10 concepts clés génératifs de l’IA expliqués

Introduction

AI génératif Ce n’était pas quelque chose entendu parler de quelques années, mais il a rapidement remplacé l’apprentissage en profondeur comme l’un des mots à la mode les plus chauds de l’IA. C’est un sous-domaine de l’IA – un apprentissage automatique concrètement et, plus précisément, un apprentissage en profondeur – axé sur la création de modèles capables d’apprendre des modèles complexes dans des données réelles existantes comme le texte, les images, etc., et générer de nouvelles instances de données avec des propriétés similaires à celles existantes, de sorte que le contenu nouvellement généré ressemble souvent à de réels.

L’IA générative a imprégné tous les domaines d’application et l’aspect de la vie quotidienne, littéralement, en comprenant ainsi une série de termes clés qui l’entourent – dont certains sont souvent entendus non seulement dans les discussions technologiques, mais dans les discussions sur l’industrie et les affaires dans son ensemble – est la compréhension clé et la séjour au sommet de ce sujet d’IA massivement populaire.

Dans cet article, nous explorons 10 concepts d’IA génératifs qui sont essentiels à la compréhension, que vous soyez ingénieur, utilisateur ou consommateur d’IA génératif.

1. Modèle de fondation

Définition: Un modèle de fondation est un grand modèle d’IA, généralement un réseau neuronal profond, formé sur des ensembles de données massifs et divers tels que des bibliothèques de texte ou d’image Internet. Ces modèles apprennent des modèles et des représentations généraux, leur permettant d’être affinés pour de nombreuses tâches spécifiques sans nécessiter la création de nouveaux modèles à partir de zéro. Les exemples incluent de grands modèles de langage, des modèles de diffusion pour les images et des modèles multimodaux combinant divers types de données.

Pourquoi c’est la clé: Les modèles de fondation sont au cœur de la génération générative de l’IA d’aujourd’hui. Leur formation générale leur accorde des capacités émergentes, ce qui les rend puissantes et adaptables à une variété d’applications. Cela réduit le coût nécessaire pour créer des outils spécialisés, formant l’épine dorsale des systèmes d’IA modernes, des chatbots aux générateurs d’images.

2. Modèle de grande langue (LLM)

Définition: Un LLM est un vaste modèle de traitement du langage naturel (NLP), généralement formé sur des téraoctets de données (documents texte) et défini par des millions à des milliards de paramètres, capable de traiter la compréhension du langage et les tâches de génération à des niveaux sans précédent. Ils comptent normalement sur une architecture d’apprentissage en profondeur appelé transformateur, dont le soi-disant mécanisme d’attention permet au modèle de peser la pertinence de différents mots dans le contexte et de capturer l’interrelation entre les mots, devenant ainsi la clé du succès des LLM massifs comme Chatgpt.

Pourquoi c’est la clé: Les applications d’IA les plus importantes aujourd’hui, comme Chatgpt, Claude et d’autres outils génératives, ainsi que des assistants conversationnels personnalisés dans une myriade de domaines, sont tous basés sur les LLM. Les capacités de ces modèles ont dépassé celles des approches PNL plus traditionnelles, telles que les réseaux de neurones récurrents, dans le traitement des données de texte séquentielles.

3. Modèle de diffusion

Définition: Tout comme les LLM sont le principal type de modèles d’IA génératifs pour les tâches NLP, les modèles de diffusion sont l’approche de pointe pour générer du contenu visuel comme les images et l’art. Le principe derrière les modèles de diffusion est d’ajouter progressivement du bruit à une image, puis d’apprendre à inverser ce processus par le débarras. Ce faisant, le modèle apprend des modèles très complexes, devenant finalement capables de créer des images impressionnantes qui apparaissent souvent photoréalistes.

