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Questions and Answers
Quel modèle de langage a remplacé LaMDA ?
Quel modèle de langage a remplacé LaMDA ?
- Gemini (correct)
- Llama
- Bard
- PaLM2
Quelle entreprise a créé le FAIR en 2013 ?
Quelle entreprise a créé le FAIR en 2013 ?
- Microsoft
- Meta (correct)
- IBM
En quelle année PyTorch a-t-il été publié ?
En quelle année PyTorch a-t-il été publié ?
- 2016
- 2018
- 2017 (correct)
- 2015
Quel modèle de langage a été publié par Meta AI en 2023 ?
Quel modèle de langage a été publié par Meta AI en 2023 ?
Quel était l'usage principal du modèle Watson en 2012 ?
Quel était l'usage principal du modèle Watson en 2012 ?
L'outil Llama était initialement accessible à qui ?
L'outil Llama était initialement accessible à qui ?
Quel est le remplaçant de Bard après que son modèle ait été changé ?
Quel est le remplaçant de Bard après que son modèle ait été changé ?
Quel est le statut de Llama 2 par rapport à l'open source ?
Quel est le statut de Llama 2 par rapport à l'open source ?
Quel est le rôle principal d'un Large Language Model (LLM) ?
Quel est le rôle principal d'un Large Language Model (LLM) ?
Quel événement majeur a eu lieu en 2022 concernant GPT-3 ?
Quel événement majeur a eu lieu en 2022 concernant GPT-3 ?
Quel partenariat significatif OpenAI a-t-elle établi en 2019 ?
Quel partenariat significatif OpenAI a-t-elle établi en 2019 ?
Quel modèle de langage a été publié en 2023 ?
Quel modèle de langage a été publié en 2023 ?
Quel type de contenu ChatGPT est capable de traiter ?
Quel type de contenu ChatGPT est capable de traiter ?
Quelle approche utilise les LLM pour mémoriser des règles ?
Quelle approche utilise les LLM pour mémoriser des règles ?
Quel modèle a été annoncé pour la génération d'images en 2021 ?
Quel modèle a été annoncé pour la génération d'images en 2021 ?
Quelle innovation a été régulièrement ajoutée aux produits de Microsoft ?
Quelle innovation a été régulièrement ajoutée aux produits de Microsoft ?
Quel est le principal objectif du deep learning dans le cadre de l'intelligence artificielle ?
Quel est le principal objectif du deep learning dans le cadre de l'intelligence artificielle ?
Parmi les modèles génératifs, quel est un exemple connu ?
Parmi les modèles génératifs, quel est un exemple connu ?
Qu'est-ce qui distingue le machine learning du deep learning?
Qu'est-ce qui distingue le machine learning du deep learning?
Quel type de modèle génératif est utilisé pour générer du contenu textuel de manière pré-entraînée ?
Quel type de modèle génératif est utilisé pour générer du contenu textuel de manière pré-entraînée ?
Quel aspect clé caractérise un 'large language model' (LLM) ?
Quel aspect clé caractérise un 'large language model' (LLM) ?
Quel énoncé sur les modèles génératifs est correct ?
Quel énoncé sur les modèles génératifs est correct ?
Quelle méthode d'apprentissage est associée à l'utilisation des réseaux antagonistes génératifs (GAN) ?
Quelle méthode d'apprentissage est associée à l'utilisation des réseaux antagonistes génératifs (GAN) ?
Dans quel contexte les modèles génératifs sont-ils utilisés ?
Dans quel contexte les modèles génératifs sont-ils utilisés ?
Flashcards
Bard
Bard
Un outil utilisant le modèle LaMDA, rapidement remplacé par PaLM2, puis par Gemini.
Modèle LaMDA
Modèle LaMDA
Modèle de langage utilisé par Bard à ses débuts.
PaLM2
PaLM2
Modèle de langage ayant remplacé LaMDA dans Bard.
