilisées dans la cybersécurité pour simuler des attaques et tester la résilience des systèmes.
En simulation, les données synthétiques sont utilisées pour créer des environnements virtuels réalistes, reproduisant des scénarios réels ou hypothétiques. Cela permet d'explorer différentes possibilités, de prendre des décisions éclairées et de prévoir les résultats avant de les mettre en pratique dans le monde réel.
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E
Effondrement du modèle
L'effondrement du modèle, ou "Model Collapse" en anglais, est un concept en apprentissage automatique qui décrit un processus dégénératif où, avec le temps, les modèles oublient la véritable distribution de données sous-jacente en apprenant à partir de données produites par d'autres modèles. Dans le contexte de modèles génératifs AI tels que ceux utilisés pour les tâches de texte-à-texte ou image-à-image, cela peut conduire à une dégradation progressive de la performance du modèle.
Pourquoi est-ce important ?
L'effondrement du modèle peut compromettre l'efficacité et la précision d'un système d'IA, en particulier dans les modèles génératifs. En effet, lorsqu'un modèle commence à oublier la véritable distribution de données sur laquelle il a été formé, il peut commencer à produire des résultats qui sont de plus en plus éloignés de ce qui est attendu ou souhaitable. Cela peut rendre le modèle moins utile et moins fiable pour les tâches pour lesquelles il a été conçu.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, la compréhension et la gestion de l'effondrement du modèle sont des composants clés de la recherche et du développement en apprentissage automatique. Des techniques sont mises en place pour éviter ou atténuer l'effondrement du modèle, notamment en surveillant attentivement les performances du modèle au fil du temps et en ajustant les paramètres d'apprentissage si nécessaire. Par ailleurs, des recherches sont en cours pour comprendre plus en détail pourquoi et comment l'effondrement du modèle se produit, dans le but de développer de nouvelles stratégies pour prévenir ce phénomène.
Embeddings
Les embeddings, ou plongements en français, sont une autre façon d'encoder le texte sous forme de nombres, similaire aux tokens. Cependant, il existe quelques différences. Les embeddings peuvent représenter des mots, des phrases ou des passages entiers de texte. Mais plus important encore, les embeddings capturent la sémantique, c'est-à-dire le sens du texte encodé. Par conséquent, deux mots ayant des embeddings similaires ont un sens similaire.
Pourquoi est-ce important ?
Les embeddings sont importants parce qu'ils permettent aux modèles d'apprentissage automatique de comprendre le sens des mots et des phrases, pas seulement leur forme brute. En encodant le sens des mots, les embeddings permettent aux modèles de faire des prédictions et des analyses plus précises et plus pertinentes. Ils permettent également de mesurer la similarité sémantique entre les mots, ce qui est essentiel pour de nombreuses tâches de traitement du langage naturel.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les embeddings sont largement utilisés dans tous les domaines impliquant le traitement du langage naturel. Ils sont utilisés pour encoder du texte pour l'entrée dans les modèles d'apprentissage automatique, que ce soit pour la génération de texte, l'analyse de sentiments, la traduction automatique ou la réponse aux questions. De plus, les embeddings sont utilisés pour mesurer la similarité sémantique entre les mots ou les phrases, ce qui est utile pour des tâches comme la recherche d'informations, le regroupement de documents similaires ou la recommandation de contenu pertinent basé sur le texte.
F
Falcon
Falcon est une nouvelle famille de modèles de langage de pointe créée par l'Institut d'Innovation Technologique d'Abou Dabi et publiée sous licence Apache 2.0. Notamment, Falcon-40B est le premier modèle "véritablement ouvert" doté de capacités rivalisant avec de nombreux modèles propriétaires actuels. C'est une excellente nouvelle pour les praticiens, les passionnés et l'industrie, car cela ouvre la voie à de nombreux cas d'utilisation passionnants.
Pourquoi est-ce important ?
La famille Falcon revêt une grande importance car elle offre des modèles de langage de pointe, largement accessibles et ouverts, offrant des performances comparables voire supérieures à celles des modèles propriétaires. Cela permet à un plus grand nombre de personnes de bénéficier de ces modèles pour une variété de tâches telles que la génération de texte, la traduction automatique et bien plus encore. L'ouverture de Falcon ouvre de nouvelles perspectives pour l'exploration, la recherche et l'innovation dans le domaine de l'intelligence artificielle et du traitement du langage naturel.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, Falcon est largement utilisé dans la communauté de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel. Les chercheurs, les développeurs et les passionnés peuvent exploiter les modèles Falcon pour une multitude de tâches, des expériences rapides aux projets de recherche avancée. Les modèles Falcon-40B et Falcon-7B offrent des performances de pointe et sont adaptés à différents matériels. Ils peuvent être utilisés pour l'inférence, le réglage fin et bien plus encore. De plus, les versions instruct de Falcon sont disponibles pour les tâches de type assistant virtuel, facilitant ainsi leur utilisation dans ces scénarios spécifiques. La qualité des modèles Falcon est garantie par leur entraînement sur un volume massif de données web, avec une attention multi-requêtes pour une meilleure performance. L'année 2023 voit l'utilisation répandue de Falcon pour des tâches variées, propulsant la recherche et l'innovation dans le domaine du langage et de l'IA.
Fenêtre contextuelle
Une fenêtre contextuelle, dans le domaine de l'intelligence artificielle et plus spécifiquement du traitement du langage naturel (NLP), fait référence à un nombre défini de mots avant et après un mot cible dans un texte. Ce concept est utilisé pour aider les modèles de machine learning à comprendre le contexte dans lequel un mot est utilisé, ce qui peut aider à déterminer son sens ou sa sémantique.
Pourquoi est-ce important ?
La fenêtre contextuelle est importante car elle permet aux modèles de machine learning de saisir les subtilités du langage humain. Le sens d'un mot peut varier en fonction de son contexte. En examinant les mots environnants, un modèle peut obtenir une meilleure compréhension du sens probable d'un mot. C'est un concept clé dans des techniques comme les modèles de langage basés sur les embeddings de mots (comme Word2Vec et GloVe) et les modèles de transformers (comme BERT et GPT).
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, la fenêtre contextuelle est largement utilisée dans diverses applications de NLP. Par exemple, dans la traduction automatique, l'analyse des sentiments, la génération de texte et la réponse automatique aux questions, où comprendre le contexte est crucial pour obtenir des résultats précis. La taille de la fenêtre contextuelle peut varier en fonction des besoins spécifiques de la tâche. Par exemple, les modèles transformer comme BERT sont capables de considérer l'ensemble d'un texte comme contexte, au lieu d'une fenêtre de taille fixe.
Few-Shot Prompting
"Few-Shot Prompting" concerne la capacité des modèles de langage à réaliser des tâches avec un petit nombre d'exemples fournis dans l'invite. Bien que ces modèles montrent une capacité impressionnante en "zero-shot", ils peuvent être limités sur des tâches plus complexes. Dans ces cas, le "few-shot prompting" permet une meilleure performance en fournissant des démonstrations dans l'invite pour guider le modèle.
Pourquoi est-ce important ?
Cette technique améliore l'adaptabilité du modèle, en le conditionnant à produire des réponses spécifiques basées sur un contexte fourni. Selon Touvron et al. en 2023, les propriétés de "few-shot" ont commencé à se manifester lorsque les modèles ont atteint une taille suffisante. L'utilisation de "few-shot prompting" permet aux modèles de mieux comprendre et d'imiter des exemples de tâches pour générer des réponses appropriées.
Comment est-il utilisé en 2023 ?
En 2023, le "few-shot prompting" est utilisé pour guider des modèles de langage dans des tâches variées. Min et al. en 2022 ont souligné l'importance de l'espace des étiquettes et de la distribution du texte d'entrée spécifié par les démonstrations. La manière dont les démonstrations sont présentées joue également un rôle clé dans la performance du modèle. Malgré ses avantages, le "few-shot prompting" a ses limites, surtout pour des tâches nécessitant un raisonnement complexe. Dans de tels cas, des techniques avancées comme le "chain-of-thought prompting" sont explorées pour améliorer les capacités de raisonnement du modèle. En général, lorsqu'une tâche dépasse les capacités du "zero-shot" ou du "few-shot prompting", d'autres approches d'invite ou d'affinement des modèles sont envisagées.
Fine tuning
Le fine-tuning est une technique utilisée pour améliorer un modèle de base, tel que GPT-4, en lui fournissant un entraînement supplémentaire à l'aide d'un ensemble de données spécialisé. Par exemple, si vous voulez que le modèle vous aide à rédiger une lettre de motivation pour votre CV, vous pouvez lui donner un peu d'entraînement supplémentaire en utilisant un ensemble de données spécifique, tel que quelques milliers de candidatures d'emploi. Cela permet au modèle d'avoir une meilleure compréhension de la manière de vous aider dans ce domaine spécifique, sans perdre les connaissances générales qu'il a acquises à partir de son entraînement initial.
Pourquoi est-ce important ?
Le fine-tuning est important car il permet d'adapter un modèle généraliste à des tâches ou des domaines spécifiques. Au lieu de devoir entraîner un modèle à partir de zéro, le fine-tuning permet d'économiser du temps et des ressources en utilisant un modèle déjà pré-entraîné comme point de départ. Cela permet également d'exploiter les connaissances générales du modèle tout en le spécialisant pour des tâches ou des domaines particuliers.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, le fine-tuning est couramment utilisé pour personnaliser et spécialiser les modèles de langage de grande envergure tels que GPT-4. Par exemple, il peut être utilisé pour adapter un modèle à un domaine spécifique comme la finance en utilisant un ensemble de données contenant des informations financières. Il peut également être utilisé pour renforcer les compétences de communication d'un modèle en utilisant des données issues de l'interaction humaine avec le modèle. Le fine-tuning permet ainsi d'améliorer les performances et la pertinence du modèle dans des domaines spécifiques, tout en optimisant les coûts et les ressources nécessaires à l'entraînement à partir de zéro.
G
GAN
Les Réseaux Antagonistes Génératifs, ou GANs, sont des architectures algorithmiques qui utilisent deux réseaux neuronaux en concurrence l'un avec l'autre. Le but est de produire de nouvelles instances artificielles de données qui pourraient être confondues avec de vraies données. Ces réseaux sont composés d'un générateur qui produit des exemples basés sur des données réelles et d'un discriminateur qui essaie de distinguer les vraies données des données générées.
Pourquoi est-ce important ?
Les GAN permettent un marketing hautement personnalisé qui utilise des images ou du texte personnalisé, comme des images promotionnelles personnalisées pour chaque client. Ils sont aussi d'une grande utilité pour les équipes de développement lorsqu'il y a un manque de données client. En particulier, ils peuvent générer des données synthétiques lorsque des préoccupations de confidentialité surgissent autour de l'utilisation de vraies données client. Ces capacités ont des implications profondes pour des domaines tels que le marketing, la synthèse d'images et de voix, et la génération de données pour la formation de modèles d'apprentissage automatique.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les GAN sont largement utilisés pour générer des instances artificielles de données dans divers domaines. Par exemple, ils sont utilisés pour créer des images, des vidéos et des voix synthétiques de haute qualité pour l'industrie du divertissement. Dans le domaine du marketing, ils permettent la création de contenus promotionnels hautement personnalisés. De plus, les GAN sont souvent utilisés pour générer des données synthétiques dans les cas où il y a un manque de données client, particulièrement lorsque l'utilisation de vraies données client pose des problèmes de confidentialité.
Generator
Dans le contexte de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, un générateur est une partie d'un réseau appelé Réseau Adversarial Génératif (GAN). Le générateur d'un GAN a pour but de créer de nouveaux échantillons à partir d'un bruit aléatoire. Il transforme une entrée de bruit aléatoire en données qui ressemblent à celles du jeu de données d'origine, par exemple, des images, du texte, de la musique, etc.
Pourquoi est-ce important ?
Le rôle du générateur est essentiel dans les GAN car il permet de créer de nouvelles données qui peuvent être indiscernables de celles réelles. C'est un outil puissant qui peut être utilisé pour générer de nouvelles idées, de nouveaux designs, ou pour augmenter les jeux de données. Dans un GAN, le générateur travaille en tandem avec une autre partie appelée le discriminateur, dans une sorte de compétition, où le générateur s'efforce de créer des données si réalistes que le discriminateur ne peut pas distinguer les vraies des fausses.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les générateurs dans les GAN sont utilisés dans une multitude d'applications. Par exemple, ils sont utilisés pour générer de nouvelles images pour l'art numérique, pour créer de nouveaux modèles en design de produits, ou pour développer de nouvelles architectures en génie civil. Ils sont également utilisés pour augmenter les jeux de données en générant de nouvelles données qui ressemblent aux données d'origine. Cela est particulièrement utile dans les domaines où les données sont limitées. Par ailleurs, les générateurs sont utilisés pour créer de faux échantillons pour entraîner les systèmes de détection d'anomalies, afin d'améliorer leur capacité à détecter les événements rares ou anormaux.
GGML
GGML est une bibliothèque de tenseurs pour l'apprentissage automatique conçue pour faciliter l'utilisation de modèles de grande taille et offrir une haute performance sur du matériel grand public. Écrit en langage C, GGML offre des fonctionnalités diverses telles que le support de flottants 16 bits, le support de la quantification d'entiers (par exemple, 4 bits, 5 bits, 8 bits), la différenciation automatique, des algorithmes d'optimisation intégrés (par exemple, ADAM, L-BFGS), et est optimisé pour le Silicon d'Apple.
Pourquoi est-ce important ?
La bibliothèque GGML est importante car elle permet une utilisation plus efficace des ressources matérielles disponibles et facilite le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique de grande taille. Grâce à sa conception, GGML peut offrir une performance optimale sur du matériel courant comme le Silicon d'Apple et sur des architectures x86 via les intrinsèques AVX / AVX2.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, GGML est utilisé dans diverses applications d'apprentissage automatique, y compris dans des programmes tels que llama.cpp et whisper.cpp. Son support pour WebAssembly et WASM SIMD permet également de l'utiliser pour le développement d'applications web basées sur l'apprentissage automatique. En outre, la capacité de GGML à éviter les allocations mémoire pendant l'exécution et à fournir un support pour la sortie de langage guidée rend cette bibliothèque particulièrement utile pour les tâches d'apprentissage automatique exigeantes en ressources et de grande envergure.
Google colab
Google Colab, ou Colaboratory, est un service cloud gratuit offert par Google. Basé sur Jupyter Notebook, c'est une plateforme destinée à la formation et à la recherche en apprentissage automatique. Elle permet aux utilisateurs d'écrire et d'exécuter du code Python directement dans le navigateur web, et de partager leurs Jupyter notebooks avec d'autres personnes. La principale caractéristique de Google Colab est sa capacité à entraîner des modèles de Machine Learning directement dans le cloud, sans nécessité d'installer un logiciel ou de disposer de matériel spécifique sur son ordinateur.
Pourquoi est-il important ?
Google Colab est important car il démocratise l'accès à l'apprentissage automatique. En offrant un environnement de programmation Python préconfiguré avec les bibliothèques nécessaires pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, comme TensorFlow et PyTorch, il permet à quiconque ayant une connexion Internet de se lancer dans ces domaines. De plus, Google Colab offre gratuitement un accès limité à du matériel de calcul de haute performance, comme des GPU et des TPU, ce qui rend possible l'entraînement de modèles complexes sans nécessiter d'investissement matériel coûteux.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, Google Colab est largement utilisé pour l'éducation, la recherche, et le prototypage rapide de modèles d'apprentissage automatique. Les étudiants et les chercheurs l'utilisent pour apprendre et expérimenter avec l'apprentissage automatique, tandis que les entreprises et les organisations l'utilisent pour développer et tester rapidement de nouveaux modèles avant de les déployer en production. Google Colab est également utilisé pour le partage de connaissances, puisque les notebooks peuvent être partagés facilement, permettant à d'autres de voir, d'exécuter et de modifier le code.
GPT
GPT, pour Generative Pretrained Transformer, est un modèle de langage basé sur le deep learning qui peut produire des textes ressemblant à l'écriture humaine à partir d'une entrée de texte. Introduit par OpenAI en 2018, il a gagné en popularité pour sa capacité à générer des textes cohérents et de qualité. La version GPT-3, en particulier, a suscité beaucoup d'enthousiasme avec ses 175 milliards de paramètres et a été formée sur 570 Go de texte et diverses autres sources de données.
Pourquoi est-ce important ?
GPT est important parce qu'il représente une avancée significative dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP). Sa capacité à générer des textes qui ressemblent à de l'écriture humaine ouvre de nouvelles possibilités pour l'interaction homme-machine, l'analyse de texte, la génération automatique de contenu, et plus encore. De plus, la taille et la complexité de GPT-3 montrent comment les modèles de langage peuvent être formés sur des quantités massives de données pour réaliser des tâches complexes.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, GPT est utilisé dans de nombreux domaines. Il est utilisé pour générer du contenu textuel dans une variété de contextes, tels que la rédaction d'articles, la génération de réponses dans les chatbots, et la création de contenu pour les jeux vidéo. Il est également utilisé pour analyser et comprendre les textes, ce qui peut être utile pour des tâches telles que l'analyse des sentiments ou la détection d'informations. De plus, OpenAI a même tenté de déposer la marque "GPT", illustrant l'importance et l'influence de ce modèle.
GPU
Un processeur graphique, ou GPU (Graphics Processing Unit), est un circuit électronique spécialisé initialement conçu pour accélérer les graphiques informatiques et le traitement des images. Il est utilisé soit sur une carte vidéo, soit intégré sur des cartes mères, des téléphones mobiles, des ordinateurs personnels, des stations de travail et des consoles de jeux. Cependant, au fil du temps, il a également été utilisé pour des calculs non graphiques impliquant des problèmes dits "embarrassingly parallel" (très parallélisables) grâce à leur structure parallèle. Parmi ces utilisations non graphiques, on retrouve l'entraînement des réseaux de neurones et le minage des cryptomonnaies.
Pourquoi est-ce important ?
Les GPU sont essentiels dans le contexte des modèles de langage à grande échelle en raison de leur capacité à gérer de grands volumes de calculs en parallèle. Le traitement parallèle est un élément clé de l'apprentissage profond, qui est le processus par lequel les modèles de langage apprennent à partir de grandes quantités de données textuelles. De plus, les GPU sont particulièrement efficaces pour effectuer les calculs en virgule flottante nécessaires pour l'entraînement de ces modèles. Sans les GPU, l'entraînement des grands modèles de langage serait beaucoup plus lent et plus coûteux.
Comment est-il utilisé en 2023 ?
En 2023, les GPU sont encore largement utilisés dans la formation des modèles de langage à grande échelle comme GPT-4. Ils sont particulièrement utiles pour les tâches qui nécessitent de nombreuses opérations de multiplication de matrices, qui sont un élément central de nombreux algorithmes d'apprentissage profond. Avec l'avancement de la technologie, les GPU sont devenus de plus en plus puissants et efficaces, permettant l'entraînement de modèles de langage toujours plus grands et plus précis. De plus, l'évolution des frameworks d'apprentissage profond a rendu l'utilisation des GPU plus facile et plus accessible, même pour les personnes sans connaissance approfondie du matériel.
H
Hallucination
La "hallucination" est un concept dans le domaine des grands modèles de traitement du langage naturel (NLP) ou des grands modèles de langage (LLM) lorsqu'un modèle produit des réponses inexistantes ou incorrectes, mais le fait de manière à donner l'impression d'être confiant dans sa réponse. En d'autres termes, une hallucination se produit lorsque l'intelligence artificielle générative analyse le contenu qui lui est fourni, mais en arrive à une conclusion erronée et produit un nouveau contenu qui ne correspond pas à la réalité. Par exemple, un modèle d'IA entraîné sur des milliers de photos d'animaux, lorsqu'on lui demande de générer une nouvelle image d'"animal", il pourrait combiner la tête d'une girafe avec la trompe d'un éléphant. Bien que ces résultats puissent être intéressants, les hallucinations sont des résultats indésirables qui indiquent un problème dans les sorties du modèle génératif.
Pourquoi est-ce important ?
Les hallucinations sont importantes à comprendre car elles soulignent les limites et les challenges des modèles de langage génératifs. Bien que ces modèles soient capables de fournir une quantité impressionnante d'informations et de répondre à de nombreuses requêtes, ils ne sont pas des bases de données ou des moteurs de recherche. Ils n'ont pas de connaissance intrinsèque de ce qui est vrai ou faux. Leur capacité repose sur des statistiques et des probabilités, ce qui les conduit à générer des déclarations qui peuvent sembler convaincantes mais qui sont factuellement incorrectes ou totalement fictives. Comprendre les hallucinations permet de mieux appréhender les limites de ces modèles et d'utiliser leurs sorties avec précaution.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, la compréhension des hallucinations dans les modèles de langage génératifs est devenue une préoccupation majeure. Les chercheurs et les développeurs travaillent sur l'amélioration de ces modèles afin de réduire le nombre d'hallucinations et d'augmenter leur fiabilité. Des techniques sont mises en place pour détecter et filtrer les réponses hallucinatoires, afin de fournir des résultats plus précis et fiables. Les utilisateurs sont encouragés à vérifier et à valider les informations générées par ces modèles, en particulier lorsqu'il s'agit de faits sensibles ou critiques. L'objectif est de trouver un équilibre entre la génération créative de contenu et la précision des informations fournies par ces modèles de langage génératifs, afin de maximiser leur utilité tout en minimisant les hallucinations.
Hyperparamètres
Les hyperparamètres sont des variables qui affectent les capacités d'apprentissage de votre modèle. Ils sont généralement ajustés manuellement en dehors du modèle lui-même.
Pourquoi sont-ils importants ?
Les hyperparamètres jouent un rôle essentiel dans la performance et la capacité de généralisation d'un modèle d'apprentissage automatique. En ajustant les hyperparamètres, vous pouvez influencer la façon dont le modèle apprend et se comporte lors de la phase d'entraînement. Par exemple, vous pouvez régler les hyperparamètres pour contrôler la complexité du modèle, la vitesse d'apprentissage, la régularisation et d'autres aspects qui affectent la qualité des prédictions du modèle.
Trouver les meilleurs hyperparamètres est un processus itératif qui implique souvent une exploration et une expérimentation systématiques. L'ajustement des hyperparamètres peut permettre d'optimiser les performances du modèle, d'éviter le surajustement (overfitting) ou le sous-ajustement (underfitting) et d'améliorer sa capacité à généraliser sur de nouvelles données.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les hyperparamètres sont utilisés dans divers domaines de l'apprentissage automatique pour améliorer les performances des modèles. Les chercheurs et les praticiens utilisent des techniques telles que la recherche par grille, la recherche aléatoire ou l'optimisation bayésienne pour trouver les meilleurs hyperparamètres pour un modèle donné.
Des bibliothèques et des outils logiciels avancés sont également disponibles pour faciliter l'ajustement des hyperparamètres. Ces outils automatisent le processus de recherche des combinaisons optimales d'hyperparamètres en utilisant des algorithmes d'optimisation avancés.
I
Inférence
L'inférence, dans le contexte de l'intelligence artificielle, est le processus par lequel un modèle pré-entraîné fait des prédictions à partir de nouvelles données d'entrée. En d'autres termes, une fois qu'un modèle d'apprentissage automatique a été entraîné sur un ensemble de données, l'inférence est l'étape où ce modèle est utilisé pour tirer des conclusions à partir de nouvelles données qui n'étaient pas présentes dans l'ensemble de données d'entraînement.
Pourquoi est-ce important ?
L'inférence est une étape cruciale de tout projet d'intelligence artificielle car c'est là que les modèles appliquent ce qu'ils ont appris à de nouvelles situations. C'est le moment où les modèles fournissent des résultats utiles, que ce soit pour prédire la météo, recommander un produit à un utilisateur, traduire du texte, détecter une maladie à partir d'images médicales, ou toute autre tâche d'apprentissage automatique. Par conséquent, la performance de l'inférence, tant en termes de précision que de rapidité, est souvent un facteur clé pour déterminer l'utilité d'un modèle.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'inférence est utilisée dans une multitude d'applications d'intelligence artificielle, allant des assistants personnels aux véhicules autonomes, en passant par les systèmes de recommandation et les outils de diagnostic médical. Les techniques d'inférence sont continuellement améliorées pour augmenter la vitesse et l'efficacité, notamment grâce à des techniques comme la quantification et la prunage, qui visent à réduire la taille des modèles et la complexité des calculs. En outre, l'inférence sur des appareils à ressources limitées, tels que les smartphones et les appareils IoT, est de plus en plus courante grâce à des bibliothèques logicielles spécialisées comme TensorFlow Lite et PyTorch Mobile.
Intelligence artificielle explicative
L'intelligence artificielle explicative (XAI) désigne une approche de l'intelligence artificielle qui vise à fournir des explications compréhensibles sur les résultats et les décisions d'un système d'IA. Contrairement à de nombreux modèles d'IA qui peuvent sembler comme des boîtes noires, l'objectif de l'XAI est de rendre les processus de l'IA transparents et compréhensibles pour les utilisateurs humains.
Pourquoi est-ce important ?
L'explicabilité de l'IA est devenue un enjeu majeur, surtout dans des domaines sensibles tels que la santé et la finance. Lorsque des systèmes d'IA prennent des décisions qui peuvent avoir un impact sur la vie des individus ou sur des décisions financières importantes, il est crucial de pouvoir comprendre les raisons derrière ces décisions. L'XAI permet de répondre à cette demande de transparence en fournissant des explications sur les facteurs qui ont influencé les résultats de l'IA. Cela permet aux utilisateurs de comprendre et d'interpréter les sorties de l'IA, d'établir la confiance et de garantir l'équité et la responsabilité des décisions prises par l'IA.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'explicabilité de l'IA est devenue une exigence croissante dans de nombreux secteurs. Les systèmes d'IA utilisés dans les domaines de la santé, de la finance, de la justice et d'autres domaines sensibles doivent fournir des explications claires et compréhensibles sur leurs résultats. Les techniques et les méthodes d'XAI sont utilisées pour analyser les modèles d'IA, identifier les facteurs qui influencent les décisions, détecter les biais potentiels et permettre aux utilisateurs de comprendre les raisons derrière les prédictions ou les recommandations de l'IA. L'XAI joue un rôle essentiel dans la construction de la confiance et de la crédibilité des systèmes d'IA, tout en garantissant la transparence, l'équité et la responsabilité dans leur utilisation.
Intelligence artificielle générale (ou IA forte)
L'intelligence artificielle générale, également connue sous le nom d'IA forte, est un concept qui, bien qu'il ne soit pas vraiment bien défini, fait généralement référence à une intelligence qui est non seulement capable de faire ce que les humains font, mais aussi d'apprendre et de se perfectionner comme nous le faisons. Une IA forte serait donc capable d'accomplir n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut réaliser, démontrant une compréhension et une adaptabilité semblables à celles de l'intelligence humaine.
Pourquoi est-ce important ?
L'IA forte est importante car elle représente l'objectif ultime de nombreux chercheurs en intelligence artificielle: créer une machine qui possède toutes les capacités cognitives d'un être humain. Cependant, elle suscite également des inquiétudes, car certains craignent qu'un cycle d'apprentissage et d'intégration des idées, suivi d'un apprentissage et d'une croissance plus rapides, ne devienne auto-perpétuel, aboutissant à un système super-intelligent impossible à contrôler. Certaines personnes ont même proposé de retarder ou de limiter les recherches pour prévenir cette possibilité.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'IA forte reste encore largement un concept théorique et un objectif à long terme. Cependant, des avancées sont faites dans divers domaines de l'intelligence artificielle, comme l'apprentissage machine, le traitement du langage naturel et la reconnaissance visuelle, qui pourraient éventuellement contribuer à la réalisation de l'IA forte. Cependant, les débats éthiques et les préoccupations en matière de sécurité continuent de jouer un rôle important dans la manière dont la recherche et le développement de l'IA forte sont menés.
Intelligence artificielle générative
L'Intelligence Artificielle générative, ou "Generative AI" en anglais, est un type d'IA capable de produire un contenu original, comme une image ou un texte, à partir d'une entrée donnée, généralement sous forme de texte. Au lieu de simplement analyser, réorganiser ou identifier des données existantes, un modèle d'IA générative crée quelque chose de nouveau, que ce soit une histoire, une image ou un autre type de contenu. Il est important de noter que même si un contenu est généré par l'IA, cela ne signifie pas nécessairement qu'il est correct ou qu'il reflète la réalité, seulement qu'il n'existait pas avant qu'on ne le demande.
Pourquoi est-ce important ?
L'IA générative est importante car elle ouvre des portes à une toute nouvelle dimension de créativité pour les machines. En étant capable de générer de nouvelles idées, images, textes ou concepts, elle a un potentiel significatif dans divers domaines allant de l'art à la science en passant par la technologie. De plus, elle a le potentiel d'améliorer la façon dont les machines interagissent avec les humains, en générant des réponses plus naturelles et contextuelles.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'IA générative est utilisée dans une variété de domaines. Dans le domaine de l'art et du design, elle est utilisée pour générer de nouvelles œuvres d'art ou des concepts de design. Dans le domaine de l'écriture, elle est utilisée pour générer du contenu textuel, que ce soit des articles de blog, des scripts de film ou même des histoires. Dans le domaine technologique, elle est utilisée pour améliorer l'interaction humain-machine, en générant des réponses plus naturelles et contextuelles dans les chatbots ou les assistants virtuels. Il convient de noter que même si ces systèmes sont capables de produire des contenus de qualité comparable à celle des humains, le contenu généré ne reflète pas nécessairement la réalité et doit être utilisé avec discernement.
Intelligence augmentée
L'intelligence augmentée (ou "augmented intelligence" en anglais) est une fusion entre l'homme et la machine visant à tirer le meilleur de ces deux mondes. Les ordinateurs sont excellents pour manipuler de grandes quantités de données et effectuer des calculs complexes rapidement. Les humains, en revanche, sont doués pour comprendre le contexte, établir des liens entre les choses même avec des données incomplètes, et prendre des décisions sur l'instinct. L'intelligence augmentée combine ces deux ensembles de compétences. Il ne s'agit pas que les ordinateurs remplacent les humains ou fassent tout le travail à notre place. C'est plutôt comme embaucher un assistant vraiment intelligent et bien organisé.
Pourquoi est-ce important ?
L'intelligence augmentée est importante car elle nous permet d'améliorer et d'élargir nos capacités humaines grâce à la technologie. Elle ne cherche pas à remplacer l'homme par la machine, mais à les faire travailler ensemble de manière harmonieuse. En tirant parti des points forts de l'homme et de la machine, l'intelligence augmentée peut nous aider à résoudre des problèmes plus complexes, à prendre des décisions plus éclairées et à augmenter notre productivité.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'intelligence augmentée est largement utilisée dans de nombreux domaines. Par exemple, dans le domaine de la santé, elle aide les médecins à poser des diagnostics plus précis en analysant rapidement de grandes quantités de données médicales. Dans le monde des affaires, elle aide les décideurs à prendre des décisions plus éclairées en fournissant des analyses approfondies des données de l'entreprise. Dans le domaine de l'éducation, elle peut aider les enseignants à personnaliser l'apprentissage pour chaque étudiant. L'intelligence augmentée est également devenue une composante essentielle de nombreux outils et technologies que nous utilisons quotidiennement, comme les assistants numériques personnels et les applications de réalité augmentée.
L
Langchain
LangChain est un cadre conçu pour simplifier la création d'applications utilisant de grands modèles de langage (LLMs). En tant que cadre d'intégration de modèles de langage, les cas d'utilisation de LangChain recouvrent largement ceux des modèles de langage en général, y compris l'analyse et la synthèse de documents, les chatbots, et l'analyse de code.
Pourquoi est-ce important ?
