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- 5 mai 2024 à 10:41 Centre de données (Photonique) (hist | modifier) [1 591 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « == '''PHOTONIQUE '''== == Définition == Un centre de données est une installation qui abrite des systèmes informatiques et des équipements pour le stockage et le traitement des données, les services infonuagiques et les communications. Les centres de données sont équipés de réseaux optiques qui les relient les uns aux autres ainsi qu’à l’utilisateur final pour réaliser une communication de données à haut débit. Les... »)
- 5 mai 2024 à 10:39 Capteur à fibre optique (hist | modifier) [1 312 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « == '''PHOTONIQUE '''== == Définition == Les capteurs à fibre optique se rapportent à une catégorie de dispositifs qui utilisent une fibre optique pour mesurer (ou détecter) les changements associés à des propriétés d’intérêt qui peuvent être physiques, biologiques, chimiques ou autres. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour mesurer la température. Dans ce cas, une impulsion lumineuse est transmise à la fibre et... »)
- 5 mai 2024 à 10:35 Bruit (optonique) (hist | modifier) [1 883 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « == '''PHOTONIQUE '''== == Définition == ''En général, le bruit est une fluctuation aléatoire non désirée d’un signal souhaité, qui dégrade le signal et donc perturbe la transmission de l’information en augmentant le taux d’erreur sur les bits.'' ''Dans le contexte de l’optique et de la photonique, il existe différents types de bruit qui peuvent affecter l’intégrité du signal. Par exemple, un amplificateur optiqu... »)
- 5 mai 2024 à 10:32 Bande C (hist | modifier) [984 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « == '''PHOTONIQUE '''== == Définition == La bande C désigne les ondes électromagnétiques dont la longueur d’onde se situe entre 1530 et 1570 nanomètres. Les fibres optiques ont la plus faible perte de propagation pour ces longueurs d’onde. C’est pourquoi les ondes électromagnétiques de la bande C sont utilisées pour la transmission de la lumière sur de longues distances (> 10 km). == Français == ''' Bande C''' == Angl... »)
- 5 mai 2024 à 10:30 Atténuation optique (hist | modifier) [1 807 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « == '''PHOTONIQUE '''== == Définition == L’atténuation optique est un terme qui désigne la perte d’énergie de la lumière lors de sa propagation dans un milieu. Cela peut se produire en raison de l’absorption dans le matériau (transitions de bandes d’énergie ou génération de chaleur). L’atténuation varie d’un matériau à l’autre et dépend de la longueur d’onde. Par exemple, le silicium présente une forte at... »)
- 5 mai 2024 à 10:28 Analyseur de spectre optique (hist | modifier) [1 210 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « == '''PHOTONIQUE '''== == Définition == Les analyseurs de spectre optique sont des instruments qui mesurent le contenu spectral d’un signal lumineux. La mesure porte sur la réponse en transmission d’un dispositif en fonction des composantes spectrales (c’est-à-dire de la longueur d’onde). Il s’agit d’une caractérisation importante d’un dispositif largement utilisé en recherche ou dans l’industrie, car la dépe... »)
- 5 mai 2024 à 10:23 Amplificateur à fibre (hist | modifier) [1 791 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « == '''PHOTONIQUE '''== == Définition == L’amplifi cateur à fi bre est un type d’amplifi cateur optique, qui est principalement utilisé dans les réseaux de communication optique. Ces dernières années, il a été largement utilisé dans le domaine des lasers à haute puissance pour le traitement des matériaux et la défense. Dans ce type d’amplifi cateur, l’amplifi cation se produit à l’intérieur d’une fi bre dont l... »)
- 5 mai 2024 à 10:19 Accélérateur photonique (hist | modifier) [1 582 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « == '''PHOTONIQUE '''== == Définition == Un accélérateur photonique est un élément de base de l’ordinateur optique. En général, le rôle d’un accélérateur est de réduire la charge de l’unité centrale de traitement en prenant en charge certaines tâches de traitement spécifi ques, comme le rôle d’une unité de traitement graphique ou d’un accélérateur d’intelligence artifi cielle. Les opérations rapides de mu... »)
