Glossaire des termes liés à l'intelligence artificielle

Hyperparamètre qui contrôle l'ampleur des modifications du modèle en réponse à l'erreur estimée à chaque mise à jour des poids du modèle.

Cadre d'apprentissage automatique open-source développé par Google.

Test de la capacité d'une machine à présenter un comportement intelligent indiscernable de celui d'un humain.

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, un token représente une unité de base de l'information, similaire à un mot dans une phrase. Il peut s'agir d'un mot, d'un symbole ou d'une séquence de caractères, utilisés par les modèles d'IA pour traiter et comprendre le langage naturel. Les tokens sont essentiels pour l'analyse syntaxique et sémantique du texte, permettant aux modèles d'IA d'identifier les relations entre les mots, les phrases et les concepts. Ils jouent un rôle crucial dans des tâches telles que la traduction automatique, la génération de texte et la reconnaissance vocale.

Processus de décomposition d'un texte en unités plus petites (jetons) en vue de leur traitement par des modèles de langage.

Le "Top-k sampling" est une technique qui limite les choix aux "k" mots les plus probables. Plutôt que de considérer l'ensemble du vocabulaire, le modèle se concentre sur les k meilleures options, rendant la génération plus contrôlable et moins aléatoire.

Le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain. Il comprend des tâches telles que l'analyse des sentiments, la traduction des langues et les chatbots.

Technique de recomposition d'images dans le style d'autres images en utilisant des réseaux neuronaux.

Utilisation de modèles génératifs pour appliquer le style artistique d'une image au contenu d'une autre image.

Utilisation de modèles génératifs pour modifier le style ou le ton d'un texte tout en préservant son contenu sémantique.

Application du transfert de style en utilisant des réseaux neuronaux pour créer des images artistiques.

Type d'architecture de réseau neuronal largement utilisé dans les modèles de langage et doté de mécanismes d'auto-attention.

Un type de modèle de transformateur qui génère des sorties de manière autorégressive, couramment utilisé dans les tâches de modélisation linguistique.

Variante des GAN utilisée pour les tâches de traduction d'image à image, telles que le transfert de style ou l'édition d'images.

Un transformeur génératif pré-entraîné est un type de grand modèle de langage basé sur l'architecture transformeur. Le "pré-entraînement" consiste à prédire le prochain mot dans une séquence de texte. Par exemple, famille de grands modèles de langage développés par l'OpenAI, tels que le GPT-3.

Le processus d'exploration de l'espace latent d'un modèle génératif en manipulant les variables latentes et en observant les changements correspondants dans les résultats générés.