- **Beam Search:** Une méthode de décodage plus avancée qui explore plusieurs possibilités à chaque étape.
- **BLEU:** Une autre métrique d'évaluation de la qualité de la traduction automatique
- **Connaissance du monde:** L'ensemble des informations qu'un modèle de langage a apprises sur le monde à partir des données sur lesquelles il a été entraîné.
- **Décodage par échantillonnage:** Une technique qui introduit de l'aléatoire dans le processus.
- **METEOR:** Une métrique plus sophistiquée que BLEU
- **Modèles de langage:** Des modèles d'IA entraînés sur de vastes quantités de texte pour générer et comprendre le langage humain.
- **Prompt Engineering :** La discipline qui consiste à concevoir et optimiser les instructions données aux modèles d'IA.
- **Prompt Engineering:** Discipline qui vise à optimiser les instructions données aux modèles d'IA pour obtenir les meilleurs résultats.
- **Prompt Engineering:** La pratique de concevoir et d'affiner des instructions pour guider les modèles de langage.
- **Résumé automatique:** Le processus de génération automatique d'un résumé concis et fidèle d'un texte plus long.
- **Sampling :** Le processus de sélection des mots en fonction de leurs probabilités.
- **Température :** Un autre paramètre qui contrôle la créativité des modèles de langage
- **Temperature:** Paramètre qui contrôle la "créativité" du modèle en influençant la distribution de probabilité.
- **Top-P (nucleus sampling):** Méthode alternative de sélection des prédictions basée sur un seuil de probabilité cumulative.
- **Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN):** Le domaine de l'IA qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain.
- Abduction
- Accessibilité
- Acp
- Action
- Adversarial Examples
- Agent
- Agent conversationnel
- Agent IA
- Agent intelligent
- Agents
- Agents autonomes
- Agents intelligents
- Agi
- Ajustement fin des modèles
- Aléatoire
- Algorithme
- Algorithme d'apprentissage supervisé
- Algorithme d'optimisation
- Algorithme de descente de gradient
- Algorithmes
- Algorithmes d'apprentissage automatique
- Algorithmes d'encodage
- Algorithmes génétiques
- Alignement
- Analyse critique
- Analyse de données
- Analyse de sentiment
- Analyse de texte
- Analyse des sentiments (opinion mining)
- Analyse en composantes principales (ACP)
- Analyse factorielle
- Analyse factorielle discriminante (AFD)
- Analyse prédictive
- Analyse sémantique
- Analyse syntaxique
- Anti-prompt
- Ape
- Api
- API (Application Programming Interface)
- API d'IA
- Apprentissage automatique
- Apprentissage automatique (Machine Learning)
- Apprentissage automatique adversaire
- Apprentissage multi-modal
- Apprentissage non supervisé
- Apprentissage par renforcement
- Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)
- Apprentissage par transfert
- Apprentissage par transfert (*transfer learning*)
- Apprentissage profond
- Apprentissage profond (Deep Learning)
- Apprentissage supervisé
- Apprentissage supervisé (Supervised Learning)
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- Architecture de l'information
- Architecture de modèle
- Architecture du modèle
- Artificial Intelligence
- Artificial super intelligence
- Asi
- Assistant Virtuel
- Attaques adversariales
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- AUC (Area Under the Curve)
- Augmentation de données
- Authentification biométrique
- Auto-cohérence
- Automatic prompt engineering
- Automatisation
- Average Pooling
- Backpropagation
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- Balisage
- Base de connaissances
- Base de données
- Bases de données
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- Biais
- Biais algorithmique
- Biais cognitif
- Bibliothèques Python (ex: TensorFlow
- Bidirectional encoder representations from transformers
- Big data
- Bilingual evaluation understudy
- Biométrie vocale
- BLEU
- Boîte noire
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- Bruit de Perlin
- Capacités émergentes
- Capteur
- Chain of thought
- Chain-of-Thought (CoT)
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- Chatbots
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- Cnn
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- Compréhension du langage naturel (NLU)
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- Contextual prompting
- Contextualisation
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- Décodage glouton
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- Déduction