- 4 mai 2024 à 20:13 Absorption de photons (hist | modifier) [1 037 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « == GLOSSAIRE DE LA PHOTONIQUE == == Définition == L’absorption de photons, ou simplement l’absorption, est le processus par lequel l’énergie lumineuse est absorbée par un matériau, la transformant en énergie interne (par exemple, en énergie thermique) excitant des électrons à des niveaux d’énergie supérieure, ou générant des porteurs de charges libres dans le cas des semi-conducteurs. L’absorption entraîne l’atténuation de la lumière i... »)
- 2 mai 2024 à 08:35 ORPO (hist | modifier) [275 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == '''ORPO ''' '''Monolithic Preference Optimization without Reference Model''' == Source == [https://arxiv.org/abs/2403.07691 Source : arxiv] Catégorie:vocabulary »)
- 1 mai 2024 à 09:51 Otter (hist | modifier) [596 octets] Imeziani (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Logiciel qui permet de transcrire en texte les conversations orales d’une réunion, d’une interview ou d’une conférence. L’outil transforme des enregistrements audio en notes écrites, et identifie les mots clés et moments importants ainsi que les différents interlocuteurs. Il fonctionne uniquement avec la langue anglaise pour l’instant. == Français == ''' Otter ''' == Anglais == ''' Otter ''' == Source == [https://www.blogdum... »)
- 1 mai 2024 à 09:48 Trint (hist | modifier) [384 octets] Imeziani (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Logiciel qui permet de convertir des fichiers audio et vidéo en texte, à l’aide de sa technologie basée sur l’intelligence artificielle. == Français == ''' Trint ''' == Anglais == ''' Trint ''' == Source == [https://www.blogdumoderateur.com/tools/trint/ Source : BDM Blogue du modérateur] Catégorie:publication »)
- 1 mai 2024 à 09:45 Synthesia (hist | modifier) [518 octets] Imeziani (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Plateforme de création de vidéos basée sur l’intelligence artificielle. Cet outil en ligne permet aux créateurs de contenu de générer des vidéos interactives en donnant vie à des avatars animés personnalisables, grâce à un système de synthèse vocale. == Français == ''' Synthesia ''' == Anglais == ''' Synthesia ''' == Source == [https://www.blogdumoderateur.com/tools/synthesia/ Source : BDM Blogue du modérateur] Catégor... »)
- 1 mai 2024 à 09:41 Jasper (hist | modifier) [398 octets] Imeziani (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Logiciel d'intelligence artificielle, permettant de générer du contenu optimisé pour les moteurs de recherche de manière automatisée. == Français == ''' Jasper ''' ''' Jasper AI ''' == Anglais == ''' Jasper ''' ''' Jasper AI ''' == Source == [https://www.lebigdata.fr/test-jasper-ai Source : LEBIGDATA] Catégorie:publication »)
- 1 mai 2024 à 09:34 Améliorateur de vidéos HitPaw (hist | modifier) [446 octets] Imeziani (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Logiciel de mise à jour et d'amélioration de vidéos. == Français == '''HitPaw Amélioration Vidéo''' '''améliorateur de vidéos HitPaw''' == Anglais == '''HitPaw Video Enhancer''' ==Sources== [https://www.hitpaw.net/fr/hitpaw-video-enhancer.html?gad_source=1&gclid=Cj0KCQjw0MexBhD3ARIsAEI3WHL5hRJKDyhBGnF7_n-A0GvkAU-IWLkFDDPyEk7Efe8B-VfqI_OMz20aArnOEALw_wcB Source : HitPaw ] Catégorie:publication ») créé initialement avec le titre « HitPaw Video Enhancer »
- 30 avril 2024 à 14:45 Segment (hist | modifier) [2 125 octets] Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== En '''traitement automatique de la langue naturelle''', le segment est l'unité de base pour l'analyse de textes produite par un segmenteur (en anglais ''tokenizer''). ==Compléments== Un segment peut correspondre à un mot, à une partie de mot (ou symbole) ou encore une suite de caractères. On appelle aussi les unités résultant de la segmentation des '''jetons''', mais le terme '''jeton''' est plutôt réservé à la cybersécurit... ») créé initialement avec le titre « Token »
- 30 avril 2024 à 08:48 Multi-Head Attention (hist | modifier) [658 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Multi-Head Attention''' Multi-head Attention is a module for attention mechanisms which runs through an attention mechanism several times in parallel. The independent attention outputs are then concatenated and linearly transformed into the expected dimension. Intuitively, multiple attention heads allows for attending to parts of the sequence differently (e.g.... »)
