Similarweb a récemment publié une étude sur l’utilisation des IA génératives. Voyons les derniers chiffres des principaux agents conversationnels qui nous entourent.
Le Retrieval Augmented Generation (RAG) est une approche de prompting qui combine la récupération d'informations et la génération de texte.
Saviez-vous que la génération de texte avec ChatGPT était influencée par des paramètres tels que la température, le top_p, les pénalités de fréquence et de présence ? Ces paramètres contrôlent la prévisibilité, la diversité lexicale, et la réduction des répétitions, offrant ainsi une personnalisation optimale pour répondre aux objectifs de l’utilisateur.
Les tokens sont des éléments clés dans le fonctionnement des Large Language Models (LLM). Comprendre leur rôle et leur utilisation est essentiel pour optimiser les performances et réduire les coûts liés à l'utilisation de ces outils d'intelligence artificielle.
Depuis sa création en 2023, Mistral AI a su s'imposer comme un acteur incontournable de l'IA générative en Europe. Avec son agent conversationnel Le Chat, l'entreprise française rivalise avec ChatGPT, mais des questions se posent concernant son partenariat avec Microsoft et le respect des valeurs européennes en matière de transparence et de protection des données.
Air Canada a été condamné il y a quelques jours à indemniser un client suite à des informations erronées fournies par son IA générative.
En janvier 2024, l’ouverture du GPT Store marque un tournant dans la mise en avant de ces IA. Avec un peu de recul, voyons comment cela fonctionne.
OpenAI teste une nouvelle fonctionnalité « Memory » permettant à ChatGPT de se rappeler des sujets abordés dans des conversations passées. Cette fonctionnalité permet d'éviter de devoir répéter des informations et rend les échanges futurs plus pertinents.
Dans cet article, nous explorons les implications du RGPD pour l'IA générative, les obligations et bonnes pratiques à respecter pour se conformer au RGPD.
Pour les producteurs de contenu, des conseils essentiels permettant une utilisation légale de l'IA générative. Préservez vos droits et votre éthique.
Connaissez-vous le "Tree of Thoughts", cette techniques de prompting permettant d'obtenir des réponses plus pertinentes de la part d'une IA ?
Découvrez comment le ReAct Prompting transforme les interactions avec l'IA générative, en alliant raisonnement et action pour une compréhension approfondie et des résultats plus pertinents.
Né de la fusion entre la recherche en réseaux neuronaux et des progrès massifs en puissance de calcul, le deep learning alimente des innovations allant de ChatGPT jusqu'à la conduite autonome. Dans cet article, nous plongeons dans les profondeurs du deep learning, explorant son fonctionnement, ses applications et ses impacts fascinants sur notre avenir.
Le Machine Learning révolutionne la manière dont les intelligences artificielles apprennent et prennent des décisions. Cet article explore les fondements du Machine Learning, de ses origines à ses applications actuelles, en passant par ses méthodologies et son impact sociétal.
Le Generate Knowledge Prompting apparait comme une méthode de prompting émergente. Cette technique, peu connue mais prometteuse, permet aux modèles d'IA de générer activement des connaissances, enrichissant ainsi leur capacité à traiter des tâches spécifiques.
Le prompting à 0-shot zero-shot (zero-shot prompting) est la forme la plus élémentaire de l'interaction avec les modèles de langage comme ChatGPT. Cette technique consiste à donner une instruction claire au modèle sans fournir d'exemples préalables, comptant sur sa capacité innée à générer une réponse adéquate.
Découvrons les fondements de l'IA générative, les principaux modèles sur lesquels elle s'appuie, tels que les GPT, GANs, CNN et autres. Nous examinerons comment ces technologies transforment divers domaines, de la production de contenu à la programmation et aborderons les implications éthiques et les défis techniques qu'elle pose.
La méthode self-consistency se présente comme une révolution dans la façon dont les IA traitent et résolvent des tâches complexes. Cette approche promet de renforcer la capacité des modèles à générer des réponses non seulement précises mais aussi logiquement cohérentes.
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