Gemini
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Watson
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PyTorch
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Llama
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Llama 2
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Intelligence Artificielle (IA)
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Machine Learning (ML)
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Deep Learning (DL)
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Modèles Génératifs
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Modèles Prédictifs
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IA Générative
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Large Language Model (LLM)
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Systèmes Symboliques
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Modèle de langage
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GPT-3
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Données d'entraînement
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ChatGPT
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OpenAI
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Microsoft
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Génération de contenus
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Study Notes
Guide à l'intention de la communauté universitaire - Intelligence artificielle générative
- Ce guide vise l'utilisation de l'IA générative au sein de l'Université de Genève.
- La version 1.0 date de septembre 2024.
- Le document est divisé en quatre parties : Introduction à l'IA générative, Guides d'utilisation, Compte rendu de l'usage de l'IA à l'UNIGE et Conclusion.
- Il aborde les connaissances de base, les risques, les bonnes pratiques, l'adoption à l'UNIGE, les craintes, les freins, les guides d'utilisation, le compte rendu de l'usage à l'UNIGE, etc.
- Le guide identifie et explique les principes d'utilisation et différents styles afin d'optimiser l’emploi de ces technologies au sein de l'université.
- Il s'intéresse aussi à la question de la confidentialité et de la protection des données personnelles.
Connaissances de base
- L'IA générative est un domaine informatique qui permet aux ordinateurs d'exécuter des tâches spécialisées. Elle apprend et s'améliore avec le temps.
- L'IA générative est différente des programmes informatiques classiques car elle est capable d'apprendre, de raisonner et d'interagir avec son environnement
- L'intelligence artificielle générative traite et produit du texte, des images, de la musique et d'autres contenus.
Risques liés à l'IA générative
- Protection des données et confidentialité: tout le contenu soumis à l'IA générative peut être consulté par le personnel chargé. Il est crucial de savoir ce qui peut ou non être partagé.
- Durabilité et consommation d'énergie: l'IA générative consomme beaucoup d'électricité pour son développement et son usage quotidien.
- Propriété intellectuelle: les contenus générés par une IA ont des implications pour les droits de propriété intellectuelle.
- Fiabilité: les informations produites par certains outils d'IA générative peuvent être erronées ou biaisées car elles sont issues de bases de données (data sets) limitées dans le temps et souvent incomplètes.
Intéret de l'IA générative à l'UNIGE
- L'Unité a choisi d'adopter l'IA générative et de la présenter de manière proactive.
- L'Université a pris la position officielle l'utilisation de ces technologies en juillet 2023, avec un cadre pour une utilisation évolutive.
- Des ressources ont été disponibles pour accompagner le personnel enseignant et étudiant.
- Des mesures pour que l'adoption soit égalitaire pour tout le personnel.
Styles de travail en collaboration avec l'IA générative
- Les styles de travail sont variés pour bien fonctionner avec les outils d'IA générative.
- Une méthode itérative permettant de faire des ajustements sur la requête initiale pour obtenir la meilleure performance de l’IA générative.
- L'apprentissage par couches consiste à faire des requêtes minimales pour les évaluer et affiner par la suite, divisant en plusieurs niveaux simples.
- Le mode collage consiste à faire une requête complète avec contexte, paramètres et exemples pour ensuite prendre les parties des meilleures réponses pour créer quelque chose de nouveau.
- L'approche du centaure combine les compétences humaines et de l'outil d'IA, alternativement assignant la tâche à l'un ou à l'autre selon sa pertinence.
- Le modèle Cyborg fusionne les aspects humains et machine pour qu’il soit impossible de distinguer les tâches.
Comment communiquer avec une IA générative ?
- Communication via un agent conversationnel appelé prompt.
- Le prompt est une requête articulée et simple.
- L'utilisation de techniques et de stratégies est importante aussi bien que la compréhension claire de ce que l'on attend. L'astuce est de répondre à la question « Qui ? Quoi ? Où ? Comment ? Pourquoi ? ».
- La structure, le format, le sujet et les paramètres doivent être précis pour une meilleure performance.
- Définir l'objectif, l'aspect émotionnel et le style attendu.
Usage de l'IA générative à l'UNIGE
- Trois catégories d'utilisateurs ont été identifiées lors de l'enquête en septembre 2023 :
- Aucun usage
- Usage à titre personnel
- Usage professionnel
- L'utilisation de l'outil est plus répandu pour les usages personnels.
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