Alors que l’IA générative continue d’évoluer, elle fait de plus en plus partie des conversations quotidiennes, intégrant des termes tels que « apprentissage automatique » et « suggestions » dans des discussions informelles autour d’un café. Il est essentiel de rester informé du vocabulaire de l’IA en expansion, qui inclut des notions allant de la planification dans les systèmes d’IA aux spécificités des petits modèles de langage (SLM).
Les systèmes d’IA démontrent désormais d’impressionnantes capacités de résolution de problèmes, similaires au raisonnement humain. Ils apprennent à partir de données historiques pour créer des plans et exécuter une séquence d’actions visant à atteindre des objectifs spécifiques. Par exemple, une IA pourrait organiser une visite dans un parc à thème en planifiant stratégiquement les attractions tout en veillant à ce qu’une attraction aquatique soit prévue pour la partie la plus chaude de la journée.
Il y a deux étapes cruciales dans le déploiement d’un système d’IA : la formation et l’inférence. La formation consiste à éduquer le système en utilisant des ensembles de données pour qu’il puisse faire des prédictions ou accomplir des tâches. Par exemple, il pourrait apprendre à prédire les prix des maisons en analysant des données historiques de vente. L’inférence est lorsque le système utilise les schémas appris pour prédire le prix d’une nouvelle maison sur le marché.
De plus, nous pouvons différencier entre les grands modèles de langage (LLMs) et leurs homologues plus petits, les SLMs. Alors que les LLMs nécessitent une puissance de calcul substantielle, les SLMs fonctionnent sur des ensembles de données plus petits et nécessitent moins de paramètres, ce qui les rend adaptés à une utilisation sur des appareils mobiles pour des requêtes simples.
Un autre concept est l’ancrage, qui consiste à ancrer un modèle d’IA à des données du monde réel pour améliorer la précision et fournir des réponses pertinentes. Les développeurs d’IA cherchent à atténuer le problème des IA fournissant des informations inexactes ou obsolètes, communément appelées hallucinations.
Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) permet aux systèmes d’IA d’accéder à des bases de données externes pour améliorer la précision et la pertinence actuelle, tout comme ajouter des connaissances supplémentaires sans avoir à reprogrammer de manière extensive.
L’orchestration de l’IA guide les systèmes d’IA à travers des tâches pour fournir des réponses optimales. Par exemple, elle peut stocker l’historique des conversations pour comprendre les indices contextuels dans les questions de suivi.
Enfin, bien que les modèles d’IA actuels ne possèdent pas une mémoire réelle, l’orchestration peut aider à simuler la mémoire, stockant temporairement des informations pour informer les interactions actuelles, ou utilisant des bases de données selon le modèle de Recherche-Augmentation pour fournir des réponses les plus à jour.
Pour plus d’informations sur l’IA et les derniers développements dans le domaine, vous pouvez visiter des sources autoritaires comme l’Association for the Advancement of Artificial Intelligence ou les International Joint Conferences on Artificial Intelligence. Ces organisations offrent des informations, des recherches et des mises à jour sur les technologies de l’IA. Cependant, comme l’IA continue d’évoluer rapidement, il est crucial de vérifier régulièrement ces sources pour les dernières informations.
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