Les grands mod\u00e8les linguistiques fascinent par leur savoir et irritent en m\u00eame temps par leurs r\u00e9ponses impr\u00e9cises ou contradictoires. La cause en est souvent l’incertitude des mod\u00e8les, qui \u00e9tait jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent difficile \u00e0 contr\u00f4ler. Avec l’algorithme SIFT (\u00ab\u00a0Selecting Informative data for Fine-Tuning\u00a0\u00bb), des chercheurs de l’ETH Zurich ont d\u00e9velopp\u00e9 une m\u00e9thode qui s’attaque pr\u00e9cis\u00e9ment \u00e0 ce probl\u00e8me. Elle s\u00e9lectionne avec pr\u00e9cision les donn\u00e9es suppl\u00e9mentaires en fonction de leur capacit\u00e9 \u00e0 r\u00e9duire l’incertitude et \u00e0 am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des r\u00e9ponses.<\/p>\n\n\n\n\n\n
S\u00e9lection des informations par analyse vectorielle Un grand impact m\u00eame avec de petits mod\u00e8les \u00c9valuer la pertinence pour d’autres domaines d’application Un nouvel algorithme de l’ETH Zurich r\u00e9volutionne l’utilisation de grands mod\u00e8les linguistiques. Avec des donn\u00e9es cibl\u00e9es, les r\u00e9ponses de l’IA deviennent plus fiables et la charge de calcul diminue consid\u00e9rablement.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":131095,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_surecart_dashboard_logo_width":"180px","_surecart_dashboard_show_logo":true,"_surecart_dashboard_navigation_orders":true,"_surecart_dashboard_navigation_invoices":true,"_surecart_dashboard_navigation_subscriptions":true,"_surecart_dashboard_navigation_downloads":true,"_surecart_dashboard_navigation_billing":true,"_surecart_dashboard_navigation_account":true,"inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"footnotes":""},"categories":[22696,743,8735,22438],"tags":[872,3931,7215,2002,52694],"class_list":["post-131151","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-entreprise","category-immonews-fr","category-proptech-fr","category-trends-fr","tag-immoinvest-fr","tag-immonews-fr","tag-kuenstliche-intelligenz-fr","tag-news-fr","tag-sprachmodelle-fr"],"acf":{"bild_mit_ki_erstellt_worden":[],"lead":"Un nouvel algorithme de l'ETH Zurich r\u00e9volutionne l'utilisation de grands mod\u00e8les linguistiques. Avec des donn\u00e9es cibl\u00e9es, les r\u00e9ponses de l'IA deviennent plus fiables et la charge de calcul diminue consid\u00e9rablement.","autor":"Quelle ETH","ort":"","bildunterschrift":"","zusammenfassung":"","bild_im_grid":false,"gallerie":"","newsim":""},"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t
<\/strong>Au lieu d’utiliser simplement les informations les plus proches, SIFT analyse la structure relationnelle des informations linguistiques dans l’espace multidimensionnel des grands mod\u00e8les. L’angle entre les vecteurs est d\u00e9cisif. Les informations dont le contenu est compl\u00e9mentaire sont cibl\u00e9es afin de permettre des r\u00e9ponses compl\u00e8tes et pertinentes. Les redondances et les superpositions, comme c’est le cas dans les approches classiques, sont syst\u00e9matiquement \u00e9vit\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n\n\n
<\/strong>L’enrichissement cibl\u00e9 avec des donn\u00e9es pertinentes permet de r\u00e9duire drastiquement la charge de calcul des grands mod\u00e8les linguistiques. Lors de tests, SIFT-tuning a m\u00eame surpass\u00e9 des mod\u00e8les d’IA puissants avec des mod\u00e8les jusqu’\u00e0 40 fois plus petits. En m\u00eame temps, le syst\u00e8me s’adapte de mani\u00e8re dynamique. En cours d’utilisation, le mod\u00e8le enrichi devient de plus en plus pr\u00e9cis en s’entra\u00eenant lui-m\u00eame en cours d’utilisation.<\/p>\n\n\n\n\n\n
<\/strong>SIFT offre \u00e9galement une valeur ajout\u00e9e pr\u00e9cieuse. En analysant quelles donn\u00e9es sont reconnues comme particuli\u00e8rement pertinentes, il est possible d’identifier des corr\u00e9lations importantes dans des domaines sp\u00e9cialis\u00e9s tels que la m\u00e9decine, la recherche ou l’industrie. Par exemple, les donn\u00e9es de diagnostic particuli\u00e8rement pertinentes pourraient \u00eatre filtr\u00e9es efficacement.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"