Pourquoi c’est la clé: Les modèles de diffusion se distinguent dans le paysage génératif de l’IA d’aujourd’hui, avec des outils comme Dall · E et MidJourney capables de produire des visuels créatifs de haute qualité à partir d’invites de texte simples. Ils sont devenus particulièrement populaires dans les industries commerciales et créatives pour la génération de contenu, la conception, le marketing, etc.

4. ingénierie rapide

Définition: Saviez-vous que l’expérience et les résultats de l’utilisation d’applications basées sur LLM comme Chatgpt dépendent fortement de votre capacité à demander quelque chose dont vous avez besoin La bonne façon? L’artisanat de l’acquisition et de l’application de cette capacité est connu sous le nom d’ingénierie rapide, et il implique de concevoir, de raffiner et d’optimiser les entrées utilisateur ou invite pour guider le modèle vers les sorties souhaitées. D’une manière générale, une bonne invite doit être claire, spécifique et surtout axée sur les objectifs.

Pourquoi c’est la clé: En se familiarisant avec les principes et directives d’ingénierie rapide des clés, les chances d’obtenir des réponses précises, pertinentes et utiles sont maximisées. Et comme toute compétence, tout ce qu’il faut est une pratique cohérente pour la maîtriser.

5. Génération augmentée de récupération

Définition: Les LLM autonomes sont indéniablement remarquables « IA Titans » capables de traiter des tâches extrêmement complexes qui il y a quelques années étaient considérées comme impossibles, mais elles ont une limitation: leur dépendance à l’égard des données de formation statique, qui peuvent rapidement devenir obsolètes et le risque d’un problème appelé hallucinations (discuté plus tard). Les systèmes de génération augmentée (RAG) de récupération sont apparus pour surmonter ces limites et éliminer le besoin de recyclage constant (et très coûteux) sur de nouvelles données en incorporant une base de documents externe accessible via un mécanisme de récupération d’informations similaire à ceux utilisés dans les moteurs de recherche modernes, appelés le module Retriever. En conséquence, le LLM dans un système de chiffon génère des réponses qui sont plus factuellement correctes et plus fondées sur des preuves à jour.

Pourquoi c’est la clé: Grâce aux systèmes RAG, les applications LLM modernes sont plus faciles à mettre à jour, plus conscientes de contexte et capables de produire des réponses plus fiables et fiables; Par conséquent, les applications LLM du monde réel sont rarement exemptées des mécanismes de chiffon à l’heure actuelle.

6. Hallucination

Définition: L’un des problèmes les plus courants subis par les LLM, les hallucinations se produisent lorsqu’un modèle génère un contenu qui n’est pas fondé sur les données de formation ou toute source factuelle. Dans de telles circonstances, au lieu de fournir des informations précises, le modèle « décide simplement de » générer du contenu qui, à première vue, semble plausible mais pourrait être factuellement incorrect ou même absurde. Par exemple, si vous interrogez un LLM sur un événement historique ou une personne qui n’existe pas, et qu’il fournit une réponse confiante mais fausse, c’est un exemple clair d’hallucination.

Pourquoi c’est la clé: Comprendre les hallucinations et pourquoi ils se produisent est essentiel pour savoir comment les résoudre. Les stratégies courantes pour réduire ou gérer les hallucinations du modèle comprennent les compétences organisées en matière d’ingénierie rapide, l’application de filtres post-traitement aux réponses générées et l’intégration des techniques de chiffon aux réponses générées au sol dans les données réelles.

7. Fonction (vs pré-formation)

Définition: Les modèles d’IA génératifs comme les LLM et les modèles de diffusion ont de grandes architectures définies par jusqu’à des milliards de paramètres formables, comme discuté précédemment. La formation de ces modèles suit deux approches principales. Modèle de pré-formation implique la formation du modèle à partir de zéro sur des ensembles de données massifs et divers, prenant considérablement plus de temps et nécessitant de grandes quantités de ressources de calcul. C’est l’approche utilisée pour créer des modèles de fondation. Entre-temps, modèle de réglage fin est le processus de prise d’un modèle pré-formé et de l’exposition à un ensemble de données plus petit et plus spécifique au domaine, au cours de laquelle seule une partie des paramètres du modèle est mise à jour pour la spécialiser pour une tâche ou un contexte particulier. Inutile de dire que ce processus est beaucoup plus léger et efficace par rapport à la pré-formation à pleine mode.

