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	<title>Archives des IA ChatGPT - Conseil et Formation en Stratégie Industrielle</title>
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		<title>L&#8217;IA, comment ça marche ?</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Carine Verdet]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 11 May 2023 09:12:09 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[<p>🤖 Un résumé (un peu tech quand même) de comment fonctionne l’IA, ça vous intéresse ? C’est ce qu’a fait Stephen Wolfram, chercheur et spécialiste du domaine.Je vous mets le sommaire 👇 💬 Comment fonctionnent les modèles de langage « LLM », ceux qui en fait complètent les phrases en fonction de ce qui a déjà été écrit&#8230;&#160;<a href="https://sario-consult.fr/lia-comment-ca-marche/" class="" rel="bookmark">Lire la suite &#187;<span class="screen-reader-text">L&#8217;IA, comment ça marche ?</span></a></p>
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<p><img src="https://s.w.org/images/core/emoji/15.1.0/72x72/1f916.png" alt="🤖" class="wp-smiley" style="height: 1em; max-height: 1em;" /> Un résumé (un peu tech quand même) de comment fonctionne l’IA, ça vous intéresse ?<br><br>C’est ce qu’a fait Stephen Wolfram, chercheur et spécialiste du domaine.<br>Je vous mets le sommaire <img src="https://s.w.org/images/core/emoji/15.1.0/72x72/1f447.png" alt="👇" class="wp-smiley" style="height: 1em; max-height: 1em;" /><br><br><img src="https://s.w.org/images/core/emoji/15.1.0/72x72/1f4ac.png" alt="💬" class="wp-smiley" style="height: 1em; max-height: 1em;" /> Comment fonctionnent les modèles de langage « LLM », ceux qui en fait complètent les phrases en fonction de ce qui a déjà été écrit (spoiler : il y a de statistiques), et comment faire pour que ça ne finisse pas en une soupe fade (spoiler : en ne prenant pas toujours la réponse la plus probable)<br><br>Vu que ça utilise des probabilités, d’où viennent elles ? On passe des lettres aux groupes de lettres, puis aux mots. On voit que travailler avec des lettres seules n’est pas pertinent, mais que travailler avec des mots l’est beaucoup plus.<br><br><img src="https://s.w.org/images/core/emoji/15.1.0/72x72/1f441.png" alt="👁" class="wp-smiley" style="height: 1em; max-height: 1em;" /> Comment fonctionne la reconnaissance d’images ? A travers un cas plutôt simple (les chiffres de 0 à 10), l’auteur va nous faire parcourir le fonctionnement d’un modèle basé sur des réseaux de neurones, leur objectif (ici faire des tris), le passage de la visualisation graphique du résultat à l’implication mathématique.<br>Ca permet de comprendre l’impact du nombre de neurones dans le réseau sur la qualité du résultat : avec 2190 neurones, la reconnaissance des chiffres est performante, mais pour trier des chiens et des chats il va a falloir un réseau de 60 650 neurones !! et beaucoup d’exemples pour entrainer le modèle, quand il suffit à un humain d’en voir 3 pour pouvoir généraliser.<br><br><img src="https://s.w.org/images/core/emoji/15.1.0/72x72/1f4ac.png" alt="💬" class="wp-smiley" style="height: 1em; max-height: 1em;" /> Retour aux modèles de langage, qui fonctionnent un peu comme des poupées russes : une partie du réseau de neurones travaille sur la construction de la phrase (« sujet – verbe – complément ») et une partie sur le contenu. On est maintenant sur un réseau de 175 millions de neurones, qui exploitent le corpus de textes mis à leur disposition pour déterminer quel mot ira le mieux derrière quel autre mot.<br><br>C’est en anglais, c’est assez détaillé, très bien illustré (les images aident à comprendre), et clairement le meilleur que j’ai lu sur le sujet jusqu’à maintenant.<br><br><a href="https://lnkd.in/eAtAca49">https://lnkd.in/eAtAca49</a></p>
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