L'augmentation des données est l'une des techniques couramment utilisées dans l'apprentissage en profondeur, qui consiste à apporter des modifications mineures à l'ensemble de données ou à utiliser l'apprentissage en profondeur pour générer de nouveaux points de données. 

Les modèles autorégressifs sont une classe de modèles d’apprentissage automatique (ML) qui prédisent automatiquement le composant suivant d’une séquence en mesurant les entrées précédentes de la séquence.

Le modèle Transformer est un modèle d’apprentissage en profondeur qui utilise un mécanisme d’auto-attention, qui peut attribuer différents poids à différentes parties des données d’entrée en fonction de leur importance. Ce modèle est principalement utilisé dans les domaines du traitement du langage naturel (TAL) et de la vision par ordinateur (CV).

TensorFlow est une bibliothèque logicielle open source pour l'apprentissage automatique pour une variété de tâches de perception et de compréhension du langage. Il est actuellement largement utilisé dans la recherche et la production, comme dans les produits commerciaux de Google tels que la reconnaissance vocale, Gmail, Google Photos et la recherche.

Un modèle de récompense est une méthode d’intelligence artificielle (IA) dans laquelle un modèle reçoit une récompense ou un score pour sa réponse à une invite donnée.

Les signaux contradictoires sont un sujet important dans l’ingénierie des signaux car ils peuvent aider à comprendre les risques et les problèmes de sécurité impliqués dans les LLM.

Le jailbreaking peut être défini comme un moyen de briser les garanties éthiques des modèles d'IA tels que ChatGPT. Il utilise certaines invites de texte spécifiques pour contourner facilement les directives de révision du contenu, permettant aux programmes d'intelligence artificielle d'être libres de toute restriction.

L'injection rapide est un nouveau type d'attaque qui peut amener le modèle à générer du contenu inapproprié et à divulguer des informations sensibles.

LangChain fournit des outils et des abstractions pour améliorer la personnalisation, la précision et la pertinence des informations générées par les modèles.

L'ingénierie rapide est le processus consistant à guider une solution d'intelligence artificielle générative (AIGC) pour produire le résultat souhaité. Une invite est un texte en langage naturel qui décrit la tâche que l'IA doit effectuer.

Les processus de décision de Markov sont une extension des chaînes de Markov, avec l'ajout d'actions (permettant des choix) et de récompenses (donnant de la motivation).

Une chaîne de Markov est un système mathématique qui subit des transitions d'un état à un autre selon une certaine règle probabiliste.

Dans le domaine de la détection d'objets, la boîte d'ancrage est un outil auxiliaire permettant de définir la position et la taille de l'objet.

En statistique et en apprentissage automatique, le compromis biais-variance décrit la relation entre la complexité d'un modèle, la précision de ses prédictions et sa capacité à faire des prédictions sur des données inédites qui n'ont pas été utilisées pour former le modèle.

La sélection des fonctionnalités est le processus d’isolement du sous-ensemble de fonctionnalités le plus cohérent, non redondant et pertinent à utiliser dans la création de modèles.

L'extraction de caractéristiques fait référence au processus de conversion de données brutes en caractéristiques numériques traitables tout en conservant les informations de l'ensemble de données d'origine. Cela produit de meilleurs résultats que l’application directe de l’apprentissage automatique aux données brutes.

Le prétraitement des données fait référence à la manipulation, au filtrage ou à l’amélioration des données avant l’analyse et constitue généralement une étape importante du processus d’exploration de données. L’objectif du prétraitement des données est d’améliorer la qualité des données et de les rendre plus adaptées à des tâches spécifiques d’exploration de données.

L'exploration de données est une branche interdisciplinaire de l'informatique. Il s’agit d’un processus informatique qui utilise l’intersection de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique, des statistiques et des bases de données pour découvrir des modèles dans des ensembles de données relativement volumineux.

Q-learning est un algorithme d’apprentissage par renforcement sans modèle et hors politique qui trouve le meilleur plan d’action compte tenu de l’état actuel de l’agent.

Les réseaux neuronaux sont connectés informatiquement par un grand nombre de neurones artificiels. Il utilise des nœuds interconnectés, ou neurones, dans une structure hiérarchique similaire au cerveau humain. Il peut créer des systèmes adaptatifs que les ordinateurs utilisent pour apprendre de leurs erreurs et s’améliorer en permanence.

L’apprentissage profond est une approche d’intelligence artificielle (IA) permettant d’apprendre aux ordinateurs à traiter les données d’une manière inspirée du cerveau humain.

L'attention de requête groupée (GQA) est une méthode qui interpole entre l'attention multi-requêtes (MQA) et l'attention multi-têtes (MHA) dans les grands modèles de langage (LLM).

En informatique, les systèmes basés sur des règles sont utilisés pour stocker et utiliser les connaissances afin d’interpréter les informations de manière utile.

L'intelligence artificielle générative (AIGC) est un système d'IA capable de générer du texte, des images ou d'autres médias en réponse à des invites, notamment du texte, des images, des vidéos et des modèles 3D.

