Notebooklm + Recherche profonde: le hack d’apprentissage ultime

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Les informations sont partout aujourd’hui, mais l’attention est rare, et donc la maîtrise de notre apprentissage est devenue plus importante que jamais. CahierL’assistant de prise de notes alimenté par Google, et le concept de recherche profondeune approche LLM ciblée et méthodique pour comprendre des sujets complexes, changent le jeu. Ensemble, ils offrent une approche transformatrice pour absorber, organiser et conserver les connaissances.

Cet article vous montrera comment tirer le meilleur parti de cette combinaison et pourquoi il peut être le piratage d’apprentissage ultime.

Aperçu du flux de travail

Pour tirer le meilleur parti des outils d’IA modernes, nous combinerons des recherches approfondies avec la prise de notes interactives. Voici une ventilation du flux de travail:

• Choisissez un sujet avancé en IA ou en science des données
• Utilisez la perplexité pour poser des questions détaillées et suivre les citations source
• Organisez vos résultats dans un PDF propre et structuré
• Transformez votre rapport statique en un cahier intelligent et interactif
• Utilisez des outils tels que des aperçus audio, des questions et réponses et des cartes Mind dans Notebooklm pour élever votre compréhension du matériel

Cette combinaison transforme la lecture passive en apprentissage multimodal et interactif.

Étape 1: Choisissez un sujet

À nous commencer par sélectionner un sujet dans les domaines de l’IA, de l’apprentissage automatique ou de la science des données. Vous voudrez peut-être comprendre les transformateurs, par exemple, l’architecture derrière les percées comme GPT, Bert et T5. C’est un sujet dense impliquant:

• Mécanismes d’auto-agence
• Architectures d’encodeur
• Pré-formation vs fin

Étape 2: Utilisez la perplexité pour générer un rapport de recherche

L’objectif de cette étape est de générer un rapport bien structuré, soutenu par des citations et complets sur votre sujet choisi en utilisant Perplexity AI, qui servira plus tard d’entrée pour Notebooklm.

Perplexité est un moteur de recherche alimenté en AI qui synthétise les résultats en réponses concises et soutenues par des citations. Vous pouvez utiliser la version gratuite ou vous connecter pour des fonctionnalités plus avancées comme les téléchargements de fichiers et le threading de suivi.

Pour l’utiliser, visitez Site de Perplexityentrez une invite pour le contenu sur lequel vous cherchez à créer un rapport, sélectionnez l’option « Recherche en profondeur » et envoyez votre invite.

Une bonne invite devrait:

• Définissez clairement le sujet Vous voulez explorer pour que l’IA comprenne le sujet exact et reste concentré tout au long de la réponse
• Expliquez la structure préférée Pour la sortie, comme l’organisation des informations en sections, l’utilisation de puces ou des comparaisons entre les concepts
• Demandez des citations ou des sources Pour s’assurer que les informations fournies sont soutenues par des références crédibles et peuvent être vérifiées pour l’exactitude

Un bon exemple invite ressemble à:

Créez un rapport technique complet et bien cité expliquant l’architecture du transformateur dans la PNL, y compris l’historique, la formulation mathématique, le mécanisme de coder-décodeur, les mécanismes d’attention, le codage positionnel et les applications actuelles comme Chatgpt et Bert.

Après avoir généré votre contenu, révisez et formatez-le dans un rapport PDF propre et lisible.

Étape 3: Téléchargez le rapport sur Notebooklm

Une fois que vous avez généré votre rapport de recherche complet, la prochaine étape consiste à apporter ce contenu dans NotebookLM. Cette étape transforme votre recherche statique en un environnement d’apprentissage dynamique et interactif.

Comment télécharger votre rapport:

1. Aller à Cahier Et connectez-vous avec votre compte Google
2. Cliquez sur «Créer un carnet» ou sélectionnez un ordinateur portable existant
3. Choisissez «Ajouter une source», puis «Télécharger le fichier»
4. Sélectionnez votre rapport de recherche PDF dans votre ordinateur

Une fois téléchargé, vous verrez la source répertoriée dans la barre latérale. Notebooklm rédigera automatiquement le contenu et le rendra consultable et interactif.

