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 une architecture d’apprentissage profond utilisée principalement pour comparer des objets similaires, comme des images ou du texte. Ils consistent en deux sous-réseaux identiques partageant les mêmes poids et paramètres. Cette structure permet de mesurer la similitude entre deux entrées distinctes, facilitant ainsi des tâches telles que la reconnaissance faciale ou la détection de duplications.

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 Few-shot Learning est une technique d’intelligence artificielle qui permet à un modèle d’apprendre efficacement avec très peu de données. Contrairement aux méthodes traditionnelles nécessitant de grandes quantités d’exemples, cette approche s’inspire de la capacité humaine à généraliser à partir de quelques expériences. Elle est particulièrement utile dans des contextes où les données sont rares ou coûteuses à obtenir.

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.

Un LLM génère du texte en prédisant le mot suivant le plus probable en fonction des mots précédents. Le calcul de cette probabilité est influencée par plusieurs paramètres. Aujourd’hui, nous allons nous pencher sur deux d’entre eux : la Température et le TOP P.