L'augmentation des données est l'une des techniques couramment utilisées dans l'apprentissage en profondeur, qui consiste à apporter des modifications mineures à l'ensemble de données ou à utiliser l'apprentissage en profondeur pour générer de nouveaux points de données. 

Les modèles autorégressifs sont une classe de modèles d’apprentissage automatique (ML) qui prédisent automatiquement le composant suivant d’une séquence en mesurant les entrées précédentes de la séquence.

Le modèle Transformer est un modèle d’apprentissage en profondeur qui utilise un mécanisme d’auto-attention, qui peut attribuer différents poids à différentes parties des données d’entrée en fonction de leur importance. Ce modèle est principalement utilisé dans les domaines du traitement du langage naturel (TAL) et de la vision par ordinateur (CV).

TensorFlow est une bibliothèque logicielle open source pour l'apprentissage automatique pour une variété de tâches de perception et de compréhension du langage. Il est actuellement largement utilisé dans la recherche et la production, comme dans les produits commerciaux de Google tels que la reconnaissance vocale, Gmail, Google Photos et la recherche.

Un modèle de récompense est une méthode d’intelligence artificielle (IA) dans laquelle un modèle reçoit une récompense ou un score pour sa réponse à une invite donnée.

Les signaux contradictoires sont un sujet important dans l’ingénierie des signaux car ils peuvent aider à comprendre les risques et les problèmes de sécurité impliqués dans les LLM.

Le jailbreaking peut être défini comme un moyen de briser les garanties éthiques des modèles d'IA tels que ChatGPT. Il utilise certaines invites de texte spécifiques pour contourner facilement les directives de révision du contenu, permettant aux programmes d'intelligence artificielle d'être libres de toute restriction.

L'injection rapide est un nouveau type d'attaque qui peut amener le modèle à générer du contenu inapproprié et à divulguer des informations sensibles.

LangChain fournit des outils et des abstractions pour améliorer la personnalisation, la précision et la pertinence des informations générées par les modèles.

L'ingénierie rapide est le processus consistant à guider une solution d'intelligence artificielle générative (AIGC) pour produire le résultat souhaité. Une invite est un texte en langage naturel qui décrit la tâche que l'IA doit effectuer.

Les processus de décision de Markov sont une extension des chaînes de Markov, avec l'ajout d'actions (permettant des choix) et de récompenses (donnant de la motivation).

Une chaîne de Markov est un système mathématique qui subit des transitions d'un état à un autre selon une certaine règle probabiliste.

Dans le domaine de la détection d'objets, la boîte d'ancrage est un outil auxiliaire permettant de définir la position et la taille de l'objet.

En statistique et en apprentissage automatique, le compromis biais-variance décrit la relation entre la complexité d'un modèle, la précision de ses prédictions et sa capacité à faire des prédictions sur des données inédites qui n'ont pas été utilisées pour former le modèle.

La sélection des fonctionnalités est le processus d’isolement du sous-ensemble de fonctionnalités le plus cohérent, non redondant et pertinent à utiliser dans la création de modèles.

L'extraction de caractéristiques fait référence au processus de conversion de données brutes en caractéristiques numériques traitables tout en conservant les informations de l'ensemble de données d'origine. Cela produit de meilleurs résultats que l’application directe de l’apprentissage automatique aux données brutes.

Le prétraitement des données fait référence à la manipulation, au filtrage ou à l’amélioration des données avant l’analyse et constitue généralement une étape importante du processus d’exploration de données. L’objectif du prétraitement des données est d’améliorer la qualité des données et de les rendre plus adaptées à des tâches spécifiques d’exploration de données.

L'exploration de données est une branche interdisciplinaire de l'informatique. Il s’agit d’un processus informatique qui utilise l’intersection de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique, des statistiques et des bases de données pour découvrir des modèles dans des ensembles de données relativement volumineux.

Q-learning est un algorithme d’apprentissage par renforcement sans modèle et hors politique qui trouve le meilleur plan d’action compte tenu de l’état actuel de l’agent.

Les réseaux neuronaux sont connectés informatiquement par un grand nombre de neurones artificiels. Il utilise des nœuds interconnectés, ou neurones, dans une structure hiérarchique similaire au cerveau humain. Il peut créer des systèmes adaptatifs que les ordinateurs utilisent pour apprendre de leurs erreurs et s’améliorer en permanence.

L’apprentissage profond est une approche d’intelligence artificielle (IA) permettant d’apprendre aux ordinateurs à traiter les données d’une manière inspirée du cerveau humain.

L'attention de requête groupée (GQA) est une méthode qui interpole entre l'attention multi-requêtes (MQA) et l'attention multi-têtes (MHA) dans les grands modèles de langage (LLM).

En informatique, les systèmes basés sur des règles sont utilisés pour stocker et utiliser les connaissances afin d’interpréter les informations de manière utile.

L'intelligence artificielle générative (AIGC) est un système d'IA capable de générer du texte, des images ou d'autres médias en réponse à des invites, notamment du texte, des images, des vidéos et des modèles 3D.