LangChain est important car il facilite l'intégration des grands modèles de langage dans les applications. Les grands modèles de langage ont montré une capacité impressionnante à comprendre et à générer du texte humain, mais leur intégration dans des applications peut être un défi en raison de leur complexité et de leur taille. LangChain simplifie ce processus, ce qui permet aux développeurs d'exploiter plus facilement la puissance des grands modèles de langage.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, LangChain est utilisé pour développer une variété d'applications qui exploitent les grands modèles de langage. Par exemple, il est utilisé pour créer des chatbots qui peuvent répondre aux questions des utilisateurs avec un langage naturel, pour développer des outils d'analyse de documents qui peuvent résumer les informations contenues dans les textes longs, et pour créer des outils d'analyse de code qui peuvent aider à comprendre et à corriger les codes informatiques. En simplifiant l'intégration des modèles de langage, LangChain permet à ces applications de bénéficier des avantages des dernières avancées en matière d'intelligence artificielle.
LLaMA
LLaMA, pour Large Language Model Meta AI, est un agent conversationnel basé sur l'intelligence artificielle qui a été développé par Meta. Spécifiquement conçu pour le dialogue, LLaMA utilise des modèles de langage de pointe pour comprendre et générer des réponses textuelles dans une conversation.
Pourquoi est-ce important ?
LLaMA est un exemple significatif de la manière dont les grands modèles de langage peuvent être utilisés pour créer des systèmes de dialogue avancés. Ces systèmes ont une vaste gamme d'applications, allant de l'assistance clientèle automatisée à la création de compagnons de conversation virtuels. En outre, en tant que produit de Meta, une entreprise de premier plan dans le domaine de la technologie, LLaMA illustre comment ces technologies peuvent être appliquées à grande échelle.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, LLaMA est principalement utilisé pour faciliter des interactions conversationnelles. Il peut être déployé dans des contextes variés où un dialogue fluide et naturel est nécessaire. Par exemple, il peut être utilisé pour offrir un support client en ligne, pour animer des assistants virtuels, ou encore pour créer des scénarios de conversation interactifs dans des applications éducatives ou de divertissement. De plus, en tant qu'agent conversationnel, LLaMA peut être formé et adapté pour comprendre et répondre à des requêtes spécifiques à certains domaines, ce qui permet de personnaliser son utilisation en fonction des besoins spécifiques des utilisateurs.
LLM
Un LLM est une forme d'intelligence artificielle qui a été formée sur une grande quantité de données textuelles. Il est semblable à un partenaire de conversation très intelligent capable de créer du texte qui sonne humainement à partir d'une invite donnée. Certains LLM peuvent répondre à des questions, écrire des essais, créer de la poésie, et même générer du code. Les LLM sont les modèles d'IA les plus influents et polyvalents disponibles aujourd'hui, formés sur à peu près tous les textes composant le web et une grande partie de la littérature anglaise.
Pourquoi est-ce important ?
Les LLM sont importants car ils représentent un changement de paradigme dans le domaine de l'intelligence artificielle. Auparavant, les modèles avaient des architectures et des régimes d'entraînement axés sur des tâches linguistiques spécifiques (par exemple, la traduction, l'analyse de sentiment), tandis que les LLM ne se concentrent pas sur une tâche spécifique, et leur ensemble de données d'entraînement est vaste. En conséquence, les LLM sont capables de réaliser une large gamme de tâches linguistiques, sur la base d'une invite appropriée.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les LLM sont largement utilisés dans de nombreux domaines. Par exemple, ils sont utilisés pour générer du contenu pour les chatbots, ce qui permet d'offrir une interaction plus humaine aux utilisateurs. Ils sont également utilisés pour générer du contenu écrit de manière plus générale, comme des essais, des articles de blog, et même de la poésie. De plus, certains LLM sont capables de générer du code, ce qui a des applications potentielles dans le domaine de la programmation. En dépit de leur polyvalence et de leur puissance, il est important de rappeler que les LLM sont toujours des moteurs de reconnaissance de motifs, et qu'ils peuvent parfois donner des réponses imprécises ou incorrectes.
Loi de mise à l'échelle de Chinchilla
La loi de mise à l'échelle de Chinchilla pour l'entraînement des modèles de langage Transformer suggère que lorsque l'on dispose d'un budget accru (en FLOPs), pour obtenir un calcul optimal, le nombre de paramètres du modèle (N) et le nombre de tokens pour l'entraînement du modèle (D) devraient être mis à l'échelle dans des proportions approximativement égales. En des termes plus simples, cela signifie que si vous augmentez votre budget de calcul, vous devriez augmenter à la fois la taille de votre modèle et la quantité de données d'entraînement dans des proportions similaires. Cette conclusion diffère de la précédente loi de mise à l'échelle pour les modèles de langage neuronal, qui stipulait que N devrait être mis à l'échelle plus rapidement que D.
Pourquoi est-ce important ?
La loi de mise à l'échelle de Chinchilla est importante car elle offre une orientation sur la manière d'allouer efficacement les ressources lors de l'entraînement de modèles de langage Transformer. Elle fournit des recommandations sur la manière de mettre à l'échelle les paramètres du modèle et les données d'entraînement en fonction du budget de calcul disponible. Cela peut aider à optimiser l'efficacité de l'entraînement, en évitant de surdimensionner ou de sous-dimensionner le modèle ou les données par rapport aux ressources disponibles.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, la loi de mise à l'échelle de Chinchilla est utilisée comme un guide pour l'entraînement de modèles de langage Transformer. Les chercheurs et les ingénieurs qui entraînent ces modèles utilisent cette loi pour décider comment allouer leurs ressources de calcul. Par exemple, s'ils disposent d'un budget de calcul accru, ils peuvent utiliser la loi de mise à l'échelle de Chinchilla pour déterminer comment augmenter la taille de leur modèle et la quantité de leurs données d'entraînement. Cela leur permet d'entraîner leurs modèles de manière plus efficace et d'obtenir de meilleurs résultats avec les ressources dont ils disposent.
M
Machine learning
L'apprentissage automatique, ou "Machine Learning" en anglais, est une branche de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés. C'est en quelque sorte comment les ordinateurs peuvent apprendre de nouvelles choses sans qu'on leur enseigne spécifiquement. Par exemple, lorsque vous enseignez à un enfant à identifier des animaux, vous lui montrez des images et lui donnez des retours. De la même façon, les modèles d'apprentissage automatique apprennent à partir de données étiquetées pour faire des prédictions et prendre des décisions précises. Ils généralisent et appliquent leurs connaissances à de nouveaux exemples, tout comme les humains.
Pourquoi est-ce important ?
L'apprentissage automatique est important car il permet aux machines de s'adapter à de nouvelles situations et d'améliorer leurs performances avec l'expérience. Cette capacité d'apprendre à partir de données et d'améliorer les performances avec le temps rend les systèmes d'apprentissage automatique précieux dans de nombreux domaines où les règles explicites sont difficiles à formuler ou où les situations changent avec le temps, comme la détection de fraudes, les recommandations personnalisées ou la conduite autonome.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'apprentissage automatique est largement utilisé dans de nombreux domaines. Par exemple, il est utilisé dans le commerce électronique pour la recommandation de produits, dans le domaine de la santé pour la prédiction des maladies, dans les véhicules autonomes pour la navigation, ou encore dans la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. L'apprentissage automatique est également utilisé dans l'analyse des sentiments pour comprendre les opinions des clients, dans les systèmes de recommandation pour fournir des suggestions personnalisées, et dans bien d'autres domaines.
Machine learning bias
Le biais de l'apprentissage automatique désigne les distorsions ou les préjugés qui peuvent se manifester dans les résultats des modèles d'apprentissage automatique en raison de données biaisées ou d'assomptions incorrectes faites par l'algorithme pendant le processus d'apprentissage. Lorsque les ordinateurs sont nourris d'informations biaisées, ils peuvent prendre des décisions biaisées, ce qui peut avoir des conséquences significatives sur l'exactitude, l'équité et l'efficacité des systèmes d'intelligence artificielle.
Pourquoi est-ce important ?
Le biais de l'apprentissage automatique est un enjeu crucial dans la construction de systèmes d'IA équitables et fiables. Lorsque les modèles d'apprentissage automatique sont formés sur des données historiques qui reflètent des préjugés ou des inégalités, ils risquent de reproduire ces biais dans leurs décisions et leurs prédictions. Cela peut avoir des implications négatives dans divers domaines, tels que la sélection des candidats, l'octroi de prêts, l'application de la loi, etc. Il est essentiel de détecter, de comprendre et de réduire ces biais afin de garantir l'équité, la transparence et la confiance dans les systèmes d'IA.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, la prise de conscience concernant le biais de l'apprentissage automatique s'est considérablement accrue. Les organisations et les chercheurs travaillent activement pour développer des méthodes et des techniques visant à identifier, atténuer et prévenir le biais dans les modèles d'IA. Des pratiques telles que l'équilibrage des données d'entraînement, l'audit des modèles, la collecte de données diversifiées et l'évaluation régulière des résultats sont utilisées pour traiter le problème du biais. L'objectif est de créer des systèmes d'IA qui prennent des décisions justes, non discriminatoires et équitables, en tenant compte de la diversité et de l'inclusion. La gestion du biais de l'apprentissage automatique est essentielle pour établir la confiance et garantir que les systèmes d'IA bénéficient à l'ensemble de la société de manière équitable.
Mélange d'Experts
"Mixture of Experts" (MoE), ou "Mélange d'Experts" en français, est une technique d'apprentissage en ensemble qui met en œuvre l'idée de former des "experts" sur des sous-tâches spécifiques d'un problème de modélisation prédictive. Dans le contexte de GPT-4, chaque "expert" est un modèle de machine learning entraîné sur une sous-partie de la tâche globale, chaque sous-partie étant considérée comme une expertise distincte.
Pourquoi est-ce important ?
Le MoE est un outil crucial pour la gestion de l'énorme complexité de la modélisation du langage à grande échelle, comme dans GPT-4. Il permet à un grand modèle d'IA de devenir plus efficace et précis en décomposant une tâche complexe en plusieurs sous-tâches plus gérables, puis en formant des experts spécialisés pour résoudre chacune d'entre elles. Cela rend le modèle global plus performant et efficace, car chaque expert peut se concentrer sur sa sous-tâche spécifique.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, le MoE est largement utilisé dans le cadre des modèles GPT-4 et d'autres modèles d'apprentissage automatique de grande échelle. Par exemple, dans le domaine du traitement du langage naturel, le MoE est utilisé pour entraîner différents experts sur des aspects spécifiques du langage, tels que la syntaxe, la grammaire, ou le contexte sémantique. Ces experts sont ensuite combinés pour former un modèle global capable de générer du texte de manière plus précise et contextuellement pertinente.
MidJourney
MidJourney est un programme et un service d'intelligence artificielle générative créé et hébergé par le laboratoire de recherche indépendant basé à San Francisco, MidJourney, Inc. À l'instar de DALL-E d'OpenAI et de Stable Diffusion, MidJourney génère des images à partir de descriptions en langage naturel, appelées "prompts".
Pourquoi est-ce important ?
