Dans ce tutoriel, vous apprendrez comment fonctionnent les Large Language Models (LLMs) et les modèles de diffusion, en particulier en relation avec Microsoft Copilot. Ces technologies sont essentielles pour la génération de textes et d'images utilisés dans diverses applications d'intelligence artificielle. Pour exploiter pleinement le potentiel de ces outils, il est important de comprendre les concepts fondamentaux qui les sous-tendent.
Principales conclusions
- Les Large Language Models (LLMs) génèrent des textes basés sur un grand corpus de données entraînées.
- Les modèles de diffusion génèrent des images et apprennent à partir du traitement de paires image-texte.
- La limitation par des limites de jetons est un concept clé lors du travail avec les LLMs.
- L'ingénierie de prompt efficace est importante pour obtenir des réponses de qualité des LLMs.
Guide étape par étape
Étape 1 : Compréhension des Large Language Models (LLMs)
Pour comprendre les LLMs, vous devez savoir qu'il s'agit de modèles linguistiques entraînés sur une énorme quantité de textes. Ces modèles sont capables de répondre à des questions en extrayant des informations pertinentes des textes appris. Rappelez-vous que dans ce contexte, vous êtes l'ordinateur qui trouve des informations.
Vous posez une question et le modèle recherche les mots pertinents dans sa "mémoire", qui est composée des données entraînées. Il est important de poser les bonnes questions - un concept connu sous le nom d'ingénierie de prompts.
Étape 2 : Jetons et leur signification
Un LLM traite le texte en divisant les mots en "jetons", c'est-à-dire des unités plus petites représentant des mots. Par exemple, un jeton correspond en moyenne à environ quatre lettres ou trois quarts de mot. Ces jetons sont importants car chaque modèle peut traiter un certain nombre de jetons, appelé limite de jetons.
Les limites de jetons peuvent varier : le modèle standard GPT-3.5 a par exemple une limite de 4 000 jetons, tandis que le modèle actuel GPT-4 peut même travailler avec jusqu'à 128 000 jetons. Il est important de noter que ces limitations peuvent affecter la conversation et la capacité à stocker et récupérer des informations.
Étape 3 : Gestion des limites de jetons
Étant donné que chaque modèle de langage a une limite de jetons, il est crucial de le prendre en compte lorsque vous travaillez avec les LLMs. Si la limite est dépassée, le modèle peut "oublier" ce dont vous avez parlé. Dans ce cas, il est utile de créer des résumés ou de diviser de grands textes en points clés pour capturer les informations les plus pertinentes.
Étape 4 : Compréhension des modèles de diffusion
En plus des LLMs, les modèles de diffusion sont également importants. Ces modèles génèrent des images en étant entraînés avec des paires image-texte. Un image est progressivement recouverte de "brouillard" jusqu'à ce qu'elle ne soit plus visible. Pendant l'entraînement, le modèle apprend à quoi ressemblent les images même s'il ne les voit plus directement.
Cette technique permet au modèle de générer une image à partir d'un texte descriptif. Plus vous décrivez précisément le contenu souhaité, plus le modèle peut générer l'image de manière précise.
Étape 5 : Application des concepts
Après avoir compris le fonctionnement des LLMs et des modèles de diffusion, il est essentiel d'appliquer ces connaissances de manière pratique. Lors de l'utilisation de Microsoft Copilot, veillez toujours à poser des questions précises et pertinentes pour obtenir les meilleurs résultats.
Que vous génériez du texte ou créiez des images, la qualité de vos entrées influencera directement la qualité des résultats.
Résumé
Dans ce tutoriel, vous avez appris les concepts fondamentaux des LLMs et des modèles de diffusion. Vous savez maintenant comment ces technologies fonctionnent, quel est le rôle des jetons et l'importance de l'ingénierie de prompts pour la qualité des résultats. Comprendre ces concepts est essentiel pour travailler efficacement avec Microsoft Copilot et des applications d'IA similaires.
Questions fréquemment posées
Quels sont les Large Language Models?Les LLMs sont des modèles linguistiques entraînés sur de grandes quantités de texte pour générer des textes et répondre à des questions.
Quels sont les modèles de diffusion?Les modèles de diffusion sont des modèles d'IA qui génèrent des images en les "brouillant" progressivement et apprennent ce qui est caché derrière les brouillards.
Pourquoi les jetons sont-ils importants?Les jetons sont les plus petites unités de mots traitées par les LLMs, et chaque modèle a une limite sur combien de jetons il peut traiter simultanément.
Comment contourner la limite de jetons?Certaines méthodes comprennent la création de résumés ou la division de textes en points clés.
Qu'est-ce que l'ingénierie de prompt?L'ingénierie de prompts fait référence à l'art de poser des questions efficaces et précises pour obtenir des réponses de qualité des LLMs.
