L'intelligence artificielle (IA) est un vaste domaine d'étude, similaire à la physique, qui englobe divers sous-domaines comme l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA, tout comme la thermodynamique est un sous-domaine de la physique.

Au sein de l'apprentissage automatique, il existe d'autres divisions telles que l'apprentissage supervisé et non supervisé. L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées pour former des modèles capables de faire des prédictions sur de nouvelles données, tandis que l'apprentissage non supervisé identifie des modèles dans des données non étiquetées.

L'apprentissage profond, un type d'apprentissage automatique, utilise des réseaux de neurones artificiels inspirés du cerveau humain. Les modèles d'apprentissage profond peuvent être soit discriminatifs, qui classent les données en fonction des étiquettes, soit génératifs, qui peuvent créer de nouvelles données échantillons en fonction des modèles dans les données d'entraînement.

Les modèles de langage à grande échelle (LLM) sont un type spécifique de modèle d'apprentissage profond qui sont pré-entraînés sur de vastes quantités de données textuelles, puis affinés pour des tâches spécifiques. Cela leur permet d'exceller dans les applications liées au langage comme la génération de texte, la résumé et la réponse aux questions.

En résumé, l'IA est un vaste domaine, l'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'IA, l'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique et les LLM sont un type spécifique de modèle d'apprentissage profond avec des capacités uniques.

L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui implique l'entraînement de programmes informatiques pour apprendre à partir de données et faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmés. Les aspects clés de l'apprentissage automatique sont :

• Données d'entrée : Les modèles d'apprentissage automatique sont entraînés sur des données d'entrée, qui peuvent être étiquetées (apprentissage supervisé) ou non étiquetées (apprentissage non supervisé).
• Entraînement : Le modèle apprend les modèles et les relations dans les données d'entrée à travers le processus d'entraînement.
• Prédiction : Le modèle entraîné peut ensuite faire des prédictions ou des décisions sur de nouvelles données non vues.

Il existe deux principaux types de modèles d'apprentissage automatique :

1. Apprentissage supervisé : Ces modèles sont entraînés sur des données étiquetées, où les données d'entrée sont associées à la sortie attendue. Le modèle apprend à faire correspondre l'entrée à la sortie, et peut ensuite faire des prédictions sur de nouvelles données.

2. Apprentissage non supervisé : Ces modèles sont entraînés sur des données non étiquetées, et l'algorithme découvre des modèles et des regroupements au sein des données par lui-même, sans aucune étiquette prédéterminée.

Les modèles d'apprentissage automatique peuvent être davantage divisés en modèles discriminatifs et génératifs :

• Modèles discriminatifs : Ces modèles apprennent la relation entre les données d'entrée et les étiquettes, et peuvent classer de nouveaux points de données dans les catégories apprises.
• Modèles génératifs : Ces modèles apprennent les modèles et les distributions sous-jacentes dans les données d'entraînement, et peuvent générer de nouveaux échantillons similaires aux données d'origine.

Dans l'ensemble, l'apprentissage automatique est un outil puissant pour extraire des informations et faire des prédictions à partir de données, et est un composant fondamental des systèmes modernes d'intelligence artificielle.

L'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir de données. Ces réseaux de neurones sont inspirés de la structure et du fonctionnement du cerveau humain, avec des couches de nœuds interconnectés qui peuvent traiter et apprendre à partir de modèles complexes dans les données.

Les aspects clés de l'apprentissage profond sont :

1. Réseaux de neurones artificiels : Les modèles d'apprentissage profond sont construits à l'aide de réseaux de neurones artificiels, qui se composent de plusieurs couches de nœuds et de connexions qui imitent la structure du cerveau humain.

2. Apprentissage hiérarchique : Les modèles d'apprentissage profond peuvent apprendre des représentations hiérarchiques des données, où les couches inférieures apprennent des caractéristiques simples et les couches supérieures apprennent des caractéristiques plus complexes et abstraites.

3. Apprentissage non supervisé et semi-supervisé : Les modèles d'apprentissage profond peuvent apprendre à partir de données étiquetées et non étiquetées, leur permettant d'extraire des modèles significatifs à partir de grands ensembles de données non structurées.

4. Modèles discriminatifs et génératifs : L'apprentissage profond peut être utilisé pour construire à la fois des modèles discriminatifs, qui classent les données, et des modèles génératifs, qui peuvent générer de nouveaux échantillons de données.

5. Applications : L'apprentissage profond a été appliqué avec succès à un large éventail de tâches, notamment la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et l'analyse prédictive.

La puissance de l'apprentissage profond réside dans sa capacité à apprendre automatiquement les caractéristiques à partir des données, sans avoir besoin d'ingénierie manuelle des caractéristiques. Cela rend les modèles d'apprentissage profond très adaptables et capables de résoudre des problèmes complexes dans un large éventail de domaines.

