Glossaire de l'IA

Disposition de mots et de phrases dans un ordre spécifique pour créer du sens dans une langue. Changer la position d'un mot permet d'en modifier le contexte et le sens.

Paramètre qui contrôle le degré d'aléatoire ou d'imprévisibilité de la sortie LLM. Une valeur élevée indique un écart plus important par rapport à l'entrée ; une valeur faible indique une sortie plus déterministe.

L'utilisation de l'IA pour créer du contenu écrit cohérent et contextuellement pertinent. Cela peut aller de la saisie semi-automatique des phrases à la rédaction de paragraphes ou d'articles entiers.

Le processus de décomposition d'un texte en morceaux plus petits, tels que des mots, des phrases ou des symboles, pour faciliter l'analyse par les modèles d'apprentissage automatique.

Unité de contenu correspondant à un sous-ensemble d'un mot. Les jetons sont traités en interne par les LLM et peuvent également servir de mesures d'utilisation et de facturation.

Ensemble de données utilisé pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique. Les données d'entraînement aident le modèle à apprendre des modèles et à faire des prédictions précises.

La collecte de données utilisée pour former un modèle d’IA.

Une architecture de modèle au cœur de la plupart des recherches de pointe en ML (SOTA). Elle est composée de plusieurs couches d'attention qui identifient les parties des données d'entrée les plus importantes pour une tâche donnée. Les transformateurs ont vu le jour en TALN (notamment en traduction automatique) et ont ensuite été étendus à la vision par ordinateur, à l'audio et à d'autres modalités.

L'utilisation de l'IA pour générer un discours de type humain à partir de saisies textuelles. Cette technologie alimente les assistants virtuels et les applications de synthèse vocale.