Comprendre les techniques avancées d'IA : RAG, réglage fin et au-delà

Salut! Si vous suivez les dernières nouveautés en matière d’intelligence artificielle, vous savez qu’elle évolue à une vitesse vertigineuse. Aujourd'hui, nous abordons quelques techniques et concepts avancés d'IA qui peuvent vous aider à tirer le meilleur parti des grands modèles de langage (LLM). Nous parlerons de la génération augmentée de récupération (RAG), du réglage fin, de l'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF), et bien plus encore. De plus, nous aborderons les applications pratiques, les limites et les conseils pour choisir le bon modèle et des invites efficaces. Prêt? Commençons!

Génération augmentée de récupération (RAG)

Qu’est-ce que le RAG ?

Tout d’abord, parlons de la génération augmentée de récupération (RAG). Cette technique revient à donner à votre IA un super pouvoir : la capacité de rechercher et d’incorporer des connaissances externes avant de générer une réponse. RAG fonctionne en trois étapes simples :

1. Récupération de documents : lorsque vous posez une question, RAG recherche les documents pertinents susceptibles de contenir la réponse.
2. Incorporer le texte récupéré : il intègre ensuite le texte récupéré dans une invite mise à jour.
3. Générer une réponse : enfin, il génère une réponse à partir de cette nouvelle invite riche en contexte...
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