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 "published": "Mon Jan 09 2023 22:02:36 GMT+0100 (Central European Standard Time)",
 "updated": "Tue Oct 08 2024 00:09:56 GMT+0200 (Central European Summer Time)",
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 "content": "<section>\n<p>L'intelligence artificielle connait ces derni\u00e8res ann\u00e9es un essor assez spectaculaire.\nLe dernier ph\u00e9nom\u00e8ne est la famille GPT, pour <a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/GPT-3\">Generative Pre-Trained Transformer</a>.\nJe vous la fais courte, c'est un algorithme qui est tr\u00e8s performant pour g\u00e9n\u00e9rer un texte en inf\u00e9rant ce qui le pr\u00e9c\u00e8de, le prompt.\nIl y a l'illusion de r\u00e9pondre \u00e0 une question ou une intention, mais c'est plut\u00f4t comme quand on commence une phrase sans savoir comment la finir et qu'on laisse l'interlocuteur le faire.\nLe dispositif fonctionne d'autant mieux qu'il a pu apprendre quels mots sont habituellement proches les uns des autres, mais aussi \u00e0 quoi peuvent ressembler des phrases, des paragraphes, etc.</p>\n<p>Bien que principalement market\u00e9 par OpenAI, GPT n'est rien de moins ou de plus que des technologies Google qui ont \u00e9t\u00e9 arros\u00e9es par l'argent de Microsoft. Le co\u00fbt d'entrainement de GPT-3 peut co\u00fbter jusqu'\u00e0 <a href=\"https://venturebeat.com/ai/ai-machine-learning-openai-gpt-3-size-isnt-everything/\">12 millions de dollars</a>.</p>\n<p>Ce <a href=\"https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide\">guide</a> est un ensemble de ressources permettant de comprendre les bases du <em>prompt engineering</em>.\nSorte de mentalisme invers\u00e9 o\u00f9 on essaie de faire dire \u00e0 la machine ce que l'on veut en lui donnant \u00e0 voir ou du nudge.\nC'est une lecture passionnante.</p>\n<p>En lui donnant les bons exemples, il est ainsi possible de <a href=\"https://arxiv.org/abs/2201.11903\">r\u00e9aliser des additions</a>.\nSi on se contente de parler simplement, la machine va faire une pr\u00e9diction plus ou moins hasardeuse et se tromper.</p>\n<p>Dans les premiers romans d'Asimov sur les robots, on suit les aventures de <a href=\"https://fr.wikipedia.org/wiki/Susan_Calvin\">Susan Calvin</a>, une robopsychologue, dont le m\u00e9tier commence exactement comme cela.</p>\n</section>",
 "content-plain": "L'intelligence artificielle connait ces derni\u00e8res ann\u00e9es un essor assez spectaculaire. Le dernier ph\u00e9nom\u00e8ne est la famille GPT, pour Generative Pre-Trained Transformer. Je vous la fais courte, c'est un algorithme qui est tr\u00e8s performant pour g\u00e9n\u00e9rer un texte en inf\u00e9rant ce qui le pr\u00e9c\u00e8de, le prompt. Il y a l'illusion de r\u00e9pondre \u00e0 une question ou une intention, mais c'est plut\u00f4t comme quand on commence une phrase sans savoir comment la finir et qu'on laisse l'interlocuteur le faire. Le dispositif fonctionne d'autant mieux qu'il a pu apprendre quels mots sont habituellement proches les uns des autres, mais aussi \u00e0 quoi peuvent ressembler des phrases, des paragraphes, etc.\n\nBien que principalement market\u00e9 par OpenAI, GPT n'est rien de moins ou de plus que des technologies Google qui ont \u00e9t\u00e9 arros\u00e9es par l'argent de Microsoft. Le co\u00fbt d'entrainement de GPT-3 peut co\u00fbter jusqu'\u00e0 12 millions de dollars.\n\nCe guide est un ensemble de ressources permettant de comprendre les bases du prompt engineering. Sorte de mentalisme invers\u00e9 o\u00f9 on essaie de faire dire \u00e0 la machine ce que l'on veut en lui donnant \u00e0 voir ou du nudge. C'est une lecture passionnante.\n\nEn lui donnant les bons exemples, il est ainsi possible de r\u00e9aliser des additions. Si on se contente de parler simplement, la machine va faire une pr\u00e9diction plus ou moins hasardeuse et se tromper.\n\nDans les premiers romans d'Asimov sur les robots, on suit les aventures de Susan Calvin, une robopsychologue, dont le m\u00e9tier commence exactement comme cela.",
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