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Entrée Aura
AuraComprendre l’IAApprentissage

Apprendre, puis utiliser un modèle

Distinguer les paramètres appris des informations fournies au moment d’une demande.

L’essentielExpérimenterApprofondir
Sources scientifiques
Définition

L’apprentissage ajuste des paramètres pour réduire une erreur ou augmenter une récompense. Un objectif, des données et une procédure d’optimisation définissent ce qui est appris. À l’inférence, le modèle utilise ses paramètres et le contexte disponible pour calculer une sortie.

Équation

θ ← θ − η ∇θ L(θ)

θ représente les paramètres, L une fonction de perte et η le pas d’apprentissage. Cette étape de descente de gradient est illustrative ; tous les systèmes n’utilisent pas exactement cette règle.

Hypothèses et notation

θ représente les paramètres, L une fonction de perte et η le pas d’apprentissage. Cette étape de descente de gradient est illustrative ; tous les systèmes n’utilisent pas exactement cette règle.

Limites de l’interprétation

Modifier la consigne change les entrées ; cela ne signifie pas que les paramètres sont réentraînés. L’apprentissage supervisé, auto-supervisé et par renforcement décrit des méthodes, pas des architectures.

Dans cette page

DéfinitionÉquationHypothèses et notationLimites de l’interprétationSources scientifiques
L’essentiel
De la notion à l’usageMettre en pratique

Sources scientifiques

  • Vaswani et al. · 2017Attention Is All You NeedarXiv v7 · 2023
    Publication originale
  • Hafner et al. · 2023Mastering Diverse Domains through World ModelsDreamerV3 · arXiv v2 · 2024
    Publication originale

Synthèse pédagogique des sources citées. Les résultats des publications restent liés à leurs tâches, protocoles et budgets.

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18 résultats

ComprendreApprendre, puis utiliser un modèleDistinguer les paramètres appris des informations fournies au moment d’une demande.
ComprendreDu contexte au prochain tokenDistinguer les probabilités du modèle de la règle utilisée pour choisir une sortie.
ComprendreDu texte aux représentationsComprendre pourquoi les mots deviennent des vecteurs, sans confondre vecteur et sens humain.
ComprendreDe quelle mémoire parle-t-on ?Séparer contexte de travail, état récurrent, paramètres appris et stockage persistant.
ComprendreTransformers : comprendre l’attentionComparer architectures, méthodes d’apprentissage et systèmes complets au bon niveau.
ComprendreGénérer par débruitageSuivre la différence entre corruption pendant l’apprentissage et génération progressive.
ComprendreDu modèle au système qui agitComprendre le rôle du harnais autour d’un modèle et de ses outils.
ComprendrePrédire pour choisir une actionExplorer l’effet d’un horizon plus long et le risque d’un modèle inexact.
ComprendreDes définitions, pas un verdict uniqueExaminer la généralité, la performance et l’adaptation avant d’employer une étiquette.
ComprendreCe qu’un résultat permet de conclurePasser d’une impression convaincante à une comparaison reproductible.
ConfigurerPréparer un projet ChatGPTUn objectif clair, le bon contexte et des instructions que vous pouvez réellement utiliser.
ConfigurerChoisir pour votre tâcheCommencez par votre besoin. Comparez les accès et les résultats, sans classement universel des modèles.
ConfigurerRendre votre demande vérifiableTransformez une intention en objectif, contexte et critères de réussite.
ConfigurerDonner la bonne information au bon endroitDistinguez les règles de travail, les ressources de la tâche et la mémoire gérée par le produit.
ConfigurerPréparer un environnement de développementDéfinissez le rôle du modèle, les capacités du harnais et les accès réellement nécessaires.
ConfigurerComposer une procédure de développementOrganisez préparation, modification, vérification et restitution. Réutilisez les étapes qui vous aident.
ConfigurerPréparer une mission, puis vérifier le résultatUn exemple reproductible, une liste de contrôle et un compte rendu de vos observations.
Programmes publicsTentacularUsages, fonctions et ressources publiquement disponibles.