How to Train An AI Model

Alors que de nombreuses organisations cherchent à mettre en œuvre des cas IA générative de l'intelligence artificielle (IA) ou IA générative , il est important de comprendre comment les modèles sont entraînés et pourquoi cet apprentissage essentiel.

Pour entraîner modèle d'IA, on fournit aux algorithmes d'IA apprentissage , qu'ils utilisent de manière itérative afin optimiser fonction optimiser assignée. Les modèles GPT (Generative Pre-trained Transformer) appliquent des algorithmes d'apprentissage profond à de grands modèles linguistiques afin d'assimiler des connaissances sur un sujet donné et d'interagir avec assurance et précision.

Pourquoi est-il important entraîner IA générative ?

Les modèles d'IA générative fonctionnent à partir de données ; il est donc essentiel de leur fournir des données ou des textes de référence avant de pouvoir les utiliser. Le fait de leur fournir des données très pertinentes permet d'obtenir les meilleurs résultats. De plus, donner des indications sur le résultat attendu permettra d'améliorer encore davantage le contenu généré.

How to Train An AI Model – Steps

Un modèle GPT est entraîné en suivant les étapes ci-dessous. Dans cet exemple, nous partons du principe que nous apprentissage chatbot destiné à une application de centre de services.

1/ Collecting Data

La plupart des centres de service collectent des données sur les problèmes à partir des tickets d'incident créés lorsque les conseillers du service client interagissent avec les clients par le biais d'appels téléphoniques, d'e-mails et de sessions de chat. Les problèmes courants sont généralement transmis aux responsables, qui tentent d'anticiper le volume d'appels en analysant les problèmes qui suivent un schéma récurrent. Ce processus de gestion des problèmes aboutit généralement à la création d'un article de base de connaissances décrivant les symptômes courants, les solutions de contournement et les liens vers des correctifs téléchargeables. Ce contenu de type base de connaissances ou FAQ est idéal pour alimenter le chatbot de service en cours de formation.

2/ Preprocessing

Les données collectées doivent être prétraitées afin de faciliter la recherche, notamment en délimitant les mots-clés, en améliorant la mise en forme et en filtrant les passages non pertinents ou erronés.

3/ Selecting an Architecture

Il convient de choisir une architecture de transformateur, telle que GPT-1, GPT-2, GPT-3 ou GPT-4, en fonction du niveau de sophistication requis. L'architecture peut être mise à niveau à mesure que le modèle évolue.

4/ How to Train Generative AI – Pretraining

Le pré-entraînement du modèle repose sur un apprentissage non supervisé à partir des données textuelles prétraitées issues des étapes précédentes. L'objectif de ce pré-entraînement est de permettre au modèle de comprendre l'usage linguistique propre à ce domaine spécifique, afin que le client se sente en confiance lorsqu'il interagit avec le bot de service.

5/ Tuning

Pour optimiser modèle, il est nécessaire d'adopter une approche d'apprentissage supervisé dans laquelle les meilleures réponses sont marquées ou étiquetées. Ce retour d'information direct aide le modèle à hiérarchiser ses réponses afin de refléter les meilleures pratiques pour un domaine particulier.

6/ Optimizing

Le modèle est optimisé à l'aide d'une approche itérative qui permet d'identifier les hyperparamètres afin d'améliorer ses performances.

7/ Deployment

déploiement modèle devrait se faire par étapes, en commençant par des employés de l'entreprise, puis en passant aux partenaires et à des clients bêta-testeurs, avant de mettre le bot à la disposition du grand public.

Modèles prêts à l'emploi

Les clients d'OpenAI Enterprise peuvent accéder à des plugins et à GPT-4, ce qui leur évite d'avoir à entraîner 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 à accomplir leurs tâches quotidiennes, tant au travail que dans leurs loisirs :

• Bramework – Analyse les données de recherche pour aider les spécialistes du marketing à optimiser leur référencement naturel (SEO).
• Dispositifs médicaux dans l'UE – Découvrez la réglementation européenne relative aux dispositifs médicaux.
• Recherche de recettes – Les idées de recettes sont classées par type d'alimentation.
• analyse des sentiments – Analyser un texte pour déterminer son sentiment.
• Recherche de documentation pour développeurs – Recherche de code open source et de documentation.
• Prendre des captures de code – Embellir le code source avant de le partager.
• AnalyticsAI – Analysez vos données Google Analytics à l'aide de suggestions.
• Analyste de données IA – Explorez les données à l'aide du langage naturel.
• Obtenez des preuves sociales – Utilisez l'IA pour créer des témoignages clients convaincants.
• Rephrase AI – Transformez du texte en vidéos d'avatars parlants.
• Discutez avec Excel – Communiquez avec votre feuille de calcul.
• Marketing SEO rapide – Créer du contenu pour les réseaux sociaux.
• Smart Slides – Créez un diaporama.
• Visualisez vos données – Créez des graphiques à partir de vos données.
• QuickPage – Optimisation SEO des pages d'atterrissage.
• BrowserPilot – Contrôle qualité des pages Web et des documents.

IA générative peut-elle IA générative utilisée pour l'analyse de données ?

IA générative améliorer l'analyse des données en permettant aux analystes de poser des questions sur des ensembles de données à l'aide de requêtes en langage naturel, mais elle ne peut pas effectuer d'analyse de données au même niveau qu'un être humain. IA générative efficace pour aider à créer un récit dans un rapport d'analyse existant, mais elle n'est pas capable de formuler ses propres conclusions. IA générative analyse prédictive IA générative effectuer analyse prédictive .

OpenAI propose un analytique avancée ChatGPT analytique avancée qui permet aux utilisateurs de poser des questions sur des données existantes, mais entraîner ne entraîner pas à partir de ces interactions. Ce plugin permet de générer des rapports simples en compilant des données selon différents critères et ordres de tri. Cela peut s'avérer utile pour les analystes qui ne maîtrisent pas requête tels que SQL ou outils bi.

La sophistication évolue rapidement, l'accent étant mis sur les trois aspects suivants lors de l'analyse de documents volumineux et complexes :

• Synthèse – La capacité à générer de nouveaux contenus ou de nouvelles perspectives à partir de l'analyse de documents existants.
• Transformation – Modifier la présentation d'un document sans en altérer la substance.
• Extraction – Extraire des passages spécifiques d'un document.

Actian et la plateforme d'intelligence des données

La plateformeActianData Intelligencea été spécialement conçue pour aider les organisations à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle regroupe métadonnées , gouvernance, la traçabilité, le contrôle de la qualité et l'automatisation au sein d'une seule et même plateforme. Cela permet aux équipes de savoir d'où proviennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.

Grâce à son interface centralisée, Actian offre insight en temps réel insight les structures et les flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à replacer les données dans leur contexte métier, permettant ainsi aux équipes de les exploiter de manière plus efficace et responsable. La plateforme Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, garantissant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données à l'échelle de l'entreprise.Demandez votre démonstration personnalisée.