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Comprendre l'IA
Articles pédagogiques pour comprendre comment fonctionne l'IA. Au programme : tokens, embeddings, LLM, neurones, deep learning..
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![Dans les rouages de Llama : vous parlez français, elle pense anglais, et vous répond chinois !](https://media.beehiiv.com/cdn-cgi/image/format=auto,width=800,height=421,fit=scale-down,onerror=redirect/uploads/asset/file/7b83d401-c388-4411-bfae-db00471721eb/benoitraphael_3_lama_with_3_brains_above_him._French_flag_engli_2500791c-4d1b-4bc6-aeb6-23a74b6d395f.jpg)
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![Comprendre le RAG à travers l'exemple d'un chatbot sur le climat](https://media.beehiiv.com/cdn-cgi/image/format=auto,width=800,height=421,fit=scale-down,onerror=redirect/uploads/asset/file/f14a4829-cca9-45e8-9e8b-26e1026f6946/rag-schema-yellow.png)
Comprendre le RAG à travers l'exemple d'un chatbot sur le climat
Le RAG est une technique qui enrichit (Augmented) les capacités de génération de texte (Generation) d'un modèle de langage par une phase de recherche d'informations (Retrieval). Comment ça marche ? Je te révèle les coulisses de cette technique qui va devenir clé en 2024, à travers l'exemple de ClimateQ&A, un site français qui répond à tes questions sur les rapports du GIEC.
![Thomas Mahier](https://beehiiv-images-production.s3.amazonaws.com/uploads/user/profile_picture/38f1e07b-8167-44da-be87-69dcd1a6425b/Screenshot_from_2023-10-14_10-21-03.png)
Thomas Mahier
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![Embeddings : en route vers la quatrième dimension](https://media.beehiiv.com/cdn-cgi/image/format=auto,width=800,height=421,fit=scale-down,onerror=redirect/uploads/asset/file/bdb7e0fa-e742-449b-93ce-88686986bf19/DALL_E_2023-11-09_14.25.47_-_Create_a_cartoon-style_image_of_a_tall__imposing_figure_in_a_black_suit_with_a_glossy_black_helmet_reminiscent_of_a_futuristic_knight__standing_in_a_d.png)
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![ChatGPT Réinventé: comment le faire philosopher pour améliorer ses résultats](https://media.beehiiv.com/cdn-cgi/image/format=auto,width=800,height=421,fit=scale-down,onerror=redirect/uploads/asset/file/e5a7a70b-5791-48b8-b301-70fe9dea76d4/DALL_E_2023-10-30_19.37.06_-_Wide_photo_of_a_humorous_snail_with_features_resembling_a_muppet__including_exaggerated_googly_eyes_and_a_cheeky_smile__standing_proudly_near_the_ston.png)
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![Dans la tête de ChatGPT, avec Ilya Sutskever](https://media.beehiiv.com/cdn-cgi/image/format=auto,width=800,height=421,fit=scale-down,onerror=redirect/uploads/asset/file/e6336d88-d7d7-4fd9-ad86-20dddc01733a/Screenshot_from_2023-11-22_10-52-07.png)
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![L'ingénierie de prompt : une recherche de programmes vectoriels ?](https://media.beehiiv.com/cdn-cgi/image/format=auto,width=800,height=421,fit=scale-down,onerror=redirect/uploads/asset/file/48781b25-ae1c-468c-975c-b2894825f3b1/DALL_E_2023-10-12_15.47.48_-_vector_graphic_of_a_search_engine_interface_on_a_computer_screen_with_the_title__Vector_Program_Search__and_a_mouse_cursor_clicking_on_the_search_bar.png)
L'ingénierie de prompt : une recherche de programmes vectoriels ?
Selon François Chollet, de chez Google, un modèle de langage (comme GPT-4) peut être vu comme bien plus qu'une simple compilation d'informations. Il s'apparente aussi à une bibliothèque de "programmes" prêts à être activés.
![Thomas Mahier](https://beehiiv-images-production.s3.amazonaws.com/uploads/user/profile_picture/38f1e07b-8167-44da-be87-69dcd1a6425b/Screenshot_from_2023-10-14_10-21-03.png)
![Flint GPT](https://beehiiv-images-production.s3.amazonaws.com/uploads/user/profile_picture/b0832b72-086e-4917-9a36-6769813f96db/e987b146-b2dc-4dfd-a3a3-5be9154a7a73.png)
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