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  • Photo du rédacteurHerve Blanc

L’IA générative aura été le sujet de l’année 2023

Dernière mise à jour : 29 déc. 2023

L’IA et tout particulièrement l’IA générative aura été le sujet de l’année 2023.

ChatGPT d’openai a montré au grand publique une nouvelle forme d’interaction et a lancé des applications dans tous les domaines.

Mon cadeau de fin d’année, c’est la compilation des articles publiés pour vous aider à y voir plus claire (car ce n’est pas qu’un hype, mais une vague de fond qui ne fait qu’amplifier).



meilleurs voeux pour 2024

 

Côté business commençons par :


Vous avez besoin de vraies raisons pour investir dans l’IA générative : des gains de productivité à 2 chiffres, on ne voit pas cela tous les jours.

 

L'interaction en langage naturel est maintenant une réalité, et la réponse aux questions des clients est un cas d'utilisation prédominant pour cette technologie. La traduction, le résumé et la génération de contenus sont également d'autres cas d'utilisation très intéressants. 

 

Et puis, pour mieux comprendre la technologie (de l'IA générative) :


RLHF, la "secret sauce" de ChatGPT? C'est certainement l'un des fondement de la réussite d'OpenAI.


ChatGPT fourni des réponses inexactes si vous lui demandez quelque chose lié à votre entreprise ou vos produits. Bien sûr, vos informations propriétaires ne faisaient pas parti de son jeu de données d’entrainement. Pour savoir comment y remédier


OpenAI nous a fait croire avec ChatGTP que « plus de paramètres c’était mieux ».La communauté IA open source a pris une approche différente et a montré que plus de données, et la formation avec moins de jetons par paramètre était une solution pour réduire votre coût d’inférence, tout en maintenant les performances.


Il y a eu une idée répandue selon laquelle ajouter des milliards de paramètres aux #LLMs comme ChatGPT pourrait leur permettre de voir émerger de nouveaux comportements. Cependant, une étude de l’Université de Stanford a montré que ces aptitudes sont bien présentes à plus petite échelle et qu’elles peuvent être mesurées avec les bonnes métriques.


Suivant l’application visée, vous pouvez être amené à devoir entrainer votre propre model de langage. Voici comment

 

Les modèles multimodaux sont capables de traiter des informations provenant de différentes sources, comme le texte, l'image, l'audio et la vidéo. Ils peuvent ainsi être utilisés dans une multitude d'applications.

 

L'IA générative révolutionne la recherche d'images. Les images et leurs descriptions textuelles sont transformées en données numériques. Ces données sont ensuite combinées pour créer un index de recherche plus complet. Cela permet de trouver des images qui n'étaient pas auparavant accessibles, même si elles n'ont pas de description textuelle. L'IA générative peut également être utilisée pour créer de nouvelles images ou pour modifier des images existantes. Cela ouvre de nouvelles possibilités pour les utilisateurs.

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