Les modèles d'IA génératifs sont un sous-ensemble puissant de l'apprentissage profond qui peuvent générer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images et même des vidéos, en fonction des modèles qu'ils apprennent à partir des données d'entraînement. Ces modèles se divisent en deux types principaux : discriminatifs et génératifs.

Les modèles discriminatifs apprennent la relation entre les données d'entrée et les étiquettes, et ne peuvent classer que les points de données existants. En revanche, les modèles génératifs apprennent les modèles sous-jacents dans les données d'entraînement et peuvent ensuite générer de nouveaux échantillons complètement nouveaux qui sont similaires aux données d'origine.

Certains types courants de modèles d'IA génératifs incluent :

1. Modèles de texte à texte : Ces modèles, comme ChatGPT et Google Bard, peuvent générer du texte semblable à celui d'un humain en fonction des invites d'entrée.

2. Modèles de texte à image : Des exemples incluent DALL-E, Midjourney et Stable Diffusion, qui peuvent créer des images à partir de descriptions textuelles.

3. Modèles de texte à vidéo : Des modèles comme Cogito et Make-A-Video peuvent générer des séquences vidéo à partir d'invites textuelles.

4. Modèles de texte à 3D : Ces modèles, comme Shaper, peuvent créer des actifs 3D et des objets de jeu à partir d'entrées textuelles.

5. Modèles de texte à tâche : Ces modèles sont entraînés à effectuer des tâches spécifiques, comme résumer des e-mails ou répondre à des questions, en fonction de l'entrée textuelle.

Les modèles de langage à grande échelle (LLM) sont un sous-ensemble de l'apprentissage profond qui sont pré-entraînés sur de vastes quantités de données, puis affinés pour des applications spécifiques. Cela permet aux plus petites organisations de tirer parti de la puissance de ces modèles sans avoir à les développer eux-mêmes à partir de zéro.

La distinction clé entre l'IA génératrice et les LLM est que les modèles génératifs peuvent créer de nouveaux contenus, tandis que les LLM sont principalement utilisés pour des tâches comme la classification, la réponse aux questions et la génération de texte.

Les modèles de langage à grande échelle (LLM) sont un sous-ensemble de l'apprentissage profond, qui est un type d'apprentissage automatique. Les LLM sont pré-entraînés sur une immense quantité de données, généralement du texte, pour résoudre des problèmes de langage courants comme la classification de texte, la réponse aux questions, le résumé de documents et la génération de texte.

Après ce pré-entraînement initial, les LLM peuvent être affinés sur des ensembles de données plus petits et spécifiques à un domaine pour résoudre des problèmes plus spécialisés. Par exemple, un hôpital pourrait affiner un LLM pré-entraîné avec ses propres données médicales pour améliorer la précision du diagnostic à partir de radiographies et d'autres tests.

Cette approche est bénéfique car elle permet aux plus petites institutions, comme les entreprises de vente au détail, les banques et les hôpitaux, de tirer parti des puissantes capacités des LLM sans avoir à développer leurs propres modèles à partir de zéro, ce qui peut être gourmand en ressources.

La distinction clé entre les LLM et l'IA génératrice est que les LLM sont généralement pré-entraînés pour résoudre des tâches de langage courantes, tandis que les modèles d'IA génératrice sont entraînés pour générer de nouveaux contenus originaux comme du texte, des images ou de l'audio.

En résumé, les LLM sont un outil puissant qui peut être affiné pour une large gamme d'applications, en en faisant un atout précieux pour les organisations qui n'ont pas les ressources pour développer leurs propres modèles de langage.

Dans cette présentation concise, nous avons couvert les concepts et les relations clés dans le domaine de l'intelligence artificielle. Nous avons commencé par la définition générale de l'IA en tant que domaine d'étude, puis nous nous sommes plongés dans les sous-domaines de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et des modèles de langage à grande échelle.

Nous avons exploré les différences entre l'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que la puissance de l'apprentissage semi-supervisé utilisant des réseaux de neurones profonds. Nous avons également discuté de la distinction entre les modèles discriminatifs et génératifs, et de la façon dont ces derniers peuvent créer de nouveaux contenus comme du texte, des images et des vidéos.

Enfin, nous avons mis en évidence l'importance des modèles de langage à grande échelle (LLM) et la façon dont ils sont pré-entraînés sur de vastes ensembles de données, puis affinés pour des applications spécifiques, permettant ainsi aux plus petites organisations de tirer parti des puissantes capacités de l'IA.

Cet aperçu devrait fournir une base solide pour comprendre les composants clés de l'intelligence artificielle et leurs relations avec des applications pratiques comme ChatGPT et Google Bard. N'oubliez pas que le cours complet d'IA de Google est disponible gratuitement, et vous pouvez facilement naviguer vers des sections spécifiques à l'aide des horodatages vidéo.