A l'heure ou tout le monde parle avec des termes obscures et avec parfois de la confusion, il est important de reprendre certaines définitions de concept clés autour de l'IA générative.
FM - Fondation Models
Les Fondation Models sont une type de modèles d'intelligence artificielle pré-entraînés sur de vastes données dans divers domaines, ce qui leur permet de développer un large éventail de capacités. Ces modèles ne se limitent pas aux tâches linguistiques, mais peuvent inclure la reconnaissance d'images, le traitement du son, la génération de code, etc.
LLM Large Language Models
Les LLM sont un sous-ensemble de modèles de fondation spécifiquement conçus pour traiter et générer du langage humain. Ils sont entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles et peuvent effectuer des tâches de traduction, de résumé, de réponse à des questions, etc.
RAG Retrieval Augmented Generation
La génération augmentée de récupération (RAG) est le processus consistant à optimiser le résultat d'un grand modèle de langage. Il s'agit d'alimenter son système avec une base de connaissances fiable pour l'entraîner avant de générer une réponse. Les grands modèles de langage (LLM) sont entraînés avec d'importants volumes de données et utilisent des milliards de paramètres pour générer des résultats originaux pour des tâches telles que répondre à des questions, traduire des langues et compléter des phrases. La RAG étend les capacités déjà très puissantes des LLM à des domaines spécifiques ou à la base de connaissances interne d'une organisation, le tout sans qu'il soit nécessaire de réentraîner le modèle.
En clair, sans RAG, le LLM prend les informations de l'utilisateur et crée une réponse basée sur les informations sur lesquelles il a été formé, ou sur ce qu'il sait déjà. Avec RAG, le LLM utilise sa base de connaissances pour créer de meilleures réponses.
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