Résultat de l’API de MediaWiki

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                "comment": "Page cr\u00e9\u00e9e avec \u00ab\u202f== en construction ==  == D\u00e9finition == '''[[Requ\u00eate g\u00e9n\u00e9rative|Requ\u00eates g\u00e9n\u00e9ratives]]''' r\u00e9dig\u00e9es \u00e0 la main, formul\u00e9es en '''[[langage naturel]]''', que tout \u00eatre humain peut lire, r\u00e9diger et modifier. Elles sont con\u00e7ues pour \u00eatre pr\u00e9cises et explicites, et guident directement le comportement et la r\u00e9ponse du '''[[Mod\u00e8le d'intelligence artificielle|mod\u00e8le]]'''. Il s\u2019agit du type de requ\u00eate par d\u00e9faut dans la plupart des applications d\u2019''...\u202f\u00bb"
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                "comment": "Page cr\u00e9\u00e9e avec \u00ab\u202f== en construction ==  == D\u00e9finition == '''[[Tenseur|Tenseurs]]''' ''apprenables'' concat\u00e9n\u00e9s aux repr\u00e9sentations d\u2019entr\u00e9e et pouvant \u00eatre optimis\u00e9s pour un '''[[jeu de donn\u00e9es]]''' qui impliquent l\u2019int\u00e9gration de vecteurs qui n\u2019ont pas de lien linguistique ou s\u00e9mantique direct avec la t\u00e2che \u00e0 accomplir. Ils sont cr\u00e9\u00e9s au cours du processus de '''[[prompt tuning]]'''.  Bien qu\u2019ils soient difficiles \u00e0 comprendre pour l\u2019\u00eatre humain, il est...\u202f\u00bb"
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                "title": "Prompt tuning",
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                "comment": "Page cr\u00e9\u00e9e avec \u00ab\u202f== en construction ==  == D\u00e9finition == Technique ''parameter-efficient fine-tuning'' (PEFT) qui ajuste un petit ensemble de '''[[Param\u00e8tre|param\u00e8tres]]''' d\u2019un '''[[mod\u00e8le pr\u00e9entra\u00een\u00e9]]''' \u00e0 l\u2019aide de '''[[Soft prompt|requ\u00eates souples]]''', constitu\u00e9es de '''[[Vecteur s\u00e9mantique compact|vecteurs s\u00e9mantiques]]''' continus plut\u00f4t que de texte discret.  Elle s\u2019av\u00e8re utile lorsque l\u2019on souhaite optimiser les performances du mod\u00e8le sur des '''[...\u202f\u00bb"
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                "comment": "Page cr\u00e9\u00e9e avec \u00ab\u202f== en construction ==  == D\u00e9finition == Pratique consistant \u00e0 affiner les '''[[Requ\u00eate g\u00e9n\u00e9rative|requ\u00eate g\u00e9n\u00e9rative]]''' afin d\u2019obtenir des r\u00e9sultats plus pr\u00e9cis, pertinents et/ou de haute qualit\u00e9 des '''[[Grand mod\u00e8le de langues (GML)|grands mod\u00e8les de langues (GML)]]''', en am\u00e9liorant la structure, le contenu et la clart\u00e9 de la requ\u00eate gr\u00e2ce \u00e0 diverses techniques d\u2019optimisation et de mesures d\u2019\u00e9valuation.   Elle se situe \u00e0 la crois\u00e9e...\u202f\u00bb"
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                "comment": "Page cr\u00e9\u00e9e avec \u00ab\u202f== en construction ==  == D\u00e9finition == Ph\u00e9nom\u00e8ne qui se produit lorsqu\u2019une politique converge vers un comportement quasi d\u00e9terministe, r\u00e9duisant ainsi consid\u00e9rablement son caract\u00e8re al\u00e9atoire ou '''[[stochastique]]'''. Cet effondrement r\u00e9sