Principes fondamentaux de l'intelligence artificielle – Troisième partie : Concepts
Oui, Avez-vous apprécié nos deux premiers articles sur l'apprentissage de l'intelligence artificielle (IA) pour les utilisateurs de Linux ?Vous apprécierez sans doute cette troisième partie, où nous aborderons plusieurs concepts et termes essentiels liés à ce domaine technologique. Si vous n'avez pas lu les deux parties précédentes, nous tenons à préciser que… Dans la deuxième partie, nous aborderons les points suivants : le point concernant la différence entre Intelligence artificielle symbolique et intelligence artificielle connexionniste et sur les étapes historiques marquantes de ce domaine technologique au cours des 100 dernières années. Tandis que, dans le Dans la première partie, nous nous concentrons sur en Qu'est-ce que l'IA et quels sont les différents types qui ont déjà été créés ? (Étroite ou faible, générative et agent) et qui devraient être créées (générale ou forte, et superintelligence artificielle).
Et comme lors des précédentes occasions, n'oubliez pas que, tout comme à leur époque, l'électricité, la radio, la télévision, les ordinateurs, les téléphones, Internet et les réseaux sociaux ; L'intelligence artificielle est une technologie qui est désormais profondément intégrée à tout.Et ce, en nous faisant gagner un temps précieux et des heures de travail coûteuses, et en nous rendant plus productifs, créatifs et polyvalents ; très certainement, Peu à peu, elle supplantera ceux qui ont la moindre idée de son existence et de son fonctionnement.Il n'y a donc rien de mieux que de commencer par se renseigner sur tout ce qui s'y rapporte.
Principes fondamentaux de l'intelligence artificielle – Première partie : Origines II
Mais avant de nous plonger dans ce sujet, « La troisième partie du domaine passionnant et surprenant de l'intelligence artificielle »Et plus précisément, concernant certains des concepts et termes les plus importants à prendre en compte, à comprendre et à maîtriser, nous vous recommandons d'explorer les publications antérieures et récentes connexes dans cette série de publications, après avoir terminé de le lire :
Principes fondamentaux de l'intelligence artificielle – Troisième partie : Concepts et termes associés
20 concepts et termes importants qui sont toujours mentionnés dans le domaine de l'intelligence artificielle
1. Alucination
L'hallucination désigne une situation où un système d'IA, notamment pour le traitement automatique du langage naturel, produit des résultats potentiellement incohérents, absurdes ou erronés par rapport aux données d'entrée. Ce phénomène survient souvent lorsque le système d'IA ignore le contexte, se fie excessivement à ses données d'entraînement ou ne maîtrise pas suffisamment le sujet traité.
2. Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui englobe le développement d'algorithmes et de modèles statistiques permettant aux machines d'améliorer leurs performances grâce à l'expérience. Par exemple, un algorithme d'apprentissage automatique pourrait prédire la probabilité de désabonnement d'un client en fonction de son comportement passé. Grâce à un programme d'apprentissage automatique, la machine apprend à résoudre des problèmes à partir d'exemples : elle peut ainsi comparer et classer des données, et même reconnaître des formes complexes.
3. Apprentissage profond
Sous-domaine de l'apprentissage automatique, l'apprentissage automatique utilise des réseaux de neurones multicouches pour apprendre à partir des données. Autrement dit, il emploie différentes structures de réseaux de neurones pour apprendre des couches successives de représentations de données de plus en plus pertinentes. Actuellement, c'est le domaine le plus populaire en intelligence artificielle. Il est né de la combinaison d'algorithmes d'apprentissage automatique avec des réseaux de neurones formels et l'utilisation du big data.
4. Big Data
Le Big Data est la branche de l'informatique qui étudie les difficultés inhérentes au traitement des grands ensembles de données. Également appelés macrodonnées, ces ensembles de données sont volumineux et complexes, souvent trop grands ou trop variés pour être traités par les méthodes traditionnelles. De plus, ils proviennent de sources diverses (réseaux sociaux, capteurs, etc.) et nécessitent des techniques avancées, telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, pour être analysés et permettre l'extraction d'informations utiles.
5. Ensemble de données
Un jeu de données est un ensemble de données, généralement structuré sous forme de tableau. Il s'agit d'une collection organisée de données utilisées pour entraîner, tester ou valider des modèles d'intelligence artificielle. Il peut contenir du texte, des images, des vidéos ou d'autres types d'informations, généralement étiquetées pour permettre aux algorithmes d'apprentissage automatique de reconnaître des tendances et d'effectuer des prédictions.
