Description de la formation
Les modèles de langue génératifs, tels que ChatGPT, nous ont ouvert les portes d'un monde où la communication avec les machines est devenue une réalité quotidienne. Ils nous assistent dans de nombreuses tâches, de la recherche d'informations à la rédaction en passant par la programmation informatique, et bien d'autres domaines. Au cours de cette formation d'une journée, nous explorerons les concepts fondamentaux du modèle Transformer, qui est à la base des modèles génératifs actuels. Nous étudierons le concept de "prompts" (requêtes) et discuterons des manières de le rendre efficaces et adaptés. Nous aborderons le potentiel de ces modèles ainsi que de leurs limites, en nous appuyant sur des exemples concrets. Enfin, nous traiterons les questions éthiques liées à l'utilisation de ces modèles et aux biais qu'ils peuvent contenir.
Prochaines sessions
Objectifs visés
- IDENTIFIER les situations où les modèles génératifs de langage peuvent être utiles dans des contextes concrets.
- DIFFERENCIER les limites de ces modèles.
- DECELER les éventuels biais associés à leur fonctionnement.
- MANIPULER des outils de génération de texte pour les assister au quotidien
Contenu
- Historique et fonctionnement du modèle Transformer (1h30)
- L’apprentissage automatique.
- Les modèles de langue neuronaux, les mécanismes d’attention, les Transformer.
- Autres IA-génératives.
- Les limites des modèles génératifs (importance des données, hallucinations, ...). - Exemple sur des cas d’usage concrets (1h30)
- Cas d'utilisation spécifiques à l'industrie (assistance à la clientèle, soins de santé éducation, génération de contenu, ...).
- Stratégies d’intégration (dans les sites web, les applications et les flux de travail. - Les usages avancés des modèles génératifs (1h30)
- L'Art des prompts efficaces (prompt engineering).
- Adaptation à des besoins spécifiques (fine tuning). - Questions légales et éthiques posées par l’IA générative (1h30)
- Les biais d’apprentissage (stratégies d'identification et d'atténuation des biais).
- Utilisation responsable (importance d'une utilisation éthique et responsable de l'IA, impact de la désinformation).
- Vie privée et sécurité (protection de la vie privée, traitement des données).
Public Cible
Prérequis
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