- 29 avril 2024 à 11:35 Murf (hist | modifier) [566 octets] Imeziani (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Générateur de voix d'IA souvent utilisé pour créer des assistants d'IA. Cette application permet à quiconque de convertir du texte en parole, en voix off et en dictée, et elle est utilisée par un large éventail de professionnels tels que les développeurs de produits, les podcasteurs, les éducateurs et les chefs d'entreprise. == Français == ''' Murf''' == Anglais == ''' Murf''' == Source == [https://www.unite.ai/fr/10-meilleures-ap... »)
- 27 avril 2024 à 01:28 Mamba (hist | modifier) [746 octets] Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Mamba (nom propre) est une architecture d'apprentissage profond du type réseau neuronal d'espaces d'états structurés proposée en décembre 2023 par Albert Gu de Carnegie Mellon University et Tri Dao de Princeton University. == Français == '''Mamba''' == Anglais == '''Mamba''' ==Sources== [https://arxiv.org/pdf/2312.00752 ''Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces'', arxiv] [https://www.unite.ai/fr/mamba-re... »)
- 16 avril 2024 à 19:06 Boîte quantique (hist | modifier) [856 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Nanostructure, généralement semi-conductrice, permettant le confinement des porteurs de charge dans les trois dimensions de l'espace. Notes: Les porteurs de charge concernés sont l'électron et le trou. Le confinement confère à la boîte quantique des propriétés similaires à celles d'un atome. Les boîtes quantiques peuvent servir de support physique aux bits quantiques. == Français == ''' boîte quantique''' '''point quantique'''... »)
- 14 avril 2024 à 20:49 Bit quantique topologique (hist | modifier) [723 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Bit quantique ayant pour support physique un système quantique dont les états présentent des topologies différentes, ce qui, en théorie, le protégerait contre les perturbations locales. Notes: L'anyon est le principal système quantique étudié en lien avec la conception du bit quantique topologique. == Français == ''' Bit quantique topologique''' '''qubit topologique''' == Anglais == '''topological quantum bit''' '''topological qu... »)
- 14 avril 2024 à 20:46 Bit quantique supraconducteur (hist | modifier) [673 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' Bit quantique supraconducteur''' ''' Qubit quantique supraconducteur''' == Anglais == ''' logical quantum bit''' '''logical qubit''' == Source == [https://vitrinelinguistique.oqlf.gouv.qc.ca/fiche-gdt/fiche/26560828/bit-quantique-logique Source : vitrinelinguistique ] {{Modèle:GDT}} {{Modèle:Quantique}} Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS Catégorie:vocabulaire »)
- 14 avril 2024 à 20:41 Algorithme quantique (hist | modifier) [706 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Algorithme permettant d'effectuer des opérations en tirant profit de la superposition, de l'intrication et de l'interférence quantiques. Notes: Les algorithmes quantiques sont exécutés notamment par des ordinateurs quantiques et des simulateurs quantiques. Par exemple, les algorithmes de Shor et de Grover sont des algorithmes quantiques. == Français == ''' algorithme quantique''' == Anglais == ''' quantum algorithm''' == Source == [h... »)
- 12 avril 2024 à 08:49 Unified Feedback Learning (hist | modifier) [1 646 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Unified Feedback Learning''' Diffusion models have revolutionized the field of image generation, leading to the proliferation of high-quality models and diverse downstream applications. However, despite these significant advancements, the current competitive solutions still suffer from several limitations, including inferior visual quality, a lack of aesthetic... »)
- 11 avril 2024 à 17:23 Microsystème optoélectromécanique (hist | modifier) [1 147 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Microoptoelectromechanical systems ''' '''MOEMS''' == Source == [XXX Source : XXX] {{Modèle:Photonique}} Catégorie:photonique Catégorie:vocabulary ») créé initialement avec le titre « MOEMS »
- 9 avril 2024 à 15:16 Débridage en plusieurs coups (hist | modifier) [1 157 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' voir Débridage == Anglais == ''' Many-shot jailbreaking ''' We investigate a family of simple long-context attacks on large language models: prompting with hundreds of demonstrations of undesirable behavior. This is newly feasible with the larger context windows recently deployed by Anthropic, OpenAI and Google DeepMind. We find that in diverse, realistic circumstances,... ») créé initialement avec le titre « Many-shot jailbreaking »