Si vous mettez à jour votre PDF plus tard, relevez simplement la version révisée pour garder votre cahier frais et précis.

Étape 4: Tirez parti des outils de Notebooklm

Aperçu audio

Cette fonctionnalité convertit votre document, vos diapositives ou vos PDF en une conversation dynamique de style podcast avec deux hôtes d’IA qui résument et connectent des points clés. Voici le
lien à la vue d’ensemble audio pour le rapport Transformers que j’ai demandé.

Carte mentale

Les cartes mentales générées par les auto visualisent les concepts clés et leurs relations. Vous pouvez étendre ou effondrer les nœuds pour explorer les sous-thèmes et obtenir à la fois des aperçus de haut niveau et des informations détaillées.

Guides d’étude et documents d’information

Dans le panel «Studio», vous pouvez générer des sorties structurées telles que des guides d’étude ou des documents d’information. Ceux-ci sont basés uniquement sur vos sources téléchargées, ce qui en fait un chemin fiable pour synthétiser et organiser des informations.

Chat de questions-réponses contextuelles

Engagez vos sources à travers des requêtes en langue naturelle. L’IA utilise des citations et des citations directes de vos documents pour répondre, avec des références cliquables qui vous ramènent au contexte d’origine.

Pourquoi ce workflow fonctionne

• Recherche ciblée: La perplexité excelle dans la surfaçage des informations de haute qualité, à jour et citées. Plutôt que de googler ou de patauger passivement dans les papiers, vous obtenez rapidement des connaissances structurées, adaptées à vos besoins.
• Base de connaissances organisée: Transformer votre sortie de perplexité en un PDF centralise votre matériel d’apprentissage. Il ne s’agit pas seulement de collecter des liens – il s’agit de créer une seule source de vérité pour votre parcours d’étude.
• Compréhension interactive: Une fois dans Notebooklm, votre rapport statique devient dynamique. Des outils tels que les questions et les cartes Mind Contextual vous aident à explorer les informations sous plusieurs angles, renforçant la compréhension grâce à l’engagement actif.
• Apprentissage multimodal: Que vous soyez un apprenant visuel, auditif ou kinesthésique, les aperçus audio, les cartes mentales et les guides d’étude structurés de Notebooklm vous rencontrent là où vous êtes.

Conseils bonus pour maximiser le flux de travail

• Chunchez vos sujets: Vous voudrez peut-être briser les domaines complexes (comme les transformateurs) en sous-thèmes: mécanismes d’attention, stratégies de formation, variantes comme GPT vs Bert. Recherchez et traitez chaque morceau indépendamment.
• Invite de manière itérative: Dans la perplexité, suivez avec des invites plus étroites pour combler les lacunes ou explorer les concepts adjacents. Par exemple: «Expliquez le codage positionnel avec des détails mathématiques».
• Demandez des méta-questions dans Notebooklm: Utiliser des invites comme «Sur quelles hypothèses le modèle de transformateur est-il relevé?» ou « Quelles sont les idées fausses courantes sur l’attention de soi? » pour approfondir la compréhension critique.
• Utilisez le studio de Notebooklm pour l’enseignement de la préparation: Si vous préparez une conférence ou une présentation, les caractéristiques des «documents d’information» et des «contours» sont parfaites pour structurer votre matériel rapidement.

Réflexions finales

Ce flux de travail vous aide à transformer des sujets d’IA complexes en quelque chose de plus facile à comprendre et plus interactif. Vous commencez par choisir un sujet qui vous intéresse. Ensuite, vous utilisez la perplexité pour rechercher et créer un rapport bien organisé avec des sources fiables. Après cela, vous téléchargez votre rapport sur Notebooklm. Avec des fonctionnalités telles que des résumés, des cartes mentales, des aperçus audio et des questions et réponses, vous pouvez explorer le sujet de différentes manières.

Jayita Gulati est une passionnée d’apprentissage automatique et une écrivaine technique motivée par sa passion pour la construction de modèles d’apprentissage automatique. Elle est titulaire d’une maîtrise en informatique de l’Université de Liverpool.