IA générative

L'IA générative GénAI est une branche de l'IA qui peut être entraînée à créer du contenu dérivé dans différents formats, notamment le texte, l'image, la vidéo et l'audio.

Pourquoi l'IA générative est-elle importante ?

IA générative est importante pour les entreprises car elle permet d'accélérer les processus créatifs, notamment la rédaction de textes et la recherche d'images pour les publicités, les courriers électroniques destinés aux clients et les lettres d'information. Les concepteurs de produits avantage l'GénAI pour fournir des images et des modèles de conception en 3D sous de nouvelles perspectives.

Les consommateurs avantage la GénAI en se faisant expliquer les résultats de la recherche.

Applications de l'IA générative

De nouvelles applications pour GénAI sont publiées presque quotidiennement. Voici quelques exemples de cet ensemble d'applications qui évolue rapidement :

• Les chatbots sont probablement l'application textuelle la plus populaire de l'IA générative. Les équipes de service client utilisent ces centres de contact commercial et les sites web de marketing pour fournir des dialogues très réactifs.
• Les services de transcription GénAI permettent de rédiger des comptes rendus de réunions et de résumer des contenus vidéo.
• analyse des réseaux sociaux Les modèles GénAI analysent les flux sociaux pour en tirer l'essentiel et mettre en évidence les sentiments particulièrement négatifs ou positifs.
• La recherche peut être plus productive en demandant à un outil GénAI d'effectuer des recherches d'articles et de documents sur le web, puis de résumer et d'organiser les résultats en fonction des termes de recherche.
• Les équipes marketing peuvent utiliser GénAI pour créer du contenu visuel et écrit.

apprentissage IA générative Modèles

Les modèles de transformateurs préformés génératifs (GPT) utilisent des algorithmes d'apprentissage profond appliqués à de vastes ensembles de données d'apprentissage pour accumuler des connaissances. Les méthodes d'apprentissage sont présentées ci-dessous.

apprentissage non supervisé

L'approche d'apprentissage la moins sophistiquée consiste à alimenter de grands volumes de données pertinentes pour enseigner le modèle GénAI . Par exemple, vous pourriez vouloir qu'un GénAI basé sur du texte écrive la première version des communiqués de presse de votre agence de relations publiques. Vous pourriez commencer par partager des modèles de briefing client avec la version finale du communiqué de presse associé. Le modèle GénAI apprendra rapidement à rédiger des communiqués similaires.

apprentissage supervisé

Une approche plus guidée utilise des ensembles de données dont les meilleurs exemples d'utilisation sont mis en évidence ou étiquetés. Elle permet d'obtenir des résultats de meilleure qualité que l'approche non supervisée.

apprentissage par renforcement du feedback humain

L'apprentissage par renforcement feedback humain (RLHF) fournit un feedback sur les résultats de GénAI en utilisant les préférences des personnes - cette forme d'apprentissage mise au point permet d'obtenir des réponses conversationnelles plus naturelles de la part des applications Chatbot. Pour une application qui résume des articles, par exemple, toutes les modifications apportées à ses résultats sont utilisées pour générer un autrejeu de données apprentissage en vue d'une mise au point.

Modèles de diffusion

Les modèles de diffusion sont utilisés pour les applications GénAI qui créent et améliorent les images et les vidéos. Dans ce cas, la création d'images se fait à l'aide d'invites textuelles qui fournissent des informations sur le cadre, le sujet et le style requis. Les outils d'image GPT tels que Dall-E2 et Microsoft Designer utilisent des modèles de diffusion pour créer des versions des images sur lesquelles ils sont formés et qui représentent de nouvelles perspectives, modifient les paramètres et permettent des personnalisations telles que l'ajout de texte.

Modèles préconstruits

Les fournisseurs de GénAI comme AWS et les clients d'OpenAI Enterprise peuvent accéder à des plug-ins qui fournissent un modèle pré-entraîné comme point de départ de haut niveau. Voici quelques exemples de GPT-4.

• AI Data Analyst - Explorer les données en utilisant le langage naturel.
• AnalyticsAI - Examinez vos données Google Analytics à l'aide d'invites.
• Bramework - Analyse les données de recherche pour aider les spécialistes du marketing à optimiser les moteurs de recherche (SEO).
• Chat avec Excel - Conversez avec votre feuille de calcul.
• Developer Doc Search - Recherche de code et de documentation à source ouverte.
• Recipe Finder - Idées de recettes classées par régime alimentaire.
• Rephrase AI - Transformez un texte en avatar vidéo parlant.
• Smart Slides - Créer une présentation de diapositives.
• Prendre des captures de code - Embellir le code source pour le partager.
• Visualisez vos données - Créez des graphiques de vos données.

La plateforme de données Actian et IA générative

Grâce à ses capacités d'intégration de données, la plateforme de données Actian facilite l'automatisation du prétraitement des données dans le cadre de votre flux de travail d'apprentissage 'IA. Les entreprises peuvent prétraiter de manière proactive leurs données opérationnelles pour qu'elles soient prêtes à l'analyse grâce à l'automatisation des pipelines. En facilitant l'unification, la transformation et l'orchestration des pipelines de données.

La technologie de base de données d'Actian dans l'Action Data Platform peut effectuer des requêtes à grande vitesse référençant des instances de base de données distribuées et des données stockées à l'extérieur de la base de données à l'aide du connecteur Spark.