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La Quantification de l’IA : Limites et Compromis
L’intelligence artificielle (IA) est en constante évolution, avec des modèles de plus en plus performants et sophistiqués. Cependant, cette puissance a un coût : celui des ressources informatiques nécessaires pour faire fonctionner ces modèles complexes. Pour pallier ce problème, une technique appelée quantification est souvent utilisée afin de rendre les modèles d’IA plus efficaces. Mais […] -
Les Données De Formation De L’IA Ne Reflètent Pas La Réalité
Imaginez que vous entraîniez un assistant IA en lui faisant lire des milliers d’articles d’actualité, puis que vous réalisiez que les gens l’utilisent principalement pour écrire des histoires fictives et poser des questions générales. C’est exactement le décalage surprenant révélé par une étude récente sur les données d’entraînement de ChatGPT. Un fossé entre théorie et […] -
YouTuber porte plainte contre OpenAI pour utilisation de transcriptions
Un nouveau front s’ouvre dans la bataille juridique autour de l’IA générative. David Millette, un créateur de contenu sur YouTube, vient de porter plainte contre OpenAI, l’accusant d’avoir utilisé sans autorisation les transcriptions de millions de vidéos pour entraîner ses modèles d’IA comme ChatGPT et GPT-4. Une action collective d’ampleur Représenté par le cabinet Bursor […] -
Les Limites De L’« Oubli » Des Modèles D’IA
Les Limites De L’« Oubli » Des Modèles D’IA Une nouvelle étude révèle que les techniques visant à faire « oublier » aux modèles d’IA des données indésirables nuisent considérablement à leurs performances. Modèles d’IA Intelligence Artificielle, Données d’entraînement, Unlearning, Oubli des modèles, Performances de l’IA, Limites de l’IA, Recherche sur l’IA, Benchmark MUSE IA,Modèles […] -
L’effondrement des modèles: Les IA risquent-elles de s’autodétruire?
L’intelligence artificielle (IA) a connu des progrès fulgurants ces dernières années, ouvrant de nouvelles perspectives passionnantes. Cependant, des scientifiques tirent aujourd’hui la sonnette d’alarme sur un phénomène inquiétant : le risque « d’effondrement des modèles » lorsque les IA s’entraînent sur des données générées par d’autres IA. Quelles sont les implications de ce problème et comment pouvons-nous […]
