L’apprentissage par transfert est une technique en intelligence artificielle où un modèle préentraîné sur une tâche est ajusté pour une tâche connexe. Cela réduit le temps et les ressources nécessaires à l’entraînement d’un modèle, en utilisant moins de données. Par exemple, un modèle qui reconnaît des chiens peut être ajusté pour identifier des chats avec moins d’images.

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, un « token » est une unité fondamentale de données. Il peut représenter un mot, une partie de mot ou même un caractère individuel dans le traitement du langage naturel. Les modèles d’IA utilisent des tokens pour analyser et générer du texte.

Les réseaux neuronaux siamois sont des modèles d’intelligence artificielle partageant les mêmes poids pour traiter deux entrées distinctes. Ils comparent les vecteurs de sortie pour évaluer la similarité entre les entrées. Utilisés dans la reconnaissance faciale, le suivi d’objets et le traitement du langage, ces réseaux permettent d’améliorer l’efficacité des tâches de comparaison en réduisant le temps de calcul.

Le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN), ou NLP en anglais, est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre, interpréter et répondre au langage humain. Utilisé dans des applications comme les chatbots et la traduction automatique, le TALN transforme des textes en données compréhensibles par les machines, facilitant ainsi l’interaction homme-machine.

Le « Prompt engineering » est une technique utilisée pour optimiser les interactions avec les modèles d’intelligence artificielle, comme ceux de traitement du langage naturel. Il s’agit de concevoir et formuler des instructions claires et précises pour obtenir des réponses pertinentes et efficaces des IA.

Les hallucinations en intelligence artificielle (IA) soulèvent quelques questions sur la fiabilité de ces technologies. Pourquoi un modèle peut-il générer des informations incorrectes ou incohérentes ? Découvrez les causes sous-jacentes, allant des biais dans les données d’entraînement aux limites des algorithmes eux-mêmes.

Le fine-tuning est une technique clé dans le domaine de l’intelligence artificielle, particulièrement utile pour adapter des modèles préexistants à des tâches spécifiques. Dans un contexte où les modèles d’apprentissage automatique deviennent de plus en plus sophistiqués et volumineux, cette méthode permet d’optimiser leur performance sans avoir besoin de repartir de zéro.

Découvrez comment BERT, le modèle révolutionnaire de traitement du langage naturel développé par Google, transforme notre interaction avec les machines. Grâce à son approche bidirectionnelle unique, BERT permet une compréhension approfondie des nuances linguistiques, surpassant les modèles précédents.