Comprendre les modèles de langage d’IA générative

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Comprendre l’IA générative ?

L’IA générative, ou GenAI, est un algorithme d’intelligence artificielle capable d’apprendre à partir de données existantes, et de créer du contenu original dans divers domaines. Ces algorithmes fonctionnent comme des moteurs créatifs, en générant du texte, des images et même de la musique. Ils font partie des avancées les plus prometteuses de l’intelligence artificielle. La capacité de la GenAI à personnaliser et adapter ses sorties afin de répondre aux différents besoins en fait un outil polyvalent pour diverses applications. Vous pouvez personnaliser les algorithmes pour répondre à des besoins et des préférences spécifiques à l’aide de prompts et d’un fine-tuning précis. Cette personnalisation signifie que les utilisateurs peuvent décrire la sortie souhaitée en langage courant, et que le modèle répond en générant le texte, les images ou le code appropriés.

Les modèles de GenAI appliquent des techniques de Machine Learning spécifiques, par exemple les RNN (réseaux neuronaux récurrents) pour la génération de texte ainsi que les GAN (réseaux antagonistes génératifs) et les VAE (auto-encodeurs variationnels) pour la génération d’images. Ces techniques permettent à l’algorithme de comprendre les modèles et les relations au sein des données, et de générer un nouveau contenu unique et pertinent. La GenAI trouve des applications dans divers domaines, notamment :

• Autocomplétion et résumé de texte : Amélioration de la productivité en suggérant des textes pertinents.
• Traduction : Amélioration des services de traduction.
• Clustering et segmentation : Organisation des données en groupes significatifs.
• Réponses aux questions : Réponses précises aux requêtes des utilisateurs.
• Détection des anomalies : Identification des modèles inhabituels dans les données.
• Santé : Génération de rapports médicaux, de diagnostics et de recommandations de traitement.

Explorer les modèles de langage d’IA générative

Les modèles de langage d’IA générative sont de puissants algorithmes qui traitent des entrées en langage naturel, et prédisent les mots suivants d’une phrase en fonction du contexte, ce qui leur permet d’élaborer des réponses cohérentes. Ils effectuent un apprentissage à partir d’énormes quantités de données textuelles, par exemple des articles, des entrées Wikipédia, des livres et des ressources Internet, ce qui leur permet de comprendre et de générer un langage semblable à celui des humains.

Ces modèles, souvent basés sur des architectures de Deep Learning à l’image des transformeurs, présentent des fonctionnalités remarquables de compréhension et de génération du langage naturel. Le modèle GPT (Generative Pre Trained) d’OpenAI, qui alimente ChatGPT, est un exemple de modèle de langage d’IA générative. Les caractéristiques essentielles de ces modèles sont notamment une immense échelle, avec des modèles contenant des centaines de millions à des milliers de milliards de paramètres, ce qui leur permet de capturer des modèles de langage complexes.

Utiliser des modèles de langage de GenAI pour ajouter de l’intelligence aux applications

Dans le scénario d’application Margie’s Travel, les modèles de langage de GenAI peuvent améliorer l’expérience utilisateur et fournir des suggestions personnalisées. Voici quelques exemples illustrant la façon dont ils peuvent être utilisés :

• Compréhension du langage naturel (NLU) : Les modèles d’IA générative tels que GPT-4 peuvent traiter les requêtes en langage naturel entrées par les utilisateurs. Quand un voyageur recherche un logement à l’aide d’expressions telles que « appartements confortables », « vue sur le bord de mer » ou « lofts tendance », le modèle peut comprendre l’intention qui se cache derrière ces descriptions.
• Recherche sémantique et élargissement des requêtes : Les modèles de langage d’IA générative peuvent effectuer des recherches sémantiques sur des données historiques et des avis d’utilisateurs. En analysant le contexte et la sémantique des requêtes des utilisateurs, l’application peut élargir les termes de la recherche pour inclure des synonymes pertinents ou des termes connexes. Par exemple, si un utilisateur recherche « appartements confortables », le modèle peut également prendre en compte les termes tels que « appartements cozy » ou « locations pittoresques ».
• Génération de contenu : L’IA générative peut créer des descriptions de propriétés personnalisées pour chaque annonce. En fonction des données historiques et des informations de localisation, le modèle peut générer des descriptions attrayantes mettant en avant des caractéristiques telles que « cheminée », « vues panoramiques » ou « équipements modernes ».
• Analyse des sentiments : L’analyse des sentiments à l’aide de modèles de langage d’IA générative peut permettre d’évaluer les avis des utilisateurs. L’application peut identifier les sentiments positifs ou négatifs associés à des annonces spécifiques. Les annonces dont les avis sont toujours positifs peuvent être recommandées aux utilisateurs.
• Recommandations basées sur la localisation : L’application peut recommander des annonces en fonction de la proximité d’attractions populaires, des transports en commun ou de quartiers spécifiques en analysant les données de localisation. Pour les vues sur le bord de mer, le modèle peut classer par ordre de priorité les annonces situées à proximité du front de mer ou offrant des vues panoramiques.
• Personnalisation : L’IA générative permet à l’application de personnaliser les recommandations en fonction des préférences individuelles. Si un utilisateur sélectionne fréquemment « lofts tendance », le modèle peut apprendre cette préférence, et classer par ordre de priorité les logements de style loft dans les recommandations suivantes.
• Classement et scoring dynamiques : Les modèles de langage d’IA générative peuvent classer les annonces de manière dynamique en fonction de la pertinence de la requête de l’utilisateur. Le prix, la disponibilité et les préférences de l’utilisateur peuvent être pris en compte pour attribuer un score et un classement aux recommandations.

Les modèles de langage d’IA générative peuvent améliorer le processus de recommandation d’un bien locatif en apportant une meilleure compréhension des requêtes des utilisateurs, en générant du contenu, en analysant les avis et en fournissant des suggestions personnalisées. Les voyageurs à la recherche du séjour idéal à Seattle peuvent bénéficier de ces recommandations intelligentes !