MidJourney est un outil important car il démocratise l'accès à la création assistée par l'intelligence artificielle. Il permet aux utilisateurs de créer des œuvres d'art numériques simplement en fournissant une description en langage naturel. Ceci rend l'art numérique accessible à un public plus large qui n'a peut-être pas les compétences techniques traditionnelles nécessaires pour créer des images numériques.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, MidJourney est utilisé en version bêta ouverte. Les utilisateurs interagissent avec le service principalement par l'intermédiaire de commandes de bot Discord pour créer des œuvres d'art. Il est utilisé dans divers contextes, y compris la création d'art pour le plaisir, pour le travail, ou pour la formation dans le domaine de la création numérique. L'outil est également employé par des enseignants pour aider les élèves à visualiser des concepts ou pour créer du matériel pédagogique.
Modèle
Un modèle est une collection de code qui accepte des entrées et renvoie des sorties. Il s'agit d'une représentation simplifiée d'un système ou d'un processus qui est utilisée pour faire des prédictions ou comprendre les relations et les mécanismes sous-jacents. Tout comme un modèle d'avion est une version plus petite et plus simple d'un véritable avion, un modèle d'IA est une version mathématique d'un processus réel.
Pourquoi est-ce important ?
Les modèles sont importants car ils constituent la base de toutes les prédictions et décisions prises par un système d'IA. Ils permettent d'identifier les modèles dans les données, que ce soit pour prédire la météo, traduire des langues, identifier des images de chats, etc. Leur importance vient du fait qu'ils permettent d'effectuer ces tâches avec une rapidité et une précision qui surpassent souvent les capacités humaines.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les modèles sont utilisés dans une multitude de domaines et d'applications. Par exemple, ils sont au cœur des systèmes de recommandation qui suggèrent des produits aux clients en fonction de leurs achats précédents, ils alimentent les systèmes de reconnaissance vocale qui transcrivent et comprennent le langage humain, et ils sont utilisés pour entraîner des systèmes de conduite autonome à naviguer sur les routes. La taille et la complexité des modèles peuvent varier considérablement, certains nécessitant d'énormes quantités d'espace de stockage et de puissance de calcul, tandis que d'autres sont beaucoup plus légers et plus faciles à gérer.
Modèle d'attention (ou Attention model)
Le modèle d'attention, ou "attention model", est un concept clé dans l'architecture du Transformateur utilisée par les modèles GPT. Inspiré du mécanisme d'attention humain, le modèle d'attention permet à l'algorithme de se concentrer sur certaines parties d'une séquence d'entrée lorsqu'il génère une séquence de sortie. Dans le contexte du modèle d'attention, le concept de "l'auto-attention" est particulièrement important. Il permet au modèle d'apprendre les relations entre différents mots dans une séquence, ce qui facilite une meilleure compréhension du contexte global.
Pourquoi est-ce important ?
Le modèle d'attention a révolutionné le domaine de l'apprentissage automatique en permettant aux modèles de traiter efficacement des séquences de données, comme les phrases dans le traitement du langage naturel. Il permet aux modèles d'apprendre où "prêter attention" dans les données d'entrée, améliorant ainsi leur capacité à comprendre le contexte et à générer des prédictions pertinentes. Il est particulièrement utile pour les tâches qui nécessitent une compréhension contextuelle, comme la traduction automatique ou la génération de texte.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les modèles d'attention sont largement utilisés dans de nombreux domaines de l'intelligence artificielle. Dans le domaine du traitement du langage naturel, ils sont utilisés pour alimenter des applications allant de la traduction automatique à la génération de texte, comme dans les modèles GPT. Les modèles d'attention sont également utilisés dans d'autres domaines, tels que la vision par ordinateur et le traitement du signal, où ils permettent aux modèles de se concentrer sur les parties pertinentes d'une image ou d'un signal.
Modèle de base (ou Foundation model)
Un modèle de base, ou "Foundation model" en anglais, est un grand modèle d'intelligence artificielle qui est entraîné à partir de zéro sur de grands ensembles de données. L'entraînement de ces modèles est coûteux et complexe, nécessitant souvent des superordinateurs pour fonctionner. Cependant, une fois formés, ils peuvent être réduits pour s'adapter à des conteneurs plus petits, généralement en réduisant le nombre de paramètres. Ces paramètres, qui peuvent se compter en millions, milliards, voire trillions, représentent les "points de travail" du modèle.
Pourquoi est-ce important ?
Les modèles de base sont importants car ils permettent de capturer une grande quantité d'informations à partir de grands ensembles de données et de les utiliser comme base pour des tâches spécifiques. Ils servent de point de départ pour des modèles plus petits et plus spécialisés, évitant ainsi le coût et la complexité de l'entraînement de grands modèles à partir de zéro à chaque fois. En outre, en réduisant le nombre de paramètres, ces modèles peuvent être adaptés à des applications qui ne disposent pas de la puissance de calcul des superordinateurs.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les modèles de base sont largement utilisés dans le domaine de l'intelligence artificielle. Ils sont utilisés comme point de départ pour former des modèles plus petits et plus spécialisés pour des tâches spécifiques. Par exemple, un modèle de base formé sur un large éventail de textes peut être affiné pour comprendre le langage spécifique d'un domaine particulier, comme la médecine ou le droit. De même, un modèle de base formé sur de grandes quantités d'images peut être adapté pour reconnaître des objets spécifiques dans des images, comme des visages ou des voitures.
Modèle de maturité éthique de l'IA
Un modèle de maturité éthique de l'IA est un cadre qui aide les organisations à évaluer et à améliorer leurs pratiques éthiques dans l'utilisation des technologies d'IA. Il permet de cartographier les différentes façons dont les organisations peuvent évaluer leurs pratiques actuelles en matière d'IA éthique, puis progresser vers une utilisation plus responsable et fiable de l'IA. Ce modèle aborde des questions liées à la transparence, à l'équité, à la protection des données, à la responsabilité et aux biais dans les prédictions.
Pourquoi est-il important ?
L'éthique de l'IA est devenue une préoccupation majeure à mesure que les technologies d'IA se développent et sont de plus en plus utilisées dans différents domaines. Un modèle de maturité éthique de l'IA est important car il permet aux organisations de prendre conscience des enjeux éthiques liés à l'utilisation de l'IA et de mettre en place des pratiques responsables pour garantir des résultats équitables, transparents et respectueux des droits de l'homme. Il permet également d'évaluer et de suivre les progrès de l'organisation dans l'adoption de pratiques éthiques en matière d'IA, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs, des clients et du public.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les modèles de maturité éthique de l'IA sont de plus en plus utilisés par les organisations pour évaluer et améliorer leurs pratiques éthiques en matière d'IA. Ces modèles aident les organisations à évaluer leur niveau de conformité aux principes éthiques et aux normes réglementaires en matière d'IA. Ils fournissent des cadres de référence pour identifier les lacunes éthiques, mettre en œuvre des politiques et des pratiques appropriées, et surveiller les impacts éthiques des systèmes d'IA. Les modèles de maturité éthique de l'IA sont utilisés par les entreprises, les organismes gouvernementaux et les institutions pour promouvoir une adoption responsable de l'IA et s'assurer que les avantages de l'IA sont réalisés de manière éthique et équitable.
MPT
MPT-7B est un transformateur de type décodeur pré-entraîné à partir de zéro sur 1T de tokens de texte et de code en anglais. Ce modèle a été entraîné par MosaicML. MPT-7B fait partie de la famille des modèles MosaicPretrainedTransformer (MPT) qui utilisent une architecture transformateur modifiée, optimisée pour un entraînement et une inférence efficaces. Ces modifications architecturales incluent des implémentations de couches optimisées pour les performances et l'élimination des limites de longueur de contexte en remplaçant les embeddings positionnels par Attention avec Linear Biases (ALiBi).
Pourquoi est-ce important ?
Les modèles MPT sont importants car ils représentent une avancée significative dans l'optimisation de l'efficacité de l'entraînement et de l'inférence en utilisant des architectures de transformateurs. Les modifications apportées, telles que l'utilisation d'ALiBi, permettent une efficacité de haut débit et une convergence stable lors de l'entraînement, ainsi qu'une inférence efficace avec les pipelines standard HuggingFace et le FasterTransformer de NVIDIA.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, le MPT-7B est utilisé dans divers contextes nécessitant le traitement de grandes quantités de texte et de code. Il est notamment utilisé pour la génération de texte à longue portée, grâce à sa capacité à gérer des entrées extrêmement longues. Par exemple, le MPT-7B-StoryWriter-65k+ est une version spécifiquement affinée du MPT-7B, conçue pour lire et écrire des histoires fictives avec de très longues longueurs de contexte. De plus, le modèle est licencié pour une éventuelle utilisation commerciale, ce qui lui donne une grande flexibilité d'utilisation dans diverses applications industrielles. D'autres versions affinées du MPT-7B sont utilisées pour des tâches spécifiques, comme le suivi d'instructions courtes ou la génération de dialogues pour les chatbots.
Multi-modal
Le terme multi-modal fait référence à des modèles d'apprentissage automatique capables de traiter et de combiner différents types de données ou signaux, tels que le texte, les images et l'audio. Ces modèles sont capables de gérer des entrées médiatiques mixtes, par exemple, ils peuvent répondre à des questions qui impliquent à la fois du texte et des images.
Pourquoi est-ce important ?
Le multi-modal est important car il permet d'obtenir une compréhension plus riche et plus complète de l'information. En traitant plusieurs types de données à la fois, ces modèles peuvent exploiter les forces et combler les lacunes de différents types de données, conduisant à de meilleures performances et à une meilleure précision. Ils permettent également une interaction plus naturelle et plus intuitive avec les utilisateurs, car ils peuvent comprendre et répondre à une variété de types d'entrées.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les modèles multi-modaux sont largement utilisés dans diverses applications d'intelligence artificielle. Ils sont couramment utilisés dans les systèmes de recommandation, où ils peuvent prendre en compte à la fois le texte (par exemple, les critiques de produits) et les images (par exemple, les images de produits) pour faire des recommandations plus précises. Ils sont également utilisés dans les assistants virtuels, où ils peuvent traiter à la fois le texte et l'audio pour comprendre et répondre aux requêtes des utilisateurs. De plus, ils sont utilisés dans diverses tâches de traitement du langage naturel qui impliquent à la fois du texte et des images, comme la génération automatique de légendes d'images.
N
NLP
Le traitement du langage naturel, ou "NLP" (Natural Language Processing) en anglais, est une sous-branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Il s'agit de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain de manière automatique. C'est la technologie qui se cache derrière des choses comme les assistants virtuels activés par la voix, les applications de traduction de langues, et les chatbots.
Pourquoi est-ce important ?
