L’IA et tout particulièrement l’IA générative aura été le sujet de l’année 2023 et çà continue sur un rythme effréné.
ChatGPT d’openai a montré au grand publique une nouvelle forme d’interaction et a lancé des applications dans tous les domaines.
Je vous partage ici la compilation des articles publiés jusque là sur l'IA Générative 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).
Commençons par le côté business
Et oui, on ne fait pas de la tech pour la tech, l'IA Générative est une solution, pas une motivation. Le chiffre d'affaire doit animer toute réflexion et un retour sur investissement est recherché quelque soit les problèmes à résoudre.
Vous avez besoin de vraies raisons pour investir dans l’IA générative ? Bien sûre, et des gains substantiels de productivité à 2 chiffres, on ne voit pas cela tous les jours. Alors j'espère que cet article va vous motiver à investir dans l'IA Générative :
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) :
Chaque technologie vient avec son lot de
RLHF, la "secret sauce" de ChatGPT? C'est certainement l'un des fondement de la réussite d'OpenAI. Pour mieux comprendre ce qu'il y a derrière l'acronyme RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) il faut lire :
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
Dans ce 2eme article, on creuse le sujet de RAG (ou Génération Augmentée par Récupération d'informations). C'est une architecture système en IA qui permet d'utiliser la puissance des grands modèles de langage sur les données de votre entreprise. Vos équipes pourront enfin trouver des réponses à leurs questions et travailler efficacement à la création de valeur (sans fuiter vos données sensibles vers les chatbot gratuits).
Pour approfondir
Suivant l’application visée, vous pouvez être amené à devoir (sur)entrainer votre propre model de langage. Voici comment
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.
Et LMM, LVM, qu'est-ce que c'est ?
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.
Comme on a pu le voir l'IA multimodale avancée a le potentiel de révolutionner les interactions des utilisateurs en intégrant le traitement du texte et de l'image. Cette synergie permet de créer de nouvelles applications et d'améliorer considérablement l'expérience utilisateur et l'efficience.
Des modèles open sources sont des alternatives à OpenAI GPT-4 Vision, à tester.
Voilà, c'est tout pour aujourd'hui, j'espère que cela vous a motivé à faire valoriser les données de votre entreprise dès que possible.
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