Pourquoi c’est la clé: Selon le problème spécifique et les données disponibles, le choix entre la pré-formation et le réglage fin du modèle est une décision cruciale. Comprendre les forces, les limitations et les cas d’utilisation idéaux où chaque approche doit être sélectionnée aide les développeurs à créer des solutions d’IA plus efficaces et plus efficaces.

8. Fenêtre de contexte (ou longueur de contexte)

Définition: Le contexte est une partie très importante des entrées utilisateur des modèles d’IA génératifs, car il établit les informations à considérer par le modèle lors de la génération d’une réponse. Cependant, la fenêtre de contexte ou la longueur doit être soigneusement gérée pour plusieurs raisons. Premièrement, les modèles ont des limitations de longueur de contexte fixe, qui limitent la quantité d’entrée qu’ils peuvent traiter en une seule interaction. Deuxièmement, un contexte très court peut donner des réponses incomplètes ou non pertinentes, tandis qu’un contexte trop détaillé peut submerger le modèle ou affecter l’efficacité du rendement.

Pourquoi c’est la clé: La gestion de la durée du contexte est une décision de conception essentielle lors de la création de solutions avancées d’IA génératrices telles que les systèmes de chiffon, où des techniques telles que le contexte de contexte / connaissance, le résumé ou la récupération hiérarchique sont utilisées pour gérer efficacement les contextes longs ou complexes.

9. Agent AI

Définition: Bien que la notion d’agents d’IA remonte à des décennies et que les agents autonomes et les systèmes multi-agents fassent depuis longtemps partie de l’IA dans des contextes scientifiques, l’essor de l’IA génératif a renouvelé l’accent sur ces systèmes – récemment appelé «IA agentique». L’IA agentique est l’une des plus grandes tendances de l’IA génératrice, car elle repousse les limites de l’exécution de tâches simples à des systèmes capables de planifier, de raisonner et d’interagir de manière autonome avec d’autres outils ou environnements.

Pourquoi c’est la clé: La combinaison des agents d’IA et des modèles génératives a entraîné des progrès majeurs ces dernières années, ce qui a conduit à des réalisations telles que les assistants de recherche autonomes, les robots de résolution de tâches et l’automatisation des processus en plusieurs étapes.

10. AI multimodal

Définition: Les systèmes d’IA multimodaux font partie de la dernière génération de modèles génératifs. Ils intègrent et traitent plusieurs types de données, tels que du texte, des images, de l’audio ou de la vidéo, à la fois en entrée et en générant plusieurs formats de sortie, élargissant ainsi la plage de cas d’utilisation et d’interactions qu’ils peuvent prendre en charge.

Pourquoi c’est la clé: Grâce à l’IA multimodale, il est désormais possible de décrire une image, de répondre aux questions sur un graphique, de générer une vidéo à partir d’une invite, et plus – le tout dans un système unifié. En bref, l’expérience utilisateur global est considérablement améliorée.

Emballage

Cet article a dévoilé, démystifié et souligné la signification de dix concepts clés entourant l’IA générative – sans doute la plus grande tendance de l’IA de ces dernières années en raison de sa capacité impressionnante à résoudre des problèmes et à effectuer des tâches qui étaient autrefois considérées comme impossibles. Familiariser ces concepts vous place dans une position avantageuse pour se tenir au courant des développements et vous engager efficacement avec le paysage d’IA en évolution rapide.

Iván Palomares Carrascosa est un leader, écrivain, conférencier et conseiller dans l’IA, l’apprentissage automatique, le Deep Learning & LLMS. Il entraîne et guide les autres à exploiter l’IA dans le monde réel.