Introduction to Generative AI

Summary

Ce cours d'introduction à l'IA générative présente les concepts clés de cette technologie révolutionnaire, de l'intelligence artificielle (IA) au machine learning, en passant par l'apprentissage supervisé et non supervisé. Roger Martinez explique comment l'IA générative crée de nouveaux contenus, comme du texte, des images ou des vidéos, à partir de données d'apprentissage. Il explore les types de modèles d'IA, y compris les modèles discriminatifs et génératifs, et explique comment les outils comme Gemini et Vertex AI permettent de créer des applications puissantes. Ce cours est un excellent point de départ pour comprendre l'IA générative et ses applications pratiques.

Takeaways

• 😀 L'IA générative est un type d'intelligence artificielle qui génère de nouveaux contenus, comme du texte, des images, et plus encore, en apprenant à partir de données existantes.
• 😀 L'IA cherche à créer des systèmes capables de raisonner, d'apprendre et d'agir de manière autonome.
• 😀 L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées pour prédire des résultats, tandis que l'apprentissage non supervisé cherche des motifs dans des données non étiquetées.
• 😀 L'apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux artificiels pour traiter des modèles de données complexes.
• 😀 Les modèles discriminatifs classifient ou prédisent des étiquettes pour les points de données, tandis que les modèles génératifs créent de nouvelles instances de données.
• 😀 Les grands modèles de langage (LLM) comme Gemini et LaMDA sont capables de générer du texte en imitant des modèles humains grâce à des modèles de transformateurs.
• 😀 Les hallucinations, où les modèles génèrent des réponses incohérentes, sont un défi pour la précision des modèles d'IA générative.
• 😀 Les modèles de l'IA générative peuvent être classés par type : texte-à-texte, texte-à-image/vidéo, texte-à-3D, et modèles de tâches spécifiques.
• 😀 L'IA générative peut être utilisée pour la génération de code, la détection de bugs, et la traduction de code, automatisant des processus pour les développeurs.
• 😀 Les outils Google Cloud comme Vertex AI et Gemini permettent de créer et déployer des modèles d'IA générative, avec des applications dans les moteurs de recherche, les chatbots, et d'autres systèmes IA.

Q & A

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle générative ?

L'intelligence artificielle générative est une technologie d'IA capable de produire différents types de contenu tels que du texte, des images, de l'audio et des données synthétiques.

Quelle est la différence entre l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (machine learning) ?

L'IA est une discipline de l'informatique qui se concentre sur la création d'agents intelligents capables de raisonner et d'agir de manière autonome. L'apprentissage automatique, quant à lui, est un sous-domaine de l'IA qui permet aux machines d'apprendre à partir de données sans programmation explicite.

Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé ?

Dans l'apprentissage supervisé, le modèle apprend à partir de données étiquetées pour prédire des valeurs futures. Dans l'apprentissage non supervisé, le modèle découvre des motifs dans des données non étiquetées sans prédéfinir de sorties.

Quel est le rôle des réseaux de neurones dans l'apprentissage profond ?

Les réseaux de neurones artificiels, inspirés du cerveau humain, sont utilisés dans l'apprentissage profond pour identifier des motifs complexes. Ces réseaux sont composés de plusieurs couches de neurones, ce qui permet de traiter des données plus complexes que les modèles d'apprentissage automatique traditionnels.

Comment l'intelligence artificielle générative utilise-t-elle l'apprentissage supervisé, non supervisé et semi-supervisé ?

L'IA générative utilise ces méthodes pour traiter à la fois des données étiquetées et non étiquetées. Elle peut créer de nouveaux contenus en apprenant les structures sous-jacentes des données d'entraînement.

Quelle est la différence entre un modèle discriminatif et un modèle génératif ?

Un modèle discriminatif classifie les données en prédisant une étiquette, tandis qu'un modèle génératif apprend à générer de nouvelles instances de données en fonction de la probabilité d'une distribution d'ensemble de données.

Qu'est-ce que signifie 'hallucinations' dans le contexte des modèles génératifs ?

Les hallucinations désignent des mots ou des phrases générés par le modèle qui sont souvent nonsensiques ou grammaticalement incorrects. Elles peuvent survenir en raison de données insuffisantes ou bruyantes, ou d'un manque de contexte.

Qu'est-ce qu'un 'prompt' dans l'IA générative ?

Un 'prompt' est une entrée de texte fournie à un modèle de langage pour guider sa réponse. Il permet de contrôler la sortie du modèle en fonction des besoins spécifiques de l'utilisateur.

Quels types de modèles d'IA générative existent-ils et comment sont-ils utilisés ?

Il existe des modèles texte-à-texte, texte-à-image, texte-à-vidéo, texte-à-3D et texte-à-tâche. Ces modèles génèrent respectivement du texte, des images, des vidéos, des objets 3D ou accomplissent des actions spécifiques basées sur des instructions textuelles.

En quoi les modèles de fondation, comme ceux proposés par Vertex AI, sont-ils différents des autres modèles d'IA générative ?

Les modèles de fondation sont des modèles d'IA pré-entraînés sur de vastes quantités de données. Ils peuvent être adaptés pour accomplir diverses tâches spécifiques, comme l'analyse de sentiment, la reconnaissance d'objets ou la génération de texte, et sont conçus pour être facilement affinés pour des cas d'utilisation particuliers.