Alors que de nombreuses organisations cherchent à mettre en œuvre des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) ou de l'IA générative , il est important de comprendre comment les modèles sont formés et pourquoi cet apprentissage est important.
Pour entraîner un modèle d'IA, les algorithmes d'IA reçoivent des données d'apprentissage , qu'ils utilisent de manière itérative pour optimiser leur fonction prévue. Les modèles de transformateurs génératifs préformés (GPT) appliquent des algorithmes d'apprentissage profond à de grands modèles de langage afin d'assimiler des connaissances sur un sujet et d'interagir avec confiance et précision.
Pourquoi est-il important d'entraîner modèles d'IA générative ?
Les modèles d'IA générative sont axés sur les données ; il est donc essentiel de leur fournir des données ou du texte de référence avant de pouvoir les utiliser. Leur fournir des données très pertinentes permet d'obtenir les meilleurs résultats. En outre, le fait de fournir des conseils sur le résultat attendu permet d'améliorer encore le contenu généré.
Comment entraîner IA générative Modèles - Etapes
Un modèle GPT est formé en suivant les étapes ci-dessous. Dans cet exemple, nous supposons que nous apprentissage un chatbot pour une application de service desk.
Collecte des données
La plupart des centres d'assistance recueillent des données sur les problèmes à partir des fiches d'incident qui sont créées lorsque les conseillers interagissent avec les clients par le biais d'appels vocaux, de courriels et de sessions de discussion en ligne. Les problèmes courants sont généralement transmis aux responsables qui tentent d'anticiper les volumes d'appels en étudiant les problèmes qui suivent un modèle. Ce processus de gestion des problèmes aboutit généralement à un article de la base de connaissances décrivant les symptômes courants, les solutions de contournement et les liens vers les correctifs téléchargeables. Ce contenu de type base de connaissances ou FAQ est idéal pour être utilisé par le chatbot de service en cours de formation.
Prétraitement
Les données collectées doivent être prétraitées pour simplifier la recherche en délimitant les mots-clés, en améliorant le formatage et en filtrant les textes sans rapport ou incorrects.
Choix d'une architecture
Une architecture de transformateur, telle que GPT-1, GPT-2, GPT-3 ou GPT-4, doit être sélectionnée en fonction du niveau de sophistication requis. L'architecture peut être mise à niveau au fur et à mesure de l'évolution du modèle.
Comment entraîner IA générative - Préformation
Le préapprentissage du modèle utilise l'apprentissage non supervisé sur les données textuelles prétraitées des étapes précédentes. L'objectif de l'apprentissage préalable est de permettre au modèle de comprendre l'usage de la langue dans ce domaine spécifique afin que le client se sente en confiance lorsqu'il interagit avec le robot de service.
Accorder
Pour optimiser modèle, une approche d'apprentissage supervisé est nécessaire, dans laquelle les meilleures réponses sont étiquetées. Ce retour d'information direct aide le modèle à hiérarchiser ses réponses afin de refléter les meilleures pratiques pour un domaine particulier.
Optimiser
Le modèle est amélioré à l'aide d'une approche itérative dans laquelle des hyperparamètres sont identifiés pour améliorer la performance du modèle.
Déploiement
Le déploiement du modèle devrait suivre une approche progressive en utilisant des sujets d'essai qui sont des employés internes, puis des partenaires et des bêta-testeurs clients sympathiques avant de mettre le robot à la disposition du grand public.
Modèles préconstruits
Les clients d'OpenAI Enterprise peuvent accéder aux plugins et au GPT-4 pour éviter d'avoir à entraîner leur modèle. Vous trouverez ci-dessous des exemples de plugins disponibles qui illustrent la polyvalence et le potentiel de l'IA pour aider les personnes ayant des compétences techniques limitées dans leurs tâches quotidiennes de travail et de loisirs :
- Bramework - Analyse les données de recherche pour aider les spécialistes du marketing à optimiser les moteurs de recherche (SEO).
- Medical Device EU - Découvrez les réglementations de l'UE en matière de dispositifs médicaux.
- Recherche de recettes - Les idées de recettes sont classées par régime alimentaire.
- analyse des sentiments - Analyser un texte pour en déterminer le sentiment.
- Developer Doc Search - Recherche de code et de documentation à source ouverte.
- Prendre des captures de code - Embellir le code source pour le partager.
- AnalyticsAI - Examinez vos données Google Analytics à l'aide d'invites.
- AI Data Analyst - Explorer les données en utilisant le langage naturel.
- Obtenez une preuve sociale - Utilisez l'IA pour créer des témoignages de clients convaincants.
- Rephrase AI - Transformez un texte en avatar vidéo parlant.
- Chat avec Excel - Conversez avec votre feuille de calcul.
- Speedy SEO Marketing - Créer du contenu social.
- Smart Slides - Créer une présentation de diapositives.
- Visualisez vos données - Créez des graphiques de vos données.
- QuickPage - Optimisation SEO des pages d'atterrissage.
- BrowserPilot - Contrôle de la qualité des pages web et des documents.
L'IA générative peut-elle être utilisée pour l'analyse des données ?
L'IA générative peut renforcer l'analyse des données en permettant aux analystes de poser des questions sur les ensembles de données à l'aide d'invites en langage naturel, mais elle ne peut pas effectuer une analyse des données au même niveau qu'un être humain. L'IA générative peut aider à créer un récit dans un rapport d'analyse existant, mais n'a pas la capacité de faire ses propres affirmations. L'IA générative ne peut pas encore effectuer d'analyse prédictive .
OpenAi fournit un plugin ChatGPT analytique avancée qui permet aux utilisateurs de poser des questions sur les données existantes, mais qui ne s'entraîner pas lui-même en fonction de ces interactions. Le plugin peut produire des rapports simples en présentant les données sous forme de tableaux en fonction de différents critères et ordres de tri. Cela peut être utile pour les analystes qui ne sont pas familiers avec les langages de requête tels que SQL ou outils bi.
La sophistication évolue rapidement et l'accent est mis sur les trois caractéristiques suivantes lors de l'analyse de documents complexes et volumineux :
- Synthèse - Capacité à générer un nouveau contenu ou de nouvelles idées à partir de l'analyse de documents existants.
- Transformation - Modifier la présentation d'un document sans en changer l'essence.
- Extraction - Extraire des extraits spécifiques d'un document.
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