Apprentissage auto-supervisé pour l'IA générative : de la préformation à l'ajustement fin
Renee Serda janv.. 15 0L'apprentissage auto-supervisé est le moteur caché derrière les modèles d'IA générative comme GPT-4 et DALL-E 3. Il permet d'apprendre à partir de données non étiquetées, réduisant les coûts et augmentant les performances. Voici comment ça marche, de la préformation à l'ajustement fin.
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Comment les grands modèles linguistiques apprennent : l'entraînement auto-supervisé à l'échelle d'Internet
Renee Serda déc.. 28 5Les grands modèles linguistiques apprennent en lisant Internet sans aide humaine. Cette méthode, appelée apprentissage auto-supervisé, leur permet de comprendre le langage à une échelle sans précédent, mais avec des risques de biais et d'erreurs.
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Objectifs de pré-entraînement en IA générative : modélisation masquée, prédiction du prochain token et débruitage
Découvrez les trois méthodes fondamentales de pré-entraînement en IA générative : modélisation masquée pour comprendre, prédiction du prochain token pour écrire, et débruitage pour créer des images. Chacune a ses forces, ses limites, et ses applications réelles.
La psychologie du lâcher-prise : faire confiance à l'IA dans les workflows de vibe coding
Le vibe coding change la façon dont les développeurs travaillent avec l'IA. Plutôt que de vérifier chaque ligne, ils apprennent à faire confiance à leur intuition. Mais cette confiance doit être calibrée, pas aveugle.
Comment attribuer des rôles dans les prompts Vibe Coding : Architecte Senior vs Développeur Junior
Assigner un rôle à l'IA dans les prompts Vibe Coding - architecte senior ou développeur junior - change radicalement la qualité du code généré. Découvrez comment utiliser cette technique pour produire du code prêt à la production ou pour apprendre efficacement.