Table des matières
Voici quelques-unes des tendances les plus en vogue en matière d'apprentissage profond :
Mise à l'échelle des modèles
Élargissement des limites d'échelle
Formation sur l'IA et les modèles
Charges de travail conteneurisées
La modélisation prescriptive est meilleure que la modélisation prédictive
Qu'est-ce que cela a à voir avec l'IA, l'apprentissage profond et l'automatisation
Maison Périphériques technologiques IA Cinq grandes tendances du deep learning en 2022

Cinq grandes tendances du deep learning en 2022

Apr 09, 2023 pm 03:31 PM
人工智能 深度学习

Le deep learning peut être défini comme une forme d'apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels qui utilise plusieurs couches de traitement afin d'extraire progressivement des informations meilleures et plus avancées à partir des données. Il s’agit essentiellement d’une application plus sophistiquée des plateformes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.

Cinq grandes tendances du deep learning en 2022

Voici quelques-unes des tendances les plus en vogue en matière d'apprentissage profond :

Mise à l'échelle des modèles

Actuellement, une grande partie de l'enthousiasme suscité par l'apprentissage profond se concentre sur la mise à l'échelle de grands modèles relativement généraux, désormais connus sous le nom de modèles de base. Ils démontrent des capacités surprenantes telles que générer du texte nouveau, générer des images à partir de texte et générer des vidéos à partir de texte. Toute technique qui étend un modèle d’IA ajoute plus de capacités au deep learning. Cela se reflète dans les algorithmes qui vont au-delà des simples réponses pour proposer des réponses et des actions à multiples facettes qui approfondissent les données, les préférences et les actions potentielles.

Élargissement des limites d'échelle

Cependant, tout le monde n'est pas convaincu que la mise à l'échelle des réseaux de neurones continuera à donner des résultats. Il y a un débat sur la mesure dans laquelle nous pouvons aller en matière de renseignement en fonction uniquement de l’échelle.

Les modèles actuels sont limités à plusieurs égards, par exemple par ce qui peut être réalisé en utilisant uniquement les réseaux de neurones et par les nouvelles façons qui seront découvertes pour combiner les réseaux de neurones avec d'autres paradigmes d'IA.

Formation sur l'IA et les modèles

L'intelligence artificielle ne consiste pas à obtenir des informations instantanées. Les plateformes d’apprentissage profond prennent du temps pour analyser des ensembles de données, identifier des modèles et commencer à tirer des conclusions largement applicables dans le monde réel. La bonne nouvelle est que les plateformes d’IA évoluent rapidement pour répondre aux besoins de formation des modèles.

Les plateformes d'intelligence artificielle connaissent une innovation fondamentale et atteignent rapidement le même niveau de maturité que l'analyse de données, plutôt que de prendre des semaines pour en apprendre suffisamment pour être utiles. À mesure que les ensembles de données augmentent, les modèles d'apprentissage profond deviennent de plus en plus gourmands en ressources, nécessitant d'énormes quantités de puissance de traitement pour effectuer des millions de prédictions, de validations et de recalibrages. Les unités de traitement graphique s'améliorent pour gérer ce calcul, et les plates-formes d'IA évoluent pour répondre aux exigences de formation des modèles. Les entreprises peuvent également améliorer leurs plateformes d'IA en combinant des projets open source et des technologies commerciales.

Les compétences, la vitesse de déploiement, les types d'algorithmes pris en charge et la flexibilité du système doivent être pris en compte lors de la prise de décisions.

Charges de travail conteneurisées

Les charges de travail d'apprentissage en profondeur sont de plus en plus centralisées, prenant ainsi en charge les opérations autonomes. La technologie des conteneurs offre aux organisations une isolation, une portabilité, une évolutivité illimitée et un comportement dynamique dans MLOps. En conséquence, la gestion de l’infrastructure d’IA deviendra plus automatisée, plus simple et plus conviviale qu’auparavant.

La conteneurisation est essentielle et Kubernetes aidera les MLOps cloud natifs à s'intégrer à des technologies plus matures. Pour suivre cette tendance, les entreprises peuvent faire fonctionner leurs charges de travail d’IA aux côtés de Kubernetes dans des environnements cloud plus flexibles.

La modélisation prescriptive est meilleure que la modélisation prédictive

La modélisation a traversé de nombreuses phases au cours des dernières années. Les premières tentatives ont tenté de prédire les tendances à partir de données historiques. Cela a une certaine valeur, mais ne prend pas en compte des facteurs tels que les circonstances, les pics soudains de trafic et les changements dans les forces du marché. En particulier, les données en temps réel n’ont joué aucun rôle réel dans les premiers efforts de modélisation prédictive.

Alors que les données non structurées deviennent de plus en plus importantes, les entreprises souhaitent les exploiter pour en tirer des informations. À mesure que la puissance de traitement augmente, l’analyse en temps réel devient soudainement importante. Les quantités massives de données générées par les médias sociaux ont accru la demande de traitement d’informations en temps réel.

Qu'est-ce que cela a à voir avec l'IA, l'apprentissage profond et l'automatisation

De nombreuses implémentations actuelles et antérieures de l'IA dans les industries s'appuient sur l'IA pour informer les humains de certains événements attendus, et les humains disposent alors des connaissances expertes nécessaires pour savoir quelles actions entreprendre . Un nombre croissant de fournisseurs se tournent vers l’intelligence artificielle, capable de prédire les événements futurs et d’agir en conséquence.

Cela ouvre la porte à des réseaux d’apprentissage profond plus efficaces. Alors que les réseaux neuronaux multicouches continuent d’utiliser des données en temps réel, l’intelligence artificielle peut être utilisée pour alléger de plus en plus la charge de travail des humains. L’apprentissage profond peut être utilisé pour prendre des décisions prédictives basées sur des données historiques, en temps réel et analytiques, plutôt que de soumettre des décisions à des experts humains.

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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

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