6. Formation des modèles
L'entraînement d'un modèle est le processus qui consiste à utiliser un ensemble de données pour enseigner à un modèle d'intelligence artificielle ou d'apprentissage automatique comment réaliser une tâche spécifique, telle que la classification ou la prédiction. Le modèle ajuste ses paramètres en fonction des exemples fournis afin d'améliorer sa précision avec de nouvelles données.
7. Génération améliorée par récupération
La RAG (génération augmentée par la recherche) est une méthode qui permet à une IA d'interroger des bases de données externes ou de rechercher sur Internet des informations nouvelles et mises à jour avant de générer une réponse. Au lieu de devoir réentraîner l'intégralité du modèle avec de nouvelles données, la RAG fonctionne comme une sorte d'« apprentissage en temps réel » pour l'IA. Ceci est très utile car cela oblige le système à s'appuyer sur des documents spécifiques et vérifiés, ce qui réduit considérablement le risque que l'IA fabrique des informations (hallucinations).
8. GPT (Transformateur Génératif Pré-entraîné)
Il s'agit d'une famille de modèles de langage développés par OpenAI qui utilisent des réseaux neuronaux pour comprendre et générer du texte de manière naturelle. Ces modèles GPT (Generative Pretrained Transformer) utilisent une architecture appelée Transformer qui leur permet d'analyser les amorces et de prédire la réponse la plus probable grâce à un entraînement sur d'immenses ensembles de données. De ce fait, les modèles GPT sont capables d'imiter les capacités de compréhension du langage humain.
9. Génération de langage naturel (Génération de Langage Naturel)
La génération automatique de langage naturel est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui consiste à produire automatiquement des textes ou des discours compréhensibles en langage humain. Elle permet à une machine de transformer des données brutes en phrases ou paragraphes naturels, comme dans les résumés automatisés ou les assistants virtuels.
10. Ingénierie rapide
Il s'agit de l'art de concevoir des requêtes permettant d'obtenir des résultats pertinents et génératifs, c'est-à-dire des résultats plus précis, productifs et innovants. Autrement dit, c'est la science qui consiste à concevoir, optimiser et affiner les instructions données à une intelligence artificielle générative. Son objectif est de guider l'IA afin qu'elle obtienne des réponses précises, pertinentes et de haute qualité, en servant de passerelle de communication pour éviter des résultats génériques ou erronés.
11. Modèle
Un modèle est l'objet qui représente le résultat de l'algorithme d'apprentissage. C'est donc ce que l'IA utilise pour effectuer des prédictions. Par exemple, les modèles fondamentaux constituent une vaste catégorie de modèles d'IA qui incluent les grands modèles de langage et d'autres types de modèles tels que les modèles de vision par ordinateur et d'apprentissage par renforcement. Ils sont qualifiés de « modèles fondamentaux » car ils servent de base au développement d'applications, couvrant un large éventail de domaines et de cas d'utilisation.
12. Modèles de langage de grande taille
Il s'agit d'un type de modèle d'apprentissage profond entraîné sur un vaste ensemble de données pour réaliser des tâches de compréhension et de génération du langage naturel. Parmi les modèles les plus connus figurent BERT, PaLM, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5 et le modèle innovant GPT-4. Ces modèles diffèrent par leur taille (nombre de paramètres ajustables), l'éventail des tâches qu'ils peuvent effectuer (programmation, conversation, recherche scientifique, etc.) et la base de connaissances sur laquelle ils ont été entraînés.
13. Petits modèles de langage
Ce sont des versions miniatures des grands modèles de langage (LLM). Tous deux utilisent des techniques d'apprentissage automatique pour reconnaître des schémas et des relations, et ainsi produire des réponses en langage naturel réalistes. Cependant, contrairement aux LLM, volumineux et gourmands en ressources de calcul et de mémoire, les petits modèles de langage comme Phi-3 sont entraînés sur des ensembles de données plus restreints et mieux sélectionnés, et possèdent moins de paramètres, ce qui les rend plus compacts et même utilisables hors ligne.
14. Biais
Il s'agit des hypothèses formulées par un modèle d'IA concernant les données. Le compromis biais-variance désigne l'équilibre à trouver entre les hypothèses du modèle et la variation de ses prédictions en fonction des données d'entraînement. Le biais inductif correspond à l'ensemble des hypothèses formulées par un algorithme d'apprentissage automatique concernant la distribution sous-jacente des données.