- 9 avril 2024 à 14:53 Génération texte-à-vidéo (hist | modifier) [2 013 octets] Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == La génération texte-à-image utilise un ''modèle génératif'' pour produire des images inspirées d'un texte ou d'une requête fournie en entrée. L'usager tape une requête qui décrit l'image et le modèle génératif texte-à-image produit des images. Par exemple, en tapant la phrase « un astronaute à cheval selon un rendu photoréaliste », on obtiendra une image de synthè... »)
- 9 avril 2024 à 14:50 Sora (hist | modifier) [1 135 octets] Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Sora (nom propre) est une plateforme d'IA générative texte-vers-vidéo annoncée par OpenAI le 15 février 2024. Plus précisément, un modèle texte-vers-vidéo prend une courte description textuelle en entrée pour produire un clip vidéo. == Compléments == == Français == '''Sora''' == Anglais == '''Sora''' ==Sources== [https://ici.radio-canada.ca/nouvelle/2050048/sora-generateur-ia-openai Sora, le nouveau générateur de vidéos... »)
- 9 avril 2024 à 14:33 PornAI (hist | modifier) [1 409 octets] Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== Utilisation de l'intelligence artificielle pour la pornographie. ==Compléments== Par exemple, elle pourrait prendre la forme de relations à connotation sexuelle plus ou moins explicite entre un être humain et un système d'IA, typiquement un agent conversationnel. Une autre utilisation consiste à générer de fausses vidéos pornographiques mélangeant des images de vraies personnes à des images de synthèse. On parle alors d'hyp... ») créé initialement avec le titre « Porn AI »
- 8 avril 2024 à 08:50 Representation Fine-Tuning (hist | modifier) [595 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Representation Fine-Tuning ''' PYREFT, a representation fine-tuning (ReFT) library that supports adapting internal language model representations via trainable interventions. With fewer fine-tuning parameters and more robust performance, pyreft can boost fine-tuning efficiency, decrease fine-tuning cost, while opening the doors to study the interpretabilit... »)
- 2 avril 2024 à 16:15 Gemini (hist | modifier) [1 258 octets] Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Gemini (nom propre) est une plateforme d'IA générative multimodale (textes, images, vidéo, audio) annoncée par Google le 6 décembre 2023, suivie d'une mise à jour importante vers la version Gemini Pro 1.5 le 15 février 2024. == Compléments == Gemini est décliné en trois versions: Gemini Ultra, la plus grande et la plus performante; Gemini Nano, nettement plus petite et plus efficace; et la version Gemini Pro, de taille et de capac... »)
- 2 avril 2024 à 15:28 RomancIA (hist | modifier) [1 736 octets] Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== ==Compléments== == Français == '''romancIA''' '''romance IA''' ''' romance d'IA''' '''IA romantique''' == Anglais == '''AI romance''' ==Sources== [https://www.cbc.ca/news/world/artificial-intelligence-companion-apps-1.7114695, ''AI chatbots are sparking romance (with the chatbot, that is)'', CBC - Haleluya Hadero] [https://foundation.mozilla.org/en/privacynotincluded/articles/happy-valentines-day-romantic-ai-chatbots-dont-have-your-pr... ») créé initialement avec le titre « AI romance »
- 2 avril 2024 à 15:00 Effondrement du modèle (hist | modifier) [1 214 octets] Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== ==Compléments== == Français == '''effondrement du modèle''' == Anglais == '''model collapse''' ==Sources== [https://www.legalgpt.eu/comprendre/reflexions-donnees-large-language-models/ ''Originalité ou effondrement des modèles, il faudra choisir...'', Raphael d'Assignies] [https://www.lemonde.fr/pixels/article/2023/09/10/l-intelligence-artificielle-peut-elle-s-effondrer-sur-elle-meme_6188777_4408996.html ''L’intelligence artific... ») créé initialement avec le titre « Effondrement des modèles »
- 2 avril 2024 à 14:49 Merdification (hist | modifier) [1 340 octets] Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== La merdification est la dégradation de qualité qui affecte progressivement les plate-formes numériques et le contenu de la Toile en général. ==Compléments== Ce phénomène est souvent lié à la coexistence sur les plateformes numériques d'informations objectives et de contenus commerciaux (publicités, commandites, etc.) plus ou moins bien ciblés. Les moteurs de recherche, les modèles d'apprentissages sont également touchés car ils s... ») créé initialement avec le titre « Enshittification »