Le NLP est important car il permet aux machines de comprendre et de générer le langage humain, ce qui ouvre d'énormes possibilités d'interaction entre les humains et les machines. Avec le NLP, les ordinateurs peuvent comprendre les requêtes verbales ou écrites dans un langage naturel, ce qui rend l'utilisation des technologies plus intuitive et accessible. De plus, le NLP peut aider à analyser et à comprendre les grandes quantités de données textuelles disponibles aujourd'hui, comme les avis de clients ou les publications sur les réseaux sociaux.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, le NLP est utilisé dans une grande variété d'applications. Par exemple, il est utilisé dans les assistants virtuels comme Siri ou Alexa pour comprendre et répondre aux requêtes verbales. Il est également utilisé dans les applications de traduction pour traduire automatiquement le texte d'une langue à une autre. Dans le domaine du service client, le NLP est utilisé dans les chatbots pour comprendre et répondre aux requêtes des clients. En outre, le NLP est utilisé pour l'analyse des sentiments, l'extraction d'informations, la résumé automatique de textes, la détection de spam, et bien d'autres applications.
P
Paramètres
Dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, un paramètre est un élément du modèle qui aide à faire des prédictions. Chacune des connexions entre les neurones d'un réseau a un poids associé, qui est un paramètre du modèle. Les paramètres régissent la manière dont les différentes valeurs sont combinées lorsque les valeurs sont propagées à travers les couches du réseau. La taille d'un modèle est souvent mesurée en termes du nombre de paramètres qu'il possède. Ces paramètres ne sont généralement pas fixés par la personne qui exécute le modèle, mais sont estimés à partir des données.
Pourquoi est-ce important ?
Les paramètres sont importants car ils sont au cœur de la capacité d'un modèle d'apprentissage automatique à apprendre à partir des données et à faire des prédictions ou des inférences. En ajustant les paramètres pendant le processus d'apprentissage, un modèle peut améliorer sa précision. Cependant, il est également important de noter que le nombre de paramètres peut affecter la complexité du modèle, et donc ses besoins en termes de ressources de calcul et sa capacité à généraliser à partir de nouvelles données.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les paramètres continuent d'être un élément clé des modèles d'apprentissage automatique. Les grands modèles, appelés modèles de base, qui sont entraînés à partir de zéro sur de grandes quantités de données, peuvent avoir des millions, des milliards, voire des trillions de paramètres. Cependant, ces modèles peuvent être réduits pour s'adapter à des conteneurs plus petits, généralement en réduisant le nombre de paramètres. Les techniques de réduction de la dimensionnalité, comme l'apprentissage par transfert, sont couramment utilisées pour créer des modèles plus petits et plus maniables à partir de ces grands modèles de base.
Prompt engineering
"Prompt engineering" décrit la tâche de développer des instructions efficaces. Il s'agit d'un mélange de rédaction technique et de définition des exigences. Cette pratique consiste à réfléchir de manière précise à la formulation d'une question (instruction) afin d'obtenir exactement la réponse dont vous avez besoin. Il s'agit donc de concevoir soigneusement ou de choisir l'entrée (instruction) que vous donnez à un modèle d'apprentissage automatique pour obtenir le meilleur résultat possible.
Pourquoi est-ce important ?
L'ingénierie des instructions est essentielle car elle permet d'optimiser les performances d'un modèle d'apprentissage automatique. Une instruction bien formulée peut grandement améliorer la qualité de la sortie du modèle. En fait, même les modèles les plus sophistiqués peuvent donner des résultats médiocres si les instructions ne sont pas bien conçues. Par conséquent, elle peut faire la différence entre une IA qui comprend et répond efficacement à une demande et une IA qui échoue.
Comment est-elle utilisée en 2023 ?
En 2023, le prompt engineering est utilisé dans une variété de domaines où l'IA est employée, du service à la clientèle aux assistants personnels en passant par la rédaction de contenu. Par exemple, elle peut être utilisée pour formuler des questions à un modèle de langage génératif pour qu'il génère un e-mail personnalisé à un client, ou pour analyser les commentaires des clients et en extraire des informations clés. C'est un outil essentiel pour ceux qui travaillent avec des modèles de langage pour obtenir les résultats les plus précis et les plus utiles.
Prompt injection
L'injection de prompt fait référence à une technique dans laquelle un utilisateur ou une personne fournit intentionnellement des entrées spécifiques qui contournent ou modifient le prompt initial ou le prompt système dans un modèle basé sur les LLM (large language models). Cette technique permet d'obtenir du modèle des informations internes, telles que le prompt système, ou de compromettre l'alignement préalablement effectué, un processus appelé "jailbreaking".
Pourquoi est-ce important ?
L'injection de prompt peut être importante car elle permet à un utilisateur ou à une personne de manipuler le comportement d'un modèle basé sur les LLM. Cela peut avoir des implications en termes de sécurité, de confidentialité ou d'intégrité des informations. En modifiant le prompt ou le prompt système, il est possible d'obtenir des réponses ou des résultats inattendus du modèle, ce qui peut être utilisé à des fins malveillantes ou pour accéder à des informations sensibles.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, l'injection de prompt est une préoccupation croissante dans le domaine des LLM et des applications qui les utilisent, tels que les chatbots ou les outils d'assistance à la programmation. Les chercheurs et les développeurs travaillent à renforcer la sécurité et la robustesse de ces systèmes pour prévenir les tentatives d'injection de prompt et les abus potentiels. Des mécanismes de vérification et de validation peuvent être mis en place pour détecter les tentatives d'injection de prompt et empêcher les utilisations non autorisées ou malveillantes des modèles basés sur les LLM.
L'injection de prompt soulève des préoccupations en termes de sécurité et d'intégrité des systèmes basés sur les LLM. Il est donc essentiel de mettre en place des mesures de protection appropriées pour prévenir les abus et assurer une utilisation sûre et fiable de ces technologies.
PyTorch
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique open-source développée par le laboratoire de recherche en intelligence artificielle de Facebook. Il offre une bibliothèque de réseau neuronal flexible, conçue pour être intuitive et facile à utiliser, tout en fournissant les fonctionnalités nécessaires pour effectuer une recherche avancée en intelligence artificielle. PyTorch est particulièrement reconnu pour ses applications en vision par ordinateur et en traitement du langage naturel.
Pourquoi est-il important ?
PyTorch est un outil crucial dans le domaine de l'intelligence artificielle en raison de sa flexibilité et de sa convivialité. Il est largement apprécié pour son interface facile à comprendre et son style de codage impératif qui facilite le prototypage et le débogage. Il offre également un support dynamique pour les graphiques de calcul, ce qui le rend très adapté pour des projets de recherche et des modèles qui nécessitent des structures de données complexes. De plus, il possède une communauté active qui contribue à son développement et fournit une aide précieuse à ses utilisateurs.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, PyTorch est utilisé dans une multitude de domaines de recherche et d'industries. Il est particulièrement populaire dans la recherche académique pour développer des modèles de pointe en apprentissage profond. Il est également largement utilisé dans les applications de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel, de reconnaissance vocale et de prédiction analytique. Par ailleurs, il est souvent utilisé en combinaison avec d'autres bibliothèques et outils tels que TorchServe pour servir les modèles PyTorch en production. La capacité de PyTorch à faciliter le développement rapide de prototypes et à simplifier le processus de débogage fait de lui un outil précieux pour les chercheurs et les développeurs en intelligence artificielle en 2023.
Q
Quantization
La quantification est un processus par lequel une entrée issue d'un ensemble continu ou autrement grand d'éléments (comme les nombres réels) est contrainte à un ensemble discret (comme les entiers). En d'autres termes, c'est une méthode qui réduit le nombre de valeurs possibles que peut prendre une information, le transformant en une valeur plus simple ou plus discrète.
Pourquoi est-ce important ?
La quantification est particulièrement importante en informatique et en traitement du signal, y compris en intelligence artificielle. Elle permet de réduire l'espace mémoire nécessaire pour stocker une valeur, ce qui peut rendre les calculs plus rapides et moins coûteux en ressources. Dans le domaine de l'apprentissage automatique, la quantification est souvent utilisée pour réduire la taille des modèles et accélérer les inférences, tout en conservant des performances acceptables. C'est un outil précieux pour déployer des modèles d'apprentissage profond sur des appareils à ressources limitées, comme les smartphones ou les appareils IoT.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, la quantification est largement utilisée dans le domaine de l'intelligence artificielle, en particulier pour le déploiement de modèles d'apprentissage profond. Des bibliothèques comme TensorFlow et PyTorch proposent des outils pour quantifier les modèles, rendant cette technique plus accessible. La quantification est également essentielle pour le développement de systèmes embarqués, où les ressources de calcul et de mémoire sont limitées. De plus, la quantification mixte précision, qui utilise des niveaux de précision différents pour différents éléments d'un modèle, devient de plus en plus populaire comme un moyen d'équilibrer performance et efficacité.
R
Reinforcement learning from human feedback (RLHF)
L'apprentissage par renforcement à partir des retours humains (RLHF) est une technique spéciale de fine-tuning dont vous entendrez beaucoup parler. Elle utilise des données provenant d'interactions humaines avec le modèle de langage de grande envergure (LLM) pour améliorer ses compétences en communication.
Pourquoi est-ce important ?
Le RLHF est important car il permet d'incorporer les commentaires et les retours des humains dans le processus d'apprentissage d'un agent ou d'un modèle. En utilisant les retours des évaluateurs humains, tels que les superviseurs ou les utilisateurs, le modèle peut être ajusté et amélioré pour optimiser ses performances. Cela permet d'obtenir un modèle plus adapté aux besoins et aux attentes des utilisateurs, améliorant ainsi son utilité et sa pertinence.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, le RLHF est couramment utilisé pour améliorer les compétences de communication des LLM en intégrant les retours humains dans leur processus d'apprentissage. Les données issues des interactions humaines avec le modèle sont utilisées pour former un modèle de récompense, qui est ensuite utilisé pour affiner le modèle et améliorer ses performances. Cette approche permet d'optimiser l'expérience utilisateur et d'obtenir des résultats plus précis et plus pertinents en tirant parti des retours et des évaluations humaines.
Réseau neuronal artificiel
Un réseau neuronal artificiel (RNA), parfois simplement appelé réseau neuronal, est une méthode de développement de l'intelligence artificielle qui s'inspire du fonctionnement du cerveau humain. Il est composé de nombreux nœuds, parfois des milliards, appelés perceptrons, qui sont reliés ensemble pour former un réseau. Comme notre cerveau qui possède des milliards de neurones interconnectés, un RNA a de nombreuses petites unités de traitement qui travaillent ensemble, un peu comme une équipe travaillant à résoudre le même problème. Chaque membre de l'équipe fait sa part, puis transmet ses résultats. À la fin, on obtient la réponse recherchée. Chez les humains comme chez les ordinateurs, tout repose sur la force du travail d'équipe.
Pourquoi est-ce important ?
