Visez la rentabilité avec un outil d’IA Générative sur mesure

La performance d’un modèle génératif dépend d’abord d’une architecture algorithmique souvent complexe. Il existe plusieurs grands types d’architectures de modèles génératifs, dont la plus célèbre est le Transformer. Introduit par une équipe de chercheurs de Google en 2017, le Transformer est devenu populaire grâce aux performances de pointe de grands modèles de langage comme le modèle GPT d'OpenAI.

Une fois construit, un modèle génératif est entraîné à effectuer une tâche spécifique à partir de données d’entraînement, grâce à des méthodes d’apprentissage profond (Deep Learning). Dans le cas des modèles les plus lourds et les plus performants comme GPT-4, cet entraînement nécessite des ressources de calcul considérables.

La puissance de calcul des ordinateurs modernes et l’accès facilité à de très grandes quantités de donnés d’entrainement ont permis aux chercheurs de réaliser ces dernières années des progrès spectaculaires. Les “foundation models”, développés et entraînés par les leaders de l’industrie de l’intelligence artificielle comme OpenAI, Google ou Meta, réalisent des performances de très haut niveau.

Ces foundation models sont capables d’effectuer de nombreuses tâches complexes sans ré-entraînement spécifique. Ils représentent ainsi une opportunité exceptionnelle pour toutes les entreprises. Selon Philipe Moyer, directeur des solutions IA & Business chez Google Cloud, “Cette génération de technologie est la plus accessible et la plus souple que l'informatique ait jamais créée. Elle peut résoudre des problèmes pour lesquels le modèle n'a pas été spécifiquement conçu.