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Glossaires
Glossaire : ChatGPT - CODEX - GYM - AI.
Parlons le même langage.
Glossaire technique de ChatGPT :
Modèle de langage : un modèle de langage est un algorithme qui peut prédire la probabilité d'apparition d'un mot donné, en fonction du contexte dans lequel il est utilisé.
Réseau de neurones : un réseau de neurones est un ensemble d'algorithmes qui sont conçus pour fonctionner de manière similaire à un cerveau humain. Ces réseaux sont souvent utilisés pour la reconnaissance de motifs, la prédiction et la classification de données.
Entraînement : l'entraînement d'un modèle de machine learning consiste à lui apprendre à reconnaître des motifs à partir d'un ensemble de données d'entraînement.
Fine-tuning : le fine-tuning est une technique utilisée pour adapter un modèle de machine learning existant à une tâche spécifique, en ajustant les poids et les biais du modèle pour qu'il soit plus adapté à cette tâche.
Apprentissage non supervisé : l'apprentissage non supervisé est une méthode d'apprentissage automatique dans laquelle le modèle doit apprendre à reconnaître les schémas et les structures dans les données sans être supervisé.
Traitement du langage naturel : le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la compréhension et la génération de langage naturel par les machines.
Transformers : les Transformers sont une architecture de réseau de neurones qui ont été développées pour le traitement du langage naturel. Ils ont été largement utilisés dans des modèles de génération de texte tels que GPT-2 et GPT-3.
NLP stands for "Natural Language Processing"
Modèle de langage : un modèle de langage est un algorithme qui peut prédire la probabilité d'apparition d'un mot donné, en fonction du contexte dans lequel il est utilisé.
Réseau de neurones : un réseau de neurones est un ensemble d'algorithmes qui sont conçus pour fonctionner de manière similaire à un cerveau humain. Ces réseaux sont souvent utilisés pour la reconnaissance de motifs, la prédiction et la classification de données.
Entraînement : l'entraînement d'un modèle de machine learning consiste à lui apprendre à reconnaître des motifs à partir d'un ensemble de données d'entraînement.
Fine-tuning : le fine-tuning est une technique utilisée pour adapter un modèle de machine learning existant à une tâche spécifique, en ajustant les poids et les biais du modèle pour qu'il soit plus adapté à cette tâche.
Apprentissage non supervisé : l'apprentissage non supervisé est une méthode d'apprentissage automatique dans laquelle le modèle doit apprendre à reconnaître les schémas et les structures dans les données sans être supervisé.
Traitement du langage naturel : le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la compréhension et la génération de langage naturel par les machines.
Transformers : les Transformers sont une architecture de réseau de neurones qui ont été développées pour le traitement du langage naturel. Ils ont été largement utilisés dans des modèles de génération de texte tels que GPT-2 et GPT-3.
NLP stands for "Natural Language Processing"
Glossaire technique de Gymnasium :
Graphique de calcul : un graphique de calcul est une représentation graphique des calculs qui doivent être effectués dans un réseau de neurones.
Tenseur : un tenseur est une généralisation d'un vecteur ou d'une matrice à plusieurs dimensions. Les tenseurs sont couramment utilisés dans les réseaux de neurones.
Opération de gradient : une opération de gradient est une opération qui calcule le gradient d'une fonction par rapport à ses entrées. Les opérations de gradient sont utilisées pour entraîner des réseaux de neurones à l'aide de la descente de gradient.
Descente de gradient : la descente de gradient est une méthode d'optimisation utilisée pour ajuster les poids et les biais d'un réseau de neurones. Cette méthode consiste à trouver la direction dans laquelle la fonction de perte diminue le plus rapidement, et à ajuster les paramètres en conséquence.
Fonction de perte : la fonction de perte est une fonction qui mesure l'écart entre la sortie d'un modèle de réseau de neurones et les valeurs attendues. Cette fonction est utilisée pour entraîner le modèle.
Batch : un batch est un ensemble d'exemples d'entraînement qui sont traités simultanément dans un réseau de neurones.
Epoch : une epoch est une passe complète à travers l'ensemble des données d'entraînement lors de l'entraînement d'un réseau de neurones.
Graphique de calcul : un graphique de calcul est une représentation graphique des calculs qui doivent être effectués dans un réseau de neurones.
Tenseur : un tenseur est une généralisation d'un vecteur ou d'une matrice à plusieurs dimensions. Les tenseurs sont couramment utilisés dans les réseaux de neurones.
Opération de gradient : une opération de gradient est une opération qui calcule le gradient d'une fonction par rapport à ses entrées. Les opérations de gradient sont utilisées pour entraîner des réseaux de neurones à l'aide de la descente de gradient.
Descente de gradient : la descente de gradient est une méthode d'optimisation utilisée pour ajuster les poids et les biais d'un réseau de neurones. Cette méthode consiste à trouver la direction dans laquelle la fonction de perte diminue le plus rapidement, et à ajuster les paramètres en conséquence.
Fonction de perte : la fonction de perte est une fonction qui mesure l'écart entre la sortie d'un modèle de réseau de neurones et les valeurs attendues. Cette fonction est utilisée pour entraîner le modèle.