15. Traitement automatique du langage naturel
Le traitement automatique du langage naturel (TALN) est un domaine interdisciplinaire dont l'idée centrale est de doter les machines de la capacité de lire et de comprendre les langues parlées par les humains. La recherche en TALN vise à répondre à la question de savoir comment les individus comprennent le sens d'une phrase orale ou écrite, comment ils perçoivent les événements (ce qui s'est passé, quand et où) et comment ils distinguent une supposition, une croyance et un fait. Par conséquent, elle implique la programmation d'ordinateurs capables de traiter d'importants volumes de données linguistiques et se concentre sur la transformation de textes libres en une structure standardisée.
16. rapide
Une invite est une instruction ou un ensemble d'instructions (entrée) données à un système informatique pour générer une réponse. Dans le contexte de l'intelligence artificielle, il s'agit de l'instruction, de la commande, de la question, de la requête ou de l'énoncé initial fourni au modèle pour guider et orienter la génération d'une réponse ou d'un résultat spécifique. L'invite agit comme un stimulus ou un déclencheur pour l'IA, indiquant le sujet, le style, la direction ou le type de réponse attendue. La manière dont l'invite est formulée (son cadrage) détermine directement la qualité et la pertinence des résultats obtenus.
17. Réseau neuronal
Il s'agit d'un modèle informatique basé sur un vaste ensemble d'unités neuronales simples (neurones artificiels), dont le comportement est globalement analogue à celui observé dans les axones des neurones du cerveau biologique. Ces neurones constituent l'unité de base du Deep Learning. De plus, ce modèle d'apprentissage automatique permet la reconnaissance de formes et la résolution de problèmes, en s'appuyant sur le Deep Learning et en cherchant à modéliser les mécanismes analytiques du cerveau humain.
18. Transformateur
Les transformeurs constituent un type d'architecture de réseau neuronal conçue pour traiter des données séquentielles, comme du texte. Ils apprennent le contexte et, par conséquent, le sens. Ils capturent les relations entre les différents éléments d'une séquence (mots, phrases) en parallèle, contrairement aux modèles traditionnels qui les traitent séquentiellement. Les transformeurs sont à la base de modèles performants tels que GPT et BERT et sont utilisés pour le traitement automatique du langage naturel.
19. Jeton
En intelligence artificielle, un token est l'unité de données de base (mots, fragments de mots, caractères ou symboles) utilisée par les modèles d'apprentissage du langage (MLL) comme GPT ou Gemini pour traiter, comprendre et générer du texte. Il s'agit de la « monnaie » ou de l'information essentielle que l'IA lit et analyse, lui permettant de décomposer le langage humain en unités gérables (calculables). Les modèles d'IA traitent ensuite les tokens pour comprendre les relations qui les unissent et accéder à des fonctionnalités telles que la prédiction, la génération et le raisonnement. Plus le traitement des tokens est rapide, plus les modèles apprennent et réagissent vite.
20. Validation croisée
Il s'agit d'une méthode permettant d'évaluer les résultats d'une analyse et de garantir la précision des prédictions d'un modèle d'apprentissage automatique. Cette technique d'évaluation consiste à diviser un ensemble de données en plusieurs sous-ensembles (ou « folds »). Le modèle est ensuite entraîné sur certains sous-ensembles et testé sur d'autres. Cela permet une estimation plus fiable des performances du modèle en limitant le surapprentissage.
Autres notions fondamentales de l'intelligence artificielle qu'il convient d'étudier, de comprendre et de maîtriser dans cette troisième partie
Ce ne sont là que quelques concepts et termes parmi les nombreux qu'il est vraiment important de connaître, de comprendre et de maîtriser. dans ce domaine moderne et innovant de l'intelligence artificielle. Par conséquent, afin de compléter les informations présentées ici et de vous orienter plus facilement vers d'autres ressources, nous vous proposons ceci : Infographie intéressante créée avec l'IA pour vous donner une petite idée d'autres éléments tout aussi importants et essentiels :
Résumé
Bref, nous espérons que cela « La troisième partie du domaine passionnant et surprenant de l'intelligence artificielle » L'accent mis sur l'intelligence artificielle générative (IAG) a sans doute contribué à renforcer et à accroître vos connaissances et vos compétences dans ce domaine moderne et innovant. N'oubliez pas cela. L'intelligence artificielle et la robotique transforment le monde et notre façon de vivre.Et dans les années à venir, lorsque l'informatique quantique sera commercialisée et que l'énergie quantique (produite par l'effet Casimir) sera largement accessible à tous, notre monde pourrait être radicalement différent de celui d'aujourd'hui. Il est donc préférable de s'informer dès maintenant sur l'intelligence artificielle plutôt que de la refuser et de le regretter demain. Et bien sûr, n'oubliez pas de continuer à participer, à contribuer et à soutenir notre cher et précieux univers Linux.
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