एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
Architecture Transformer
Structure neuronale révolutionnaire basée sur des mécanismes d'attention qui constitue la fondation des LLM modernes.
Mécanismes d'Attention
Composants algorithmiques permettant aux modèles de pondérer sélectivement différentes parties du texte lors du traitement.
Fine-tuning et Adaptation
Processus d'ajustement des modèles pré-entraînés sur des données spécifiques pour des tâches ou domaines particuliers.
Prompt Engineering
Techniques d'optimisation des instructions pour guider efficacement les LLM vers des réponses désirées.
Modèles Multimodaux
LLM capables de traiter et générer simultanément du texte, des images, de l'audio et d'autres formats de données.
Quantification et Optimisation
Techniques de réduction de la taille des modèles et d'amélioration de l'efficacité computationnelle pour le déploiement.
Évaluation et Métriques
Méthodologies et indicateurs pour mesurer la performance, la cohérence et la sécurité des LLM.
Scaling Laws
Principes mathématiques décrivant la relation entre la taille des modèles, les données d'entraînement et la performance.
RAG - Retrieval-Augmented Generation
Approche combinant recherche d'information externe et génération pour améliorer la précision et la fraîcheur des réponses.
Chaînage d'Agents
Systèmes où plusieurs LLM collaborent en séquence ou en parallèle pour résoudre des tâches complexes.
Mécanismes de Contention
Techniques pour contrôler et aligner les comportements des LLM, prévenant les réponses inappropriées ou dangereuses.
Modèles Spécifiques au Domaine
LLLM spécialisés et optimisés pour des secteurs particuliers comme la médecine, le droit ou la finance.
Continual Learning
Capacités d'apprentissage continu permettant aux LLM d'intégrer de nouvelles connaissances sans oublier les précédentes.
Modèles à Faible Ressource
Techniques d'entraînement efficaces pour développer des LLM performants avec des données et ressources computationnelles limitées.
Tokenisation et Encodage
Processus de conversion du texte en unités numériques compréhensibles par les architectures neuronales des LLM.