Comprendre ce qu'il se passe quand on prompt

Introduction à l'intelligence artificielle

Compréhension de l'IA

• L'intervenant souligne la nécessité d'une compréhension basique de l'intelligence artificielle (IA), en raison des nombreuses idées fausses qui circulent à son sujet.

• Il explique que l'IA ne "pense" pas réellement et qu'elle peut produire des biais et des hallucinations, ce qui entraîne des malentendus sur ses capacités réelles.

Critique du système éducatif

• L'intervenant critique le système éducatif pour ne pas former les enfants à comprendre l'IA, ce qui contribue à la désinformation.

• Il propose une explication simple mais nécessaire pour démystifier le fonctionnement de l'IA et aider les gens à mieux interpréter ses résultats.

Fonctionnement de ChatGPT

Processus d'interaction avec ChatGPT

• Lorsqu'un utilisateur tape un message dans ChatGPT, celui-ci transforme le texte en "tokens", une unité fondamentale pour le traitement par l'IA.

• L'intervenant aborde les erreurs courantes dans la saisie, comme les espaces avant les signes de ponctuation, expliquant que cela est dû au traitement par tokens.

Importance des tokens

• Les tokens sont décrits comme étant essentiels au fonctionnement de l'IA; ils peuvent représenter soit des mots entiers, soit des morceaux de mots.

• Un outil en ligne est recommandé pour visualiser comment le texte est converti en tokens, permettant aux utilisateurs d'expérimenter avec différents exemples.

Détails techniques sur les tokens

Variété et structure des tokens

• Les tokens peuvent varier considérablement; certains représentent un mot entier tandis que d'autres peuvent être une partie d'un mot ou même un signe de ponctuation.

• La construction correcte des phrases est cruciale lors de la saisie dans ChatGPT car elle influence la manière dont l'IA interprète et répond aux requêtes.

Comprendre l'importance des tokens dans le traitement du langage

La richesse du texte et la compréhension de Lia

• L'utilisation d'un langage informel, comme le charabia ou le SMS, nuit à la compréhension de Lia. Les erreurs de ponctuation et l'absence de majuscules rendent les tokens confus.

• Un exemple est donné avec une phrase mal écrite qui perd son sens. Il est souligné que pour utiliser Lia efficacement, il faut bien écrire en français.

Les tokens : définition et fonctionnement

• Les tokens ne sont pas simplement des morceaux de mots ; ce sont des identifiants (ID). Par exemple, "bonjour" est associé à un numéro spécifique.

• La division d'un mot en plusieurs tokens peut se produire selon les espaces présents. Cela montre l'importance de la ponctuation dans le traitement du texte.

Contexte et échanges numériques

• Lorsqu'on parle de fenêtre de contexte, on fait référence à un ensemble de numéros échangés entre l'utilisateur et Lia. Ces numéros représentent des tokens qui facilitent la communication.

• Les LLM (modèles linguistiques) utilisent ces petits numéros pour générer des réponses basées sur leur compréhension vectorielle.

Vecteurs et leur rôle dans l'intelligence artificielle

• Les vecteurs sont essentiels pour comprendre comment les LLM traitent les informations. Ils représentent des points dans un espace multidimensionnel.

• Chaque token est transformé en vecteur avant d'être traité par le modèle IA, permettant ainsi une meilleure gestion des données textuelles.

Interprétation et apprentissage par les modèles linguistiques

• Le modèle utilise ces vecteurs pour interpréter différents contextes associés aux mêmes mots ou phrases. Par exemple, "chien" peut avoir plusieurs significations selon son utilisation.

• En fin de compte, les LLM apprennent à partir d'une grande quantité d'informations textuelles qu'ils transforment en vecteurs pour générer leurs propres réponses basées sur cette connaissance accumulée.

Comprendre le fonctionnement des LLM (Modèles de Langage de Grande Taille)

Nature statistique et sémantique des réponses

• Les LLM ne se limitent pas à un simple outil statistique ; ils utilisent des algorithmes plus complexes pour générer des réponses.

• Lorsqu'un utilisateur pose une question, le modèle analyse les vecteurs dans l'espace, traduisant les mots en tokens pour déterminer la réponse appropriée.

• La probabilité d'une réponse est influencée par le contexte et la sémantique, pas seulement par des statistiques brutes.

