Alors que les assistants IA tels que ChatGPT ont fait fureur dans le monde, un nombre croissant de recherches montre qu’il est également possible de générer des sorties utiles à partir de ce qui pourrait être appelé des « modèles de langage humain », ou des personnes. Tout comme les grands modèles de langage (LLM) en IA, les HLM ont la capacité de prendre les informations que vous fournissez et de les transformer en réponses significatives – si vous savez comment formuler des instructions efficaces, appelées « indices ». L’ingénierie de l’indice humain est une forme d’art ancienne remontant au moins à l’époque d’Aristote, et elle est également devenue très populaire grâce aux livres publiés à l’époque moderne avant l’avènement des ordinateurs. Comme il peut être difficile d’interagir avec des humains, nous avons élaboré un guide sur quelques techniques clés de formulation qui vous aideront à tirer le meilleur parti des conversations avec les modèles de langage humain. Mais d’abord, examinons ce que les HLM peuvent faire. Les LLM comme ceux qui alimentent ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini et Anthropic Claude s’appuient tous sur une entrée appelée « indice », qui peut être une chaîne de texte ou une image encodée en une série de tokens (fragments de données). L’objectif de chaque modèle IA est de prendre ces tokens et de prédire les tokens les plus probables qui suivent, en fonction des données entraînées dans leurs réseaux neuronaux. Cette prédiction devient la sortie du modèle. De même, les indices permettent aux modèles de langage humain de puiser dans leurs données d’entraînement pour se rappeler des informations de manière plus contextuellement précise. Par exemple, si vous invitez une personne avec « Mary avait un(e) », vous pourriez vous attendre à ce qu’un HLM complète la phrase avec « petit agneau » sur la base d’instances fréquentes de la célèbre comptine rencontrées dans des ensembles de données éducatifs ou éducatifs. Mais si vous ajoutez plus de contexte à votre indice, comme « À l’hôpital, Mary avait un(e) », la personne pourrait plutôt puiser dans des données d’entraînement liées aux hôpitaux et à l’accouchement et compléter la phrase avec « bébé ».
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