08.
IA : modèles
Apprentissage non supervisé
L’apprentissage non supervisé cherche des structures dans des données sans disposer, pour chaque exemple, d’une réponse cible fournie à l’avance.
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Un terme, une explication.
Comprendre les notions utiles pour structurer un projet, piloter une entreprise et éclairer ses décisions.
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Effacer les filtres09.
IA : modèles
Apprentissage par renforcement
L’apprentissage par renforcement optimise une stratégie d’action à partir de retours, souvent exprimés sous forme de récompense.
10.
IA : modèles
Apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé entraîne un modèle à partir d’exemples associés à une réponse attendue, appelée étiquette ou cible.
46.
IA : modèles
Deep learning — apprentissage profond
L’apprentissage profond utilise des réseaux de neurones comportant plusieurs couches de traitement pour apprendre des représentations et des fonctions complexes.
50.
IA : modèles
Distillation de modèle
La distillation entraîne un modèle à reproduire certains comportements ou sorties d’un autre modèle, souvent plus volumineux.
55.
IA : modèles
Embedding
Représentation numérique d’un objet, souvent sous forme de vecteur, conçue pour rendre certaines similarités calculables.
62.
IA : modèles
Fenêtre de contexte
Quantité maximale de contenu qu’un modèle peut prendre en compte dans un appel, selon les règles de son interface.
63.
IA : modèles
Few-shot — guidage par quelques exemples
Le few-shot fournit quelques exemples dans le contexte d’une requête pour illustrer le comportement attendu du modèle.
64.
IA : modèles
Fine-tuning
Adaptation d’un modèle préentraîné à l’aide d’un entraînement supplémentaire sur des données choisies.
69.
IA : modèles
Grand modèle de langage (LLM)
Modèle entraîné à traiter et produire des séquences de langage à partir de régularités apprises dans des données.
77.
IA : modèles
Inférence
Exécution d’un modèle entraîné pour produire un résultat à partir d’une nouvelle entrée.
97.
IA : modèles
LoRA
Méthode d’adaptation qui entraîne des mises à jour de faible rang plutôt que l’ensemble des paramètres d’un modèle.
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