- 2 avril 2024 à 09:24 Distribution Matching Distillation (hist | modifier) [791 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Distribution Matching Distillation''' MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) researchers have introduced a new framework that simplifies the multi-step process of traditional diffusion models into a single step, addressing previous limitations. This is done through a type of teacher-student model: teaching a new computer model to m... »)
- 2 avril 2024 à 09:23 Multiscale Vision Transformers (hist | modifier) [1 418 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Multiscale Vision Transformers''' We present Multiscale Vision Transformers (MViT) for video and image recognition, by connecting the seminal idea of multiscale feature hierarchies with transformer models. Multiscale Transformers have several channel-resolution scale stages. Starting from the input resolution and a small channel dimension, the stages hierarchi... »)
- 31 mars 2024 à 08:00 Opérateur d'importance vitale (hist | modifier) [690 octets] Imeziani (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Personne morale, publique ou privée qui gère ou utilise des établissements ou des ouvrages dont la destruction ou même l’indisponibilité obéreraient gravement le potentiel militaire, la force économique, la sécurité, voire la capacité de survie d’un État, ou mettraient en danger sa population. == Français == '''opérateur d'importance vitale''' '''OIV''' == Anglais == '''Operator of critical national infrastructures''' ==Sourc... »)
- 29 mars 2024 à 09:18 Long-form factuality (hist | modifier) [1 654 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Long-form factuality ''' Large language models (LLMs) often generate content that contains factual errors when responding to fact-seeking prompts on open-ended topics. To benchmark a model's long-form factuality in open domains, we first use GPT-4 to generate LongFact, a prompt set comprising thousands of questions spanning 38 topics. We then propose that LLM... »)
- 28 mars 2024 à 16:57 Verbal Reinforcement Learning (hist | modifier) [1 583 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Verbal Reinforcement Learning''' Large language models (LLMs) have been increasingly used to interact with external environments (e.g., games, compilers, APIs) as goal-driven agents. However, it remains challenging for these language agents to quickly and efficiently learn from trial-and-error as traditional reinforcement learning methods require extensive tra... »)
- 27 mars 2024 à 09:38 Autonomous IA (hist | modifier) [805 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' IA autonome ''' '''intellegence artificielle autonome''' == Anglais == ''' Autonomous artificial intelligence ''' '''Autonomous AI ''' Autonomous AI is an artificial intelligence (AI) solution that can operate and process data without human interaction or oversight. Through the use of autonomous AI, a developer can automate everyday manual data management tasks, including data entr... »)
- 19 mars 2024 à 15:28 Lingualgo (hist | modifier) [1 985 octets] Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== XXXXX == Compléments == XXXX ==Français== '''trompe-algorithme''' ==Anglais== '''algospeak''' ==Sources== [https://ici.radio-canada.ca/ohdio/premiere/emissions/moteur-de-recherche/episodes/786692/rattrapage-lundi-5-fevrier-2024, ''Les courriels des auditeurs et des auditrices'', Nicolas de Meeûs] [https://ici.radio-canada.ca/ohdio/premiere/emissions/moteur-de-recherche/episodes/786674/rattrapage-vendredi-2-fevrier-2024, ''Algospeak: Co... ») créé initialement avec le titre « Algospeak »
- 19 mars 2024 à 14:56 Attaque adverse (hist | modifier) [1 911 octets] Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== Les attaques par entrées malicieuses visent à soumettre des données sournoises ou corrompues à système d'IA en phase de production. == Compléments == Les attaques par entées malicieuses concernent autant les images, les textes ou la voix. Par exemple, on peut vouloir déjouer un système de reconnaissance faciale, On pourrait maquiller un arrêt obligatoire pour qu'il ne soit pas reconnu par un système de vision d'une voiture auto... ») créé initialement avec le titre « Adversarial attack »
