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155 des guides en anglais simple, des parcours d'apprentissage structurés et une bibliothèque ouverte — construits par une organisation à but non lucratif indépendante 501(c)(3) pour que tout le monde puisse comprendre l'IA moderne.

155Guides gratuits
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Cinq cours axés sur les résultats

Chaque cours comprend des résultats explicites, des compétences cartographiées, des activités pratiques et une synthèse appliquée.

Pistes thématiques

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155 de 1019 guides illustrés. Filtrez par piste ou recherchez ci-dessus.

IA linguistique

Lois sur la mise à l'échelle des chinchillas

Les lois de mise à l'échelle Chinchilla, de DeepMind en 2022, ont montré que la plupart des grands modèles de langage étaient mal sous-entraînés : pour un budget de calcul fixe, vous devriez…

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Amélioration de la sortie itérative d'auto-raffinement

Self-Refine est une technique d'incitation dans laquelle un modèle de langage critique sa propre sortie et la réécrit, en boucle jusqu'à ce que la réponse s'améliore.

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Du moins au plus d'invites

Les invites du moins au plus divisent un problème difficile en une séquence de sous-problèmes plus simples, les résolvant dans l'ordre afin que chaque réponse alimente la suivante.

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Invites analogiques et reculées

Les invites analogiques et de recul guident toutes deux un modèle pour qu'il raisonne d'abord à un niveau supérieur : les invites analogiques lui font rappeler des problèmes résolus similaires…

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Extraction de relations à partir du texte

L'extraction de relations extrait des faits structurés d'un texte non structuré, identifiant comment deux entités se connectent (comme « travaille pour » ou « situé dans »).

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Étiquetage des rôles sémantiques

L'étiquetage sémantique des rôles (SRL) répond à « qui a fait quoi à qui, quand, où et pourquoi » en marquant les rôles que joue chaque phrase autour d'un verbe.

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Analyse des dépendances

L'analyse des dépendances cartographie la structure grammaticale d'une phrase sous la forme d'un arbre de relations mot à mot, montrant quels mots dépendent de quels mots.

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Modèles au niveau des octets sans tokenizer

Les modèles sans tokenizer abandonnent le vocabulaire fixe des morceaux de mots et fonctionnent directement sur les octets bruts, permettant à un modèle de gérer n'importe quelle langue, code ou même bruyant…

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Vecteurs de fonctions et représentations de tâches

Les vecteurs de fonctions sont des directions compactes à l'intérieur des états cachés d'un modèle de langage qui codent une tâche entière, comme « traduire en français » ou « renvoyer l'antonyme ».

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Échantillonnage et reclassement du meilleur des N

L'échantillonnage Best-of-N génère plusieurs réponses candidates à partir d'un modèle, puis sélectionne la meilleure à l'aide d'une étape de notation distincte.

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Inférence et implication en langage naturel

L'inférence en langage naturel demande si une phrase découle logiquement d'une autre.

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Remplissage des emplacements et détection d'intention

La détection d'intention détermine ce que veut un utilisateur et le remplissage des emplacements extrait les détails spécifiques nécessaires pour agir en conséquence.

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