Les réseaux neuronaux artificiels sont essentiels parce qu'ils sont au cœur de nombreuses applications de l'intelligence artificielle. Ils permettent d'effectuer des tâches complexes qui seraient difficiles, voire impossibles, à réaliser avec des algorithmes traditionnels. Grâce à leur capacité à apprendre à partir de données d'entraînement, les RNA peuvent reconnaître des motifs, effectuer des prédictions et prendre des décisions de manière autonome, ce qui les rend particulièrement précieux pour une multitude de tâches allant de la reconnaissance d'images à la prévision météorologique.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les réseaux neuronaux artificiels sont omniprésents dans notre quotidien. Ils alimentent une grande variété de systèmes et d'applications, allant des assistants vocaux intelligents aux voitures autonomes. Dans le domaine de la santé, par exemple, les RNA sont utilisés pour analyser les images médicales et aider à détecter les maladies à un stade précoce. Dans le domaine commercial, ils sont utilisés pour analyser le comportement des consommateurs et prédire les tendances futures. Ils sont également à la base de nombreux modèles de langage, comme GPT-4, qui peuvent comprendre et répondre aux requêtes en langage naturel.
Réseaux Bayésiens
Les réseaux bayésiens sont des modèles basés sur un graphe appelé réseau de Bayes, également connu sous le nom de modèle Bayesien, réseau de croyance et réseau de décision. Ils représentent un ensemble de variables et de leurs dépendances.
Pourquoi est-ce important ?
Les réseaux bayésiens sont importants car ils permettent de modéliser les relations probabilistes entre différentes variables. Ces modèles sont utilisés pour représenter les connaissances incertaines et les dépendances entre les variables dans de nombreux domaines tels que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, la médecine, la finance, etc. Les réseaux bayésiens permettent d'effectuer des inférences probabilistes, c'est-à-dire de calculer la probabilité d'une variable donnée en fonction des valeurs des autres variables du modèle. Ils sont également utiles pour la prise de décision, la planification, la détection d'anomalies, la prédiction et la modélisation de processus complexes.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les réseaux bayésiens sont largement utilisés dans divers domaines où il est nécessaire de modéliser des connaissances probabilistes et d'effectuer des inférences. Ils sont utilisés pour résoudre des problèmes complexes tels que le diagnostic médical, la détection de fraudes, la prédiction de comportements d'utilisateurs, la recommandation de produits, l'analyse de risques, etc. Les chercheurs et les praticiens utilisent des méthodes d'apprentissage automatique et de statistiques pour apprendre la structure et les paramètres des réseaux bayésiens à partir de données. Les réseaux bayésiens continuent d'être une approche puissante pour modéliser et raisonner sur l'incertitude et les dépendances entre les variables.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Retrieval Augmented Generation (RAG) est une méthode introduite par les chercheurs de Meta AI pour traiter des tâches intensives en connaissances à l'aide de modèles de langage. RAG intègre une composante de récupération d'informations avec un modèle générateur de texte. Il fonctionne en prenant une entrée, en récupérant un ensemble de documents pertinents depuis une source (par exemple, Wikipedia), puis en combinant ces documents avec la requête initiale pour produire une réponse. Cette approche permet d'ajouter une dynamique d'accès aux informations les plus récentes, contournant le problème des modèles de langage dont la connaissance est statique.
Pourquoi est-ce important ?
Les tâches qui nécessitent un accès à des connaissances externes, comme répondre à des questions spécifiques ou vérifier des faits, peuvent poser des problèmes pour les modèles de langage traditionnels. Ces modèles peuvent "halluciner" des réponses ou fournir des informations obsolètes. RAG offre une solution en combinant la génération de texte avec la récupération d'informations, permettant d'obtenir des réponses plus factuelles, spécifiques et fiables. Cette combinaison permet d'améliorer la cohérence factuelle des réponses et d'éviter de re-former entièrement un modèle pour intégrer de nouvelles informations.
Comment est-il utilisé en 2023 ?
En 2023, RAG est largement adopté pour renforcer les capacités des modèles de langage, en particulier dans les tâches axées sur la connaissance. Les approches basées sur la récupération, comme RAG, sont combinées avec des modèles de langage populaires comme ChatGPT pour améliorer leur exactitude et leur pertinence. RAG s'est avéré performant sur plusieurs benchmarks, comme Natural Questions, WebQuestions, et CuratedTrec, et a montré sa capacité à générer des réponses factuelles lors de tests sur MS-MARCO et des questions de Jeopardy. De plus, avec l'avènement de la documentation LangChain, il est plus facile que jamais d'intégrer RAG avec des récupérateurs et des modèles de langage pour des tâches de réponse à des questions.
S
StableDiffusion
Stable Diffusion est un modèle d'apprentissage automatique qui a la capacité de générer des images numériques photoréalistes à partir de descriptions en langage naturel. Non seulement il peut créer des images à partir de zéro en se basant sur du texte, mais il peut aussi améliorer une esquisse existante en utilisant une description textuelle supplémentaire.
Pourquoi est-ce important ?
Stable Diffusion représente une avancée majeure dans le domaine de la génération d'images assistée par l'intelligence artificielle. L'aptitude à créer des images détaillées et réalistes à partir de descriptions textuelles ouvre d'immenses possibilités dans des secteurs tels que le design, l'art, l'industrie du jeu vidéo, et bien d'autres. De plus, le fait que le modèle puisse fonctionner sur du matériel grand public, y compris des cartes graphiques de gamme moyenne, le rend accessible à un large public.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, Stable Diffusion est utilisé dans divers contextes pour la génération et l'amélioration d'images. Par exemple, les artistes peuvent l'utiliser pour transformer des descriptions textuelles de leurs idées en images initiales qu'ils peuvent ensuite affiner. Les designers de jeux peuvent l'utiliser pour générer des environnements de jeu ou des personnages à partir de descriptions textuelles. De plus, grâce à sa capacité à fonctionner sur du matériel grand public, Stable Diffusion peut être utilisé par des amateurs pour créer des œuvres d'art numériques ou pour améliorer leurs propres esquisses avec des détails photoréalistes.
T
Tensor flow
TensorFlow est une plateforme open source d'apprentissage automatique, développée par Google. Lancé le 9 novembre 2015 sous la licence Apache, il a été conçu comme une évolution de l'infrastructure DistBelief initiée par Google en 2011. TensorFlow offre des interfaces pour des langages de programmation tels que Python, Julia et R, et son nom est dérivé de l'idée des "tenseurs", qui sont les structures de données qu'il utilise pour représenter les données.
Pourquoi est-il important ?
TensorFlow joue un rôle clé dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, en raison de sa flexibilité et de ses capacités de calcul distribué. Sa popularité provient de sa capacité à faciliter la conception, le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage profond. Il fournit à la fois des API de haut niveau, pour une utilisation facile et rapide, et des API de bas niveau, permettant une personnalisation et un contrôle plus avancés. Ces caractéristiques rendent TensorFlow essentiel pour le développement de solutions complexes d'IA.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, TensorFlow est utilisé dans une multitude d'applications, allant de la reconnaissance vocale, de l'image, du texte à l'analyse prédictive. De nombreuses entreprises l'adoptent pour développer des solutions personnalisées d'IA qui transforment leur modèle d'entreprise. Il est également largement utilisé dans le monde académique pour la recherche en IA. La bibliothèque TensorFlow Extended (TFX) pour la production de pipelines ML est de plus en plus utilisée, et TensorFlow Lite pour les modèles ML sur appareils mobiles et embarqués gagne également en popularité. La capacité de TensorFlow à s'exécuter sur diverses plateformes (CPU, GPU et TPU) et son intégration dans le cloud (par exemple, TensorFlow sur Google Cloud) en font un outil précieux dans le paysage de l'IA en 2023.
The Pile
"The Pile" est un vaste ensemble de données de texte multi-domaine destiné à l'entraînement de modèles de langage à grande échelle. Il a été créé par EleutherAI, une communauté de recherche en intelligence artificielle ouverte. L'ensemble de données contient environ 800 gigaoctets de texte provenant de diverses sources, dont des livres, des sites web, des transcriptions de podcasts, des codes informatiques et bien d'autres encore.
Pourquoi est-ce important ?
"The Pile" est important parce qu'il fournit un ensemble de données riche et diversifié pour l'entraînement de modèles de langage. Cet ensemble de données permet aux modèles de se familiariser avec une variété de styles de texte, de contextes et de domaines. Il est particulièrement utile pour les modèles de langage à grande échelle, qui ont besoin de grandes quantités de données pour être correctement entraînés et généraliser avec précision à de nouveaux textes.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, "The Pile" est largement utilisé pour l'entraînement de modèles de langage transformer de pointe. Ces modèles sont ensuite utilisés dans une variété d'applications, allant de la génération de texte à la compréhension du langage naturel, en passant par la traduction automatique. En outre, "The Pile" est utilisé par les chercheurs en apprentissage automatique pour explorer de nouvelles techniques d'entraînement et de nouveaux algorithmes, en raison de sa taille et de sa diversité.
Token
Un token, dans le contexte de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel, est une représentation numérique d'un élément de texte. Ce processus de conversion du texte en nombres est appelé tokenisation. Avec GPT-3, les tokens peuvent être des lettres, des groupes de lettres, ou des mots entiers. Par exemple, la phrase "Ceci est un test" est encodée en utilisant un seul token pour chaque mot, tandis que le mot "intermingled" est encodé en trois tokens.
Pourquoi est-ce important ?
La tokenisation est importante car elle permet aux réseaux de neurones, qui sont des algorithmes numériques, de traiter du texte. En convertissant le texte en une forme que le modèle peut comprendre, la tokenisation permet au modèle d'apprendre à partir des données textuelles. De plus, la façon dont le texte est tokenisé peut avoir un impact significatif sur les performances du modèle, rendant le processus de tokenisation crucial pour l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, la tokenisation est utilisée dans tous les domaines qui impliquent le traitement du langage naturel. Cela inclut la traduction automatique, la génération de texte, l'analyse des sentiments, la réponse automatique aux questions, et bien d'autres applications. Les tokens sont utilisés pour encoder le texte en entrée dans ces systèmes, ainsi que pour décoder les sorties produites par les modèles. Par exemple, un chatbot basé sur GPT-3 utiliserait la tokenisation pour transformer les questions des utilisateurs en entrées pour le modèle, et pour transformer les réponses du modèle en texte lisible.
Transformer
Un Transformer est un type d'architecture de réseau neuronal conçu pour gérer les données séquentielles. Il a été appliqué avec succès aux tâches de traitement du langage naturel. Les Transformers sont un type de modèle d'apprentissage profond et sont particulièrement utiles pour le traitement du langage. Ils sont très doués pour comprendre le contexte des mots dans une phrase parce qu'ils créent leurs sorties en fonction de données séquentielles (comme une conversation en cours), et non pas simplement de points de données individuels (comme une phrase sans contexte). Le nom "Transformer" vient de la manière dont ils peuvent transformer des données en entrée (comme une phrase) en des données en sortie (comme une traduction de la phrase).