Batch : un batch est un ensemble d'exemples d'entraînement qui sont traités simultanément dans un réseau de neurones.
Epoch : une epoch est une passe complète à travers l'ensemble des données d'entraînement lors de l'entraînement d'un réseau de neurones.
Voici un glossaire technique pour Codex :
- Modèle de langage : un modèle statistique qui peut générer du texte en prédisant la probabilité des mots suivants en fonction des mots précédents.
- Fine-tuning : une technique de machine learning qui permet d'adapter un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique en l'entraînant sur un ensemble de données supplémentaires.
- Génération de texte : le processus par lequel un modèle de langage génère du texte de manière autonome, en utilisant une certaine quantité d'informations en entrée.
- Codage : le processus par lequel l'information est encodée sous forme de vecteurs ou de tenseurs, afin de permettre son traitement par des algorithmes de machine learning.
- Décodage : le processus inverse du codage, par lequel les vecteurs ou les tenseurs sont convertis en informations compréhensibles pour les humains.
- Transformers : une architecture de réseau de neurones qui a révolutionné le domaine de la modélisation du langage naturel en permettant une parallélisation efficace des calculs et en améliorant les performances des modèles de langage.
- Attention : un mécanisme utilisé dans les réseaux de neurones pour donner plus ou moins de poids à différentes parties d'une entrée en fonction de leur pertinence pour la tâche en cours.
- Prédiction : l'acte de prédire une sortie pour une entrée donnée en utilisant un modèle de machine learning. Dans le contexte de Codex, la prédiction est la génération de code à partir d'un contexte d'entrée.
- Langage de programmation : un langage formel utilisé pour écrire des programmes informatiques.
- Entraînement non supervisé : une technique d'apprentissage automatique dans laquelle un modèle est entraîné sur des données non étiquetées, sans connaître les sorties attendues.
- Modèle de langage : un modèle statistique qui peut générer du texte en prédisant la probabilité des mots suivants en fonction des mots précédents.
- Fine-tuning : une technique de machine learning qui permet d'adapter un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique en l'entraînant sur un ensemble de données supplémentaires.
- Génération de texte : le processus par lequel un modèle de langage génère du texte de manière autonome, en utilisant une certaine quantité d'informations en entrée.
- Codage : le processus par lequel l'information est encodée sous forme de vecteurs ou de tenseurs, afin de permettre son traitement par des algorithmes de machine learning.
- Décodage : le processus inverse du codage, par lequel les vecteurs ou les tenseurs sont convertis en informations compréhensibles pour les humains.
- Transformers : une architecture de réseau de neurones qui a révolutionné le domaine de la modélisation du langage naturel en permettant une parallélisation efficace des calculs et en améliorant les performances des modèles de langage.
- Attention : un mécanisme utilisé dans les réseaux de neurones pour donner plus ou moins de poids à différentes parties d'une entrée en fonction de leur pertinence pour la tâche en cours.
- Prédiction : l'acte de prédire une sortie pour une entrée donnée en utilisant un modèle de machine learning. Dans le contexte de Codex, la prédiction est la génération de code à partir d'un contexte d'entrée.
- Langage de programmation : un langage formel utilisé pour écrire des programmes informatiques.
- Entraînement non supervisé : une technique d'apprentissage automatique dans laquelle un modèle est entraîné sur des données non étiquetées, sans connaître les sorties attendues.
Voici un glossaire technique pour l'IA (intelligence artificielle) :
Algorithme d'apprentissage automatique : un ensemble de méthodes utilisées par les machines pour apprendre à partir de données, sans être explicitement programmées.
Apprentissage en profondeur : une méthode d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir de données.
Apprentissage supervisé : une technique d'apprentissage automatique dans laquelle le modèle est formé à partir de données étiquetées (ou marquées).
Apprentissage non supervisé : une technique d'apprentissage automatique dans laquelle le modèle est formé à partir de données non étiquetées.
Réseau de neurones artificiels : un modèle mathématique inspiré du fonctionnement du cerveau humain, qui est utilisé pour effectuer des tâches telles que la classification et la prédiction.
Traitement du langage naturel : une branche de l'IA qui traite de la compréhension et de la génération de langage naturel par les machines.
Reconnaissance d'image : une branche de l'IA qui se concentre sur la reconnaissance de motifs et de caractéristiques dans les images.
Apprentissage par renforcement : une technique d'apprentissage automatique dans laquelle un agent apprend à partir de ses interactions avec un environnement, en maximisant une récompense ou en minimisant une pénalité.
Apprentissage actif : une technique d'apprentissage automatique dans laquelle le modèle sélectionne les exemples les plus utiles à partir desquels apprendre.
Réseaux de neurones convolutifs : un type de réseau de neurones artificiels spécifiquement conçu pour la reconnaissance d'images et de motifs dans des données en deux dimensions, comme les images.
Algorithme d'apprentissage automatique : un ensemble de méthodes utilisées par les machines pour apprendre à partir de données, sans être explicitement programmées.