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- Embeddings
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- Encodage
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- Entraînement de modèle
- Entraînement de modèles
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- Prompt builder
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- Prompt de recul
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- Prompt Injection
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- Prompt multimodal
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- Prompt positif
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- Prompt système
- Prompting
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- Python
- PyTorch)
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- Réglage fin (fine-tuning)
- Régression
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- Ren
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- Représentation des données
- Représentation vectorielle
- Représentation vectorielle des mots
- Représentations vectorielles de mots
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- Requête
- Requête HTTP
- Réseau de Neurones
- Réseau de neurones artificiels
- Réseau neuronal
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- Réseaux de neurones
- Réseaux de neurones à mémoire court terme (LSTM)
- Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
- Réseaux de neurones récurrents
- Réseaux de neurones récurrents (RNN)
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- Ressources
- Résultat
- Résumé automatique
- Retrieval augmented generation
- Rétroaction
- Rétropropagation
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- Rnn
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- Robustesse de l'IA
- Rôle
- Role prompting
- Rouge
- Schéma
- Schémas
- Schémas json
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- Science des données (Data Science)
- Sciences cognitives
- Scripting
- Sécurité de l'IA
- Sécurité des données
- Sécurité informatique
- Segmentation
- Segmentation d'images
- Sélection de variables
- Sélection naturelle
- Self-consistency
- Sémantique
- Sémantique distributionnelle
- Séries temporelles
- Serpapi
- Serveur
- SGBD (Système de Gestion de Base de Données)
- Similarité cosinus
- Simulation
- Singularité Technologique
- Sortie
- Sous-apprentissage (underfitting)
- souvent utilisé en conjonction avec Top-P.
- souvent utilisée en conjonction avec ROUGE pour l'évaluation des résumés.
- Speech recognition
- Stabilité
- Statistiques
- Step-back prompting
- Stockage de données
- Super intelligence artificielle
- Sur-apprentissage
- Sur-apprentissage (overfitting)
- Surapprentissage
- Surapprentissage (overfitting)
- Synapses
- Syntaxe
- Synthèse vocale
- System prompting
- Système expert
- Systèmes experts
- Systèmes experts flous
- t-SNE
- Table
- Tableaux de bord
- Tâche
- Tal
- Taln
- Tap
- Taux d'apprentissage
- Température
- Temperature Sampling
- Test
- Test de Turing
- Texture
- TF-IDF
- Token
- Tokenisation
- Tokenization
- Tokens
- Top-k
- Top-k Sampling
- Top-p
- Tot
- Traduction automatique
- Traitement Automatique de la Parole (Speech Recognition)
- Traitement automatique de la parole (speech recognition) (tap)
- Traitement Automatique de la Parole (TAP)
- Traitement automatique du langage
- Traitement Automatique du Langage (TAL)
- Traitement automatique du langage naturel
- Traitement automatique du langage naturel (NLP)
- Traitement automatique du langage naturel (TALN ou NLP en anglais)
- Traitement automatique du langage naturel (TALN ou NLP)
- Traitement automatique du langage naturel (TALN)
- Traitement d'image
- Traitement d'images
- Traitement des données
- Traitement du langage naturel
- Traitement du langage naturel (*Natural Language Processing – NLP*)
- Traitement du langage naturel (Natural Language Processing)
- Traitement du langage naturel (NLP)
- Transfer learning
- Transformateur
- Transformateurs
- Transformation des données
- Transformer
- Transformers
- Transparence
- Transparence algorithmique
- Transparence de l'IA
- Tree of thoughts
- UI Design (User Interface Design)
- Underfitting
- Ux
- UX Design (User Experience Design)
- Validation croisée
- Validation de données
- Validation JSON
- Variable cible
- Variable dépendante
- Variable explicative
- Variance
- Vecteur
- Vecteurs
- Vectorisation
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- Web scraping
- Web sémantique
- Word embeddings
- Word2Vec
- Workflow
- Xml
- YAML
- Zero-shot
- Zero-shot learning