Pourquoi est-ce important ?
Les Transformers sont importants car ils ont radicalement changé le domaine du traitement du langage naturel. Leur capacité à gérer les données séquentielles et à comprendre le contexte des mots a conduit à des améliorations significatives dans des tâches comme la traduction automatique, la génération de texte et la compréhension de texte. Ils constituent le fondement de nombreux modèles de langage modernes, comme GPT-3, et ont permis des avancées importantes dans l'intelligence artificielle.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les architectures Transformer sont utilisées dans une grande variété d'applications de traitement du langage naturel. Elles sont au cœur de nombreux modèles de langage de pointe, utilisés pour des tâches allant de la traduction automatique à la génération de texte en passant par la réponse aux questions. Les Transformers sont également utilisés dans les assistants vocaux, les chatbots et d'autres applications où la compréhension du contexte du langage est importante. Par ailleurs, bien que leur utilisation la plus notable soit dans le domaine du langage, les Transformers sont également explorés pour d'autres types de données séquentielles, comme les séries temporelles ou la musique.
Tree of Thoughts (ToT)
L'"Arbre des Pensées" ou "Tree of Thoughts" (ToT) est un cadre de travail introduit par Yao et al. (2023) et Long (2023) pour améliorer la résolution de problèmes complexes avec des modèles de langage. Au lieu d'utiliser une simple invite, ToT construit un arbre où chaque "pensée" représente une séquence de langage cohérente qui sert d'étape intermédiaire vers la solution d'un problème. Il offre ainsi une approche structurée pour explorer et évaluer différents chemins de raisonnement.
Pourquoi est-ce important ?
Les techniques d'invite traditionnelles sont souvent limitées lorsqu'il s'agit de tâches nécessitant une exploration ou une anticipation stratégique. ToT permet aux modèles de langage de s'auto-évaluer en cours de raisonnement et d'appliquer des algorithmes de recherche (comme la recherche en largeur ou en profondeur) pour explorer systématiquement des "pensées" avec des anticipations et des retours en arrière.
Comment est-il utilisé en 2023?
En 2023, ToT est employé pour une variété de tâches nécessitant une décomposition en étapes intermédiaires. Par exemple, pour le jeu mathématique "Game of 24", le modèle est guidé à travers plusieurs étapes, chacune comprenant une équation intermédiaire. Les pensées candidates sont évaluées en fonction de leur pertinence pour atteindre l'objectif. Les recherches de Yao et al. et de Long diffèrent principalement dans leur approche de la recherche d'arbre : Yao et al. utilisent des techniques classiques comme la recherche en largeur/profondeur, tandis que Long introduit un "Contrôleur ToT" formé par apprentissage par renforcement. Hulbert (2023) a également introduit la technique d'invite basée sur ToT, demandant au modèle de simuler une discussion entre experts pour explorer différentes étapes de la pensée.
V
Validation
Dans le domaine de l'apprentissage automatique, la validation est une étape utilisée pour vérifier la performance d'un modèle pendant ou après le processus d'apprentissage. Le modèle est testé sur un sous-ensemble de données (l'ensemble de validation) qu'il n'a pas vu pendant l'entraînement, pour s'assurer qu'il apprend réellement et qu'il ne se contente pas de mémoriser les réponses. C'est un peu comme une interrogation surprise pour l'IA en plein milieu du semestre.
Pourquoi est-ce important ?
La validation est cruciale car elle permet d'évaluer la capacité d'un modèle à généraliser, c'est-à-dire à faire des prédictions précises sur des données qu'il n'a jamais vues auparavant. Cela permet d'éviter le surapprentissage, un problème courant où le modèle s'adapte si bien aux données d'entraînement qu'il performe mal sur de nouvelles données. En fin de compte, la validation aide à créer des modèles d'IA plus robustes et plus fiables.
Comment est-elle utilisée en 2023 ?
En 2023, la validation est une pratique standard dans le développement de modèles d'apprentissage automatique. Les ingénieurs en apprentissage automatique utilisent l'ensemble de validation pour affiner les hyperparamètres du modèle et optimiser ses performances. De plus, avec l'évolution de l'IA et l'introduction de techniques plus sophistiquées, la validation est de plus en plus utilisée dans des approches comme la validation croisée, où l'ensemble de données est divisé en plusieurs sous-ensembles et le modèle est formé et testé plusieurs fois, avec chaque sous-ensemble servant une fois comme ensemble de validation.
Vector search
La recherche vectorielle est une méthode permettant de trouver des objets similaires ayant des caractéristiques communes en utilisant des modèles d'apprentissage automatique qui détectent les relations sémantiques entre les objets dans un index. En d'autres termes, elle repose sur la conversion d'objets (comme du texte, des images ou des sons) en vecteurs dans un espace multidimensionnel, puis sur la recherche des objets les plus proches (les plus similaires) dans cet espace.
Pourquoi est-ce important ?
La recherche vectorielle est importante car elle permet d'effectuer des recherches plus intelligentes et plus contextuelles. Au lieu de simplement comparer des mots-clés ou des caractéristiques exactes, la recherche vectorielle permet d'identifier les objets qui sont "sémantiquement" similaires. Cela signifie qu'elle peut trouver des correspondances basées sur le sens ou le contexte, même si les mots exacts ou les caractéristiques ne correspondent pas. C'est particulièrement utile pour la recherche d'information, la recommandation de contenu, la détection d'anomalies, entre autres applications.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, la recherche vectorielle est largement utilisée dans de nombreux domaines. Par exemple, elle est couramment utilisée dans les systèmes de recommandation pour suggérer des produits, des films ou de la musique similaires à ceux que l'utilisateur a aimés par le passé. Elle est également utilisée dans les moteurs de recherche pour fournir des résultats plus pertinents et contextuels. De plus, avec l'augmentation des données non structurées comme les images et les vidéos, la recherche vectorielle devient de plus en plus essentielle pour extraire des informations utiles de ces types de données. Des outils comme OpenAI's DALL·E, qui utilise la recherche vectorielle pour générer des images à partir de descriptions textuelles, illustrent le potentiel de cette technique.
W
Weights
Les poids (weights) sont les paramètres d'un modèle d'apprentissage profond (deep learning) utilisés pour effectuer des prédictions. Ils sont appris lors du processus d'entraînement et représentent la force des connexions entre les différentes couches du réseau neuronal artificiel. Les poids déterminent la sortie du modèle pour une entrée donnée et sont ajustés lors du processus d'entraînement afin d'améliorer la précision du modèle.
Pourquoi sont-ils importants ?
Les poids sont essentiels pour la capacité d'un modèle d'apprentissage profond à apprendre à partir des données. Ils capturent les relations entre les différentes variables et permettent au modèle de généraliser à de nouvelles données. Les poids influencent directement les prédictions du modèle, et leur ajustement pendant l'entraînement permet d'optimiser la performance du modèle en minimisant l'erreur entre les prédictions et les valeurs réelles.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, les poids sont utilisés dans divers domaines de l'apprentissage automatique et du deep learning. Ils sont utilisés dans des modèles de reconnaissance d'images pour apprendre à détecter des motifs visuels et effectuer des classifications précises. Dans le domaine du traitement du langage naturel, les poids sont utilisés pour modéliser les relations sémantiques entre les mots et les phrases, permettant ainsi aux modèles de comprendre et de générer du texte. Les poids sont également utilisés dans des applications telles que la recommandation de produits, la prédiction de comportements clients et la détection d'anomalies, où ils permettent de capturer les relations complexes dans les données et de prendre des décisions basées sur ces relations.
Z
Zero-Shot Prompting
Le concept de "Zero-Shot Prompting" fait référence à la capacité des grands modèles de langage, comme GPT-3, à effectuer certaines tâches sans avoir reçu d'exemples spécifiques lors de leur instruction. Ces modèles, formés sur d'énormes quantités de données, peuvent suivre des instructions et réaliser des tâches "zero-shot", c'est-à-dire sans exemples préalables. Par exemple, lorsque l'on demande au modèle de classifier un texte comme étant neutre, négatif ou positif sans lui donner d'exemple précis, il est capable de le faire grâce à sa compréhension intrinsèque du "sentiment".
Pourquoi est-ce important ?
La capacité de "zero-shot prompting" démontre l'efficacité et la flexibilité des modèles de langage modernes. Elle permet aux utilisateurs de communiquer avec le modèle de manière intuitive sans avoir à fournir systématiquement des exemples ou des instructions détaillées. Cette capacité rend les modèles plus accessibles et plus efficaces dans de nombreux contextes d'application, réduisant la nécessité d'un apprentissage supervisé spécifique pour chaque nouvelle tâche.
Comment est-il utilisé en 2023 ?
En 2023, la capacité "zero-shot" est largement exploitée dans diverses applications impliquant des modèles de langage. Cependant, de récentes évolutions, comme l'affinage par instruction (instruction tuning) décrit par Wei et al. en 2022, ont amélioré l'apprentissage zero-shot. Cette méthode consiste à affiner les modèles sur des ensembles de données décrits via des instructions. De plus, la RLHF (reinforcement learning from human feedback) est adoptée pour améliorer ce processus, alignant davantage le modèle sur les préférences humaines. Ces développements sont notamment au cœur des capacités de modèles comme ChatGPT. Lorsque le "zero-shot" ne fonctionne pas, on s'oriente vers des méthodes de "few-shot prompting" où quelques exemples sont fournis pour guider le modèle.
Zone de Développement Proximal (ZPD)
La Zone de Développement Proximal (ZPD) est un concept issu de l'éducation. Par exemple, chaque année, les élèves font progresser leurs compétences en mathématiques, de l'addition et de la soustraction à la multiplication et à la division, et même jusqu'à des équations d'algèbre et de calcul complexes. La clé de la progression est l'apprentissage progressif de ces compétences. Dans l'apprentissage automatique, la ZPD se produit lorsque les modèles sont formés sur des tâches progressivement plus difficiles, afin d'améliorer leur capacité d'apprentissage.
Pourquoi est-ce important ?
La ZPD est importante car elle guide l'apprentissage optimal, en se concentrant sur les tâches qui sont juste hors de portée de l'apprenant (ou du modèle d'IA), mais qui peuvent être accomplies avec un certain soutien ou une certaine guidance. Cela conduit à un apprentissage plus efficace et plus efficient, car il permet à l'apprenant de constamment se déplacer vers des compétences et des connaissances plus avancées.
Comment est-ce utilisé en 2023 ?
En 2023, la ZPD est utilisée dans le domaine de l'apprentissage automatique pour former des modèles de manière progressive et ciblée. Par exemple, un modèle pourrait d'abord être formé pour reconnaître des formes simples dans des images, puis progresser vers des tâches plus complexes comme la reconnaissance d'objets ou de visages. De cette façon, la ZPD permet aux modèles de s'améliorer progressivement et de devenir plus compétents dans des tâches de plus en plus complexes.