Apprentissage en profondeur : une méthode d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir de données.
Apprentissage supervisé : une technique d'apprentissage automatique dans laquelle le modèle est formé à partir de données étiquetées (ou marquées).
Apprentissage non supervisé : une technique d'apprentissage automatique dans laquelle le modèle est formé à partir de données non étiquetées.
Réseau de neurones artificiels : un modèle mathématique inspiré du fonctionnement du cerveau humain, qui est utilisé pour effectuer des tâches telles que la classification et la prédiction.
Traitement du langage naturel : une branche de l'IA qui traite de la compréhension et de la génération de langage naturel par les machines.
Reconnaissance d'image : une branche de l'IA qui se concentre sur la reconnaissance de motifs et de caractéristiques dans les images.
Apprentissage par renforcement : une technique d'apprentissage automatique dans laquelle un agent apprend à partir de ses interactions avec un environnement, en maximisant une récompense ou en minimisant une pénalité.
Apprentissage actif : une technique d'apprentissage automatique dans laquelle le modèle sélectionne les exemples les plus utiles à partir desquels apprendre.
Réseaux de neurones convolutifs : un type de réseau de neurones artificiels spécifiquement conçu pour la reconnaissance d'images et de motifs dans des données en deux dimensions, comme les images.
Glossaire technique pour Transformer d'OpenAI :
Transformer : Un modèle de réseau de neurones de traitement du langage naturel développé par Google Brain et utilisé par OpenAI. Il utilise des mécanismes d'attention pour encoder et décoder le langage naturel.
Réseau de neurones : Un algorithme d'apprentissage automatique qui utilise des structures de neurones artificiels pour apprendre à partir de données.
Apprentissage profond : Une forme d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones profonds pour traiter des données.
Attention : Un mécanisme de traitement du langage naturel qui permet au modèle de se concentrer sur des parties spécifiques de l'entrée.
Encodeur : Une partie du modèle Transformer qui transforme l'entrée en une représentation de vecteur.
Décodeur : Une partie du modèle Transformer qui utilise la représentation vectorielle de l'encodeur pour générer une sortie.
Multi-tête : Un mécanisme de traitement du langage naturel qui permet au modèle de calculer plusieurs représentations d'attention à partir de la même entrée.
Positionnement : Un mécanisme de traitement du langage naturel qui permet au modèle de tenir compte de la position des mots dans la phrase.
Normalisation par couche : Un mécanisme de traitement du langage naturel qui permet de normaliser les sorties de chaque couche du réseau de neurones.
Pré-entraînement : Une étape de formation où le modèle est entraîné sur une tâche de grande envergure avant d'être fine-tuné sur une tâche spécifique.
Transformer : Un modèle de réseau de neurones de traitement du langage naturel développé par Google Brain et utilisé par OpenAI. Il utilise des mécanismes d'attention pour encoder et décoder le langage naturel.
Réseau de neurones : Un algorithme d'apprentissage automatique qui utilise des structures de neurones artificiels pour apprendre à partir de données.
Apprentissage profond : Une forme d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones profonds pour traiter des données.
Attention : Un mécanisme de traitement du langage naturel qui permet au modèle de se concentrer sur des parties spécifiques de l'entrée.
Encodeur : Une partie du modèle Transformer qui transforme l'entrée en une représentation de vecteur.
Décodeur : Une partie du modèle Transformer qui utilise la représentation vectorielle de l'encodeur pour générer une sortie.
Multi-tête : Un mécanisme de traitement du langage naturel qui permet au modèle de calculer plusieurs représentations d'attention à partir de la même entrée.
Positionnement : Un mécanisme de traitement du langage naturel qui permet au modèle de tenir compte de la position des mots dans la phrase.
Normalisation par couche : Un mécanisme de traitement du langage naturel qui permet de normaliser les sorties de chaque couche du réseau de neurones.
Pré-entraînement : Une étape de formation où le modèle est entraîné sur une tâche de grande envergure avant d'être fine-tuné sur une tâche spécifique.
Me traduire et expliquer : Prompt
Le terme "Prompt" en anglais peut avoir plusieurs significations en fonction du contexte. En matière d'intelligence artificielle, le terme "Prompt" peut être traduit par "invite" ou "proposition".
En général, il s'agit d'une phrase ou d'un court texte donné en entrée à un modèle de langage pour générer une réponse ou une suite de texte. Dans le domaine de l'AI textuelle, un Prompt peut être considéré comme une question, une requête, une consigne ou une suggestion qui est soumise à un algorithme de traitement de langage naturel pour produire une réponse cohérente.
Par exemple, dans le cadre d'une conversation avec un chatbot, l'utilisateur peut entrer une phrase ou une question dans une boîte de dialogue. Cette entrée peut être utilisée comme Prompt pour le modèle de langage qui générera ensuite une réponse en utilisant l'apprentissage automatique pour comprendre le contexte et le ton de la question posée.
Le choix du Prompt est crucial pour obtenir une réponse pertinente et cohérente de l'IA, et peut nécessiter un certain niveau de compétence en matière de formulation de questions et de contexte.
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