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Glossaire IA

Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle

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Architecture Transformer

Structure neuronale révolutionnaire basée sur des mécanismes d'attention qui constitue la fondation des LLM modernes.

7 termes
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Mécanismes d'Attention

Composants algorithmiques permettant aux modèles de pondérer sélectivement différentes parties du texte lors du traitement.

1 termes
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Fine-tuning et Adaptation

Processus d'ajustement des modèles pré-entraînés sur des données spécifiques pour des tâches ou domaines particuliers.

3 termes
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Prompt Engineering

Techniques d'optimisation des instructions pour guider efficacement les LLM vers des réponses désirées.

9 termes
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Modèles Multimodaux

LLM capables de traiter et générer simultanément du texte, des images, de l'audio et d'autres formats de données.

14 termes
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Quantification et Optimisation

Techniques de réduction de la taille des modèles et d'amélioration de l'efficacité computationnelle pour le déploiement.

10 termes
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Évaluation et Métriques

Méthodologies et indicateurs pour mesurer la performance, la cohérence et la sécurité des LLM.

17 termes
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Scaling Laws

Principes mathématiques décrivant la relation entre la taille des modèles, les données d'entraînement et la performance.

18 termes
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RAG - Retrieval-Augmented Generation

Approche combinant recherche d'information externe et génération pour améliorer la précision et la fraîcheur des réponses.

13 termes
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Chaînage d'Agents

Systèmes où plusieurs LLM collaborent en séquence ou en parallèle pour résoudre des tâches complexes.

16 termes
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Mécanismes de Contention

Techniques pour contrôler et aligner les comportements des LLM, prévenant les réponses inappropriées ou dangereuses.

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Modèles Spécifiques au Domaine

LLLM spécialisés et optimisés pour des secteurs particuliers comme la médecine, le droit ou la finance.

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Continual Learning

Capacités d'apprentissage continu permettant aux LLM d'intégrer de nouvelles connaissances sans oublier les précédentes.

1 termes
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Modèles à Faible Ressource

Techniques d'entraînement efficaces pour développer des LLM performants avec des données et ressources computationnelles limitées.

16 termes
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Tokenisation et Encodage

Processus de conversion du texte en unités numériques compréhensibles par les architectures neuronales des LLM.

13 termes
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