- 14 mars 2024 à 05:22 Segmenteur (hist | modifier) [937 octets] Claude COULOMBE (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== En '''traitement automatique de la langue naturelle''', le segmenteur réalise la segmentation d’un texte en une liste de mots, une liste de morceaux de mots (ou symboles), ou encore une liste de caractères. Typiquement, il s'agit de la première étape de l’analyse lexicale. ==Compléments== On appelle parfois les unités résultant de la segmentation des '''jetons''' (en anglais, ''tokens''), mais le terme '''jeton''' est plut... ») créé initialement avec le titre « Tokenizer »
- 9 mars 2024 à 11:16 R-squared (hist | modifier) [639 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' R-squared''' R-squared is a statistical measure that represents the proportion of the variance in the dependent variable that is explained by the independent variables in the model. An R-squared value of 1 indicates that the model explains all the variance in the dependent variable, and a value of 0 indicates that the model explains none of the variances. ==... »)
- 9 mars 2024 à 11:15 Adjusted R-squared (hist | modifier) [558 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Adjusted R-squared ''' Adjusted R-squared is a modified version of R-squared that accounts for the number of independent variables in the model. It is a better indicator of the model’s goodness of fit when comparing models with different numbers of independent variables. == Source == [https://medium.com/@deasadiqbal/demystifying-machine-learning-a-guided-... »)
- 6 mars 2024 à 16:20 Modèle de récompense (hist | modifier) [2 305 octets] Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == En apprentissage par renforcement, le modèle de récompense donne une récompense ou une pénalité en réponse à une action qui est posée par un agent. == Compléments == Dans un grand modèle de langues, l'action serait une requête Dans le cas d'un agent autonome comme un robot aspirateur, le fait de se buter contre un mur va déclencher une pénalité, ce qui permet au robot d'ajuster son comportement. On rencontre parfois le te... »)
- 6 mars 2024 à 15:48 Débridage (hist | modifier) [1 161 octets] Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « == Définition == Action qui consiste à contourner les restrictions d'utilisation de différents systèmes informatiques (matériels ou logiciels) dont des grands modèles de langues. == Compléments == L'action correspondante se nomme ''débridage'' et s'effectue, pour un grand modèle de langues, à l'aide d'une ou de plusieurs requêtes astucieusement rédigées. == Français == '''débrider''' '''débridage'... ») créé initialement avec le titre « Jailbreak »
- 27 février 2024 à 16:31 Réseau neuronal d'espaces d'états structurés (hist | modifier) [2 874 octets] Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== == Compléments == Mamba est exemple de modèle à base de séquences d'espaces d'états structurés développé par des chercheurs de l'Université Carnegie Mellon et de l'Université de Princeton pour répondre à certaines limitations des modèles autoattentifs (''transformers''), en particulier pour le traitement de longues séquences. ==Français== '''modèle à base de séquences d'espaces d'états structurés''... ») créé initialement avec le titre « Structured state space sequence model »
- 25 février 2024 à 11:13 Causal Deep Learning (hist | modifier) [1 848 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Causal Deep Learning''' Causality has the potential to truly transform the way we solve a large number of real-world problems. Yet, so far, its potential largely remains to be unlocked as causality often requires crucial assumptions which cannot be tested in practice. To address this challenge, we propose a new way of thinking about causality -- we call this c... »)
- 24 février 2024 à 09:48 Robot d'indexation (hist | modifier) [511 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' AI Crawler''' An AI web crawler, driven by sophisticated artificial intelligence algorithms, brings a new level of intelligence to the process of web crawling. These algorithms go beyond mere data fetching; they can comprehend the intricacies of language, discern context, and extract meaningful insights from the vast expanse of digital information. This not on... ») créé initialement avec le titre « AI Crawler »