• Le modèle prend en compte les formules de politesse et le contexte conversationnel pour choisir ses mots avec soin.

• Les réponses sont produites sous forme de tokens qui sont ensuite convertis en mots affichés à l'écran.

Importance du contexte dans la conversation

• Les LLM fonctionnent uniquement dans un cadre conversationnel, ce qui signifie qu'ils répondent en continu à partir d'une série d'échanges.

• Bien que ces modèles puissent produire des textes longs sur demande, leur conception initiale est centrée sur la conversation plutôt que sur la rédaction d'articles ou autres tâches.

• Le contexte est élargi au-delà du premier input ; il inclut également les instructions personnalisées données par l'utilisateur avant même que la conversation commence.

• Des instructions spécifiques peuvent être intégrées pour guider le comportement du modèle lors de l'interaction avec l'utilisateur.

• Tout ajout comme un PDF ou une image enrichit également le contexte et influence les réponses fournies par le modèle.

Cohérence linguistique et diversité

• Les instructions personnalisées et celles fournies par OpenAI aident à cadrer les interactions afin d'éviter des erreurs ou comportements inappropriés du modèle.

• La capacité du modèle à maintenir une cohérence dans son discours dépend aussi de son historique contextuel accumulé durant la conversation précédente.

• Un LLM peut converser dans plusieurs langues tout en maintenant une cohérence grâce aux tokens utilisés, indépendamment de la langue choisie par l'utilisateur.

• La richesse linguistique joue un rôle crucial ; certaines langues offrent plus de nuances que d'autres, affectant ainsi les échanges.

La richesse de la langue et l'intelligence artificielle

La diversité linguistique et son impact sur la pensée

• L'importance de la langue est soulignée par le nombre de mots en inuktitut pour décrire différents types de neige, comparé à la simplicité du français qui n'utilise que "neige". Cela montre comment la richesse d'une langue peut influencer notre réflexion.

Compréhension des LLM (Modèles de Langage)

• Les modèles de langage (LLM) ne possèdent pas d'intelligence autonome. Ils ne réfléchissent pas comme les humains, qui utilisent diverses méthodes cognitives pour traiter l'information.

• Contrairement aux cerveaux humains, les LLM génèrent des pensées basées uniquement sur les mots qu'ils produisent, sans avoir une pensée préconçue ou un processus mental antérieur.

Processus de génération des réponses

• Lorsqu'un LLM répond, sa pensée se construit en temps réel pendant qu'il écrit. Il utilise le contexte et les tokens pour formuler ses réponses.

• Le concept de "fenêtre de contexte" est essentiel pour comprendre comment un LLM génère des réponses pertinentes basées sur les tokens précédents.

Tokens et leur rôle dans l'interaction

• Les tokens jouent un rôle crucial dans la génération des réponses. Certains tokens agissent comme des commandes qui influencent le comportement du modèle lors d'une conversation.

• Un token peut être à la fois un signe de ponctuation et une commande d'action, indiquant au modèle quand s'arrêter ou passer à autre chose dans une conversation.

Applications pratiques des LLM

• Les modèles peuvent générer non seulement du texte mais aussi exécuter des actions via des tokens d'action, comme ouvrir une messagerie ou récupérer des informations spécifiques.

• En intégrant ces capacités avec d'autres outils, les LLM peuvent interagir efficacement avec divers systèmes tout en maintenant le contexte nécessaire pour fournir des réponses précises.

Comprendre les Tokens et la Chaîne de Pensée

Les Tokens et leur Utilisation

• Les tokens sont des éléments qui peuvent être utilisés pour générer des réponses pertinentes, comme ouvrir une messagerie (Gmail ou Outlook), en se basant sur le contexte.

• Il est important de comprendre que "raisonner" dans ce contexte ne signifie pas vraiment raisonner au sens traditionnel, mais plutôt réfléchir à partir d'une chaîne de pensée.

La Chaîne de Pensée

• Prompter un modèle linguistique (LM) sous forme de chaîne de pensée permet d'orienter la conversation et d'obtenir des réponses plus pertinentes.

• En structurant les demandes, par exemple en mentionnant les problèmes spécifiques (comme les mails en retard), on aide le LM à mieux contextualiser ses réponses.

Recherche Efficace avec IA

• Lors d'une recherche, il est préférable d'utiliser une approche étape par étape plutôt que de demander directement un résumé. Cela permet au LM de rassembler toutes les informations nécessaires avant de produire une réponse finale.

• En utilisant cette méthode, on obtient un travail plus complet et pertinent grâce à l'accumulation du contexte tout au long du processus.

Modes de Réflexion dans les Modèles Linguistiques

• Les nouveaux modèles sur le marché intègrent des modes où ils effectuent automatiquement des recherches approfondies ou réfléchissent avant de répondre.

• Ce mode "thinking" permet aux utilisateurs d'obtenir des réponses plus réfléchies car le modèle engage une sorte de dialogue interne avant d'émettre une réponse.

Importance du Contexte dans les Réponses

• Avant qu'un modèle réponde à une question, il peut effectuer une réflexion interne pour évaluer la pertinence et la qualité des informations disponibles.

• Cette discussion interne entre le modèle et lui-même améliore la qualité des réponses fournies, rendant celles-ci plus intelligentes et adaptées aux besoins exprimés par l'utilisateur.

Comprendre les biais et la réflexion des modèles de langage

Les défis des journalistes et la vérification des faits

• Un journaliste critique le travail de Lia, soulignant l'importance de vérifier les informations. L'intervenant défend Lia en mentionnant que même une question simple comme le nombre de lettres dans "hélicoptère" peut poser problème pour certains.

Complexité du comptage pour les modèles de langage

• Compter le nombre de lettres est difficile pour un modèle de langage (LM), tout comme compter jusqu'à 1000. Cela souligne la complexité statistique derrière ces tâches.

Pensée instantanée et biais dans l'espace vectoriel

• Le modèle génère des mots sans pensée préétablie, ce qui entraîne des biais basés sur son espace vectoriel. Les associations entre mots comme "médecin" et "homme" sont révélatrices.

Problèmes d'association et sexisme implicite

• Les mots associés à "médecin" incluent souvent des termes masculins, ce qui reflète un biais culturel. Cela montre comment les données d'entraînement influencent la perception du genre dans le langage.

Hallucinations et construction en temps réel

• Les hallucinations ne sont pas simplement erronées; elles résultent d'une construction dynamique basée sur les tokens précédents. Cette approche peut sembler poétique mais pose aussi des questions sur la fiabilité.

Longueur du contexte et dégradation de l'information

• Plus le contexte est long, plus il devient difficile pour le modèle de maintenir une conversation cohérente. Il est suggéré de recommencer une conversation après un résumé exhaustif pour améliorer la clarté.

Importance d'une communication claire avec les modèles

• Pour éviter que le modèle ne se perde dans une longue discussion, il est conseillé d'utiliser des résumés réguliers afin d'assurer que chaque partie soit bien comprise avant de continuer.

Conclusion sur l'utilisation efficace des modèles linguistiques

• Ces explications visent à aider à mieux comprendre comment interagir avec les modèles linguistiques tout en évitant les pièges liés aux biais et à la réflexion erronée.

Élévation Cognitive et Ressources Disponibles

Importance de l'Élévation Cognitive

• L'élévation cognitive est essentielle pour éviter le déclin cognitif, soulignant que la compréhension des concepts permet une meilleure utilisation des outils.

• L'intervenant espère que ses explications aideront à mieux saisir les mécanismes en jeu, incitant à un apprentissage actif.

Accès aux Ressources d'Apprentissage

• Le club Renault Descodes est présenté comme une ressource en ligne gratuite, accessible à tous pour approfondir divers sujets liés à l'intelligence artificielle (IA).

• Les membres peuvent interagir et partager des informations, favorisant un environnement d'apprentissage collaboratif.

Avantages du Club Renault Descodes

• Une réduction de 25 % est offerte avec le code coupon CADAL pour s'abonner au club, qui propose des parcours e-learning structurés.

• Ces parcours visent à expliquer en détail l'utilisation de l'IA et d'autres technologies, rendant l'apprentissage plus accessible et évolutif.

Engagement Communautaire

• Le club organise des événements privés toutes les deux semaines pour échanger sur les nouvelles connaissances et continuer à apprendre ensemble.

• L'intervenant encourage les participants à ne pas se laisser influencer par des idées erronées et à partager leurs connaissances sur la plateforme.