Glossaire des termes liés à l'intelligence artificielle
- Sophia
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G
GAN Conditionnel (Conditional GAN (cGAN))
Type de GAN (réseau adversairiel génératif - Generative Adversarial Network) où le générateur est conditionné sur certaines données d'entrée.
Génération assistée par récupération (Retrieval-Augmented Generation)
Une approche hybride qui combine des techniques basées sur la recherche et des modèles génératifs pour des tâches telles que la réponse à des questions ou le dialogue.
Génération compositionnelle (Compositional Generation)
La capacité d'un modèle génératif à combiner ou à composer différents éléments ou concepts d'une manière cohérente et significative.
Génération conditionnelle
Processus consistant à générer des sorties à partir d'un modèle génératif en fonction de certaines conditions ou contraintes d'entrée.
Génération contrefactuelle (Counterfactual Generation)
Capacité des modèles génératifs à générer des scénarios alternatifs ou hypothétiques sur la base de modifications des conditions ou des données d'entrée.
Génération contrôlable (Controllable Generation)
La capacité de contrôler des aspects ou attributs spécifiques des résultats générés par un modèle génératif.
Génération de musique
Utilisation de modèles génératifs d'IA pour créer des compositions musicales originales ou des parties de compositions.
Génération générative de nuages de points (Generative Adversarial Point Cloud Generation)
Utilisation de réseaux adversaires génératifs pour générer ou manipuler des données de nuages de points 3D, souvent utilisés dans des tâches de vision par ordinateur ou de modélisation 3D.
Génération guidée (Guided Generation)
Utilisation de techniques telles que la génération conditionnelle ou l'incitation pour guider le processus de génération vers les résultats souhaités.
Génération inconditionnelle
Processus consistant à générer des sorties à partir d'un modèle génératif sans conditions ou contraintes d'entrée spécifiques.
Génération multimodale
L'utilisation de modèles génératifs pour générer des sorties à travers des modalités multiples, telles que le texte, les images et l'audio.
Génération ouverte (Open-Ended Generation)
La capacité des modèles génératifs à générer des résultats de manière ouverte et créative, sans contraintes ou invites strictes.
Génération sous contrainte (Constrained Generation)
Processus consistant à générer des sorties à partir d'un modèle génératif tout en respectant certaines contraintes ou conditions.
Gradient évanescent (Vanishing Gradient)
Problème dans l'entraînement des réseaux neuronaux où les gradients deviennent trop petits, rendant l'apprentissage difficile.
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