Comprendre les terminologies clés de l’IA générative / Blogs / Perficient

L’IA générative est un domaine en évolution rapide, et comprendre ses terminologies clés est crucial pour quiconque cherche à naviguer dans ce paysage passionnant. Cet article de blog servira de guide complet, décomposant les concepts essentiels tels que les grands modèles linguistiques (LLM), l’ingénierie des invites, l’intégration, le réglage fin, et bien plus encore.

Les fondements de l’IA générative

L’IA générative, comme son nom l’indique, se concentre sur la création de nouveaux contenus. Contrairement aux systèmes d’IA traditionnels qui analysent et réagissent principalement aux données existantes, l’IA générative permet aux machines de générer des sorties originales, telles que du texte, des images, de la musique et même du code. Cette capacité provient d’algorithmes sophistiqués qui apprennent des modèles et des relations au sein d’ensembles de données massifs, leur permettant de produire un contenu nouveau et créatif.

Au cœur de nombreux systèmes d’IA générative se trouvent les grands modèles linguistiques (LLM). Il s’agit de modèles d’IA sophistiqués entraînés sur de grandes quantités de texte et de code, leur permettant de comprendre, générer et traduire le langage humain. Les LLM possèdent des capacités remarquables, notamment :

• Générer du texte de type humain : créer des histoires, des articles, des poèmes et même du code.

• Traduire des langues : traduire avec précision du texte entre différentes langues.

• Répondre aux questions : fournir des réponses complètes et informatives à un large éventail de demandes.

• Texte de synthèse : condenser de longs documents en résumés concis.

Ingénierie rapide : guider l’IA

L’ingénierie des invites est l’art de créer des invites efficaces pour obtenir le résultat souhaité d’un LLM. La qualité de l’invite influence considérablement la qualité du contenu généré. Les éléments clés d’une ingénierie rapide efficace comprennent :

• Clarté et spécificité : définissez clairement le résultat souhaité et fournissez des instructions spécifiques. Par exemple, au lieu de demander « Écrivez une histoire », essayez « Écrivez une courte histoire de science-fiction sur un robot qui tombe amoureux d’un humain ».

• Informations contextuelles : fournissez un contexte pertinent pour guider la compréhension du LLM. Par exemple, lorsque vous demandez un poème, précisez le style ou le thème souhaité (par exemple haïku, sonnet).

• Contraintes et paramètres : définissez des contraintes telles que la longueur, le ton ou le style pour guider la sortie du LLM. Par exemple, vous pouvez spécifier une limite de mots ou demander un ton humoristique.

• Affinement itératif : affinez continuellement vos invites en fonction du résultat du LLM. Expérimentez avec différentes formulations et paramètres pour obtenir les résultats souhaités.

Exemple:

Invite initiale : « Écrivez sur un chien. »

Invite raffinée : « Écrivez une courte histoire sur un chiot golden retriever espiègle qui adore chasser les écureuils dans le parc. Décrivez les pitreries ludiques du chiot avec des détails saisissants en utilisant un langage sensoriel.

Embeddings : représenter le sens dans un espace numérique

Les incorporations sont des représentations numériques de mots, de phrases ou même de documents entiers. Ils capturent la signification sémantique de ces entités en les mappant dans un espace vectoriel de grande dimension. Les mots ayant des significations similaires sont placés plus près les uns des autres dans cet espace, tandis que les mots différents sont plus éloignés les uns des autres.

Les intégrations sont cruciales pour diverses applications d’IA générative, notamment :

• Améliorer les résultats de recherche : en comprenant la signification sémantique des requêtes de recherche, les intégrations permettent d’obtenir des résultats de recherche plus précis et plus pertinents.

• Systèmes de recommandation : en analysant les préférences des utilisateurs et les caractéristiques des articles, les intégrations peuvent recommander des produits, des films ou de la musique pertinents.

• Modélisation de sujets : en identifiant des groupes de mots ayant des significations similaires, les intégrations peuvent aider à identifier les principaux sujets ou thèmes au sein d’une collection de documents.

Exemple:

Considérez les mots « chat », « chien » et « voiture ». Dans un espace d’intégration, « chat » et « chien » pourraient être plus proches l’un de l’autre en raison de leur relation sémantique commune en tant qu’animaux, tandis que « voiture » serait plus éloignée.

Mise au point : adapter les LLM à des tâches spécifiques

Le réglage fin consiste à adapter un LLM pré-formé à une tâche ou un domaine spécifique. Ce processus implique la formation du modèle sur un ensemble de données plus petit et plus spécialisé, pertinent pour l’application cible. Le réglage fin permet aux LLM de :

• Améliorez les performances sur des tâches spécifiques : améliorez la précision et l’efficacité du modèle pour des tâches telles que la réponse aux questions, la synthèse de texte et l’analyse des sentiments.

• Réduisez les biais et les hallucinations : atténuez les biais potentiels et réduisez la probabilité que le modèle génère des résultats inexacts ou absurdes.

• Personnalisez le comportement du modèle : adaptez les réponses du modèle à des exigences spécifiques, telles que le maintien d’un ton ou d’un style particulier.

Exemple:

Un LLM à usage général peut être affiné sur un ensemble de données d’articles médicaux pour créer un modèle spécialisé permettant de répondre avec précision aux questions médicales.

Un résumé des terminologies clés

• IA générative : systèmes d’IA capables de créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images et de la musique.

• Grands modèles linguistiques (LLM) : modèles d’IA sophistiqués formés sur d’énormes quantités de texte et de code, leur permettant de comprendre et de générer un langage humain.

• Ingénierie des invites : l’art de créer des invites efficaces pour guider les LLM et obtenir le résultat souhaité.

• Embeddings : représentations numériques de mots, d’expressions ou de documents qui capturent leur signification sémantique.

• Mise au point : processus d’adaptation d’un LLM pré-formé à une tâche ou un domaine spécifique.

Conclusion

Comprendre ces terminologies clés est crucial pour quiconque cherche à naviguer dans le paysage en évolution rapide de l’IA générative. À mesure que ce domaine continue de progresser, la maîtrise de ces concepts sera essentielle pour libérer tout le potentiel de ces technologies puissantes et exploiter leurs capacités de transformation dans divers domaines.

Cet article de blog a fourni une compréhension fondamentale des terminologies clés de l’IA générative. En explorant ces concepts plus en profondeur et en expérimentant différentes techniques, vous pourrez mieux apprécier la puissance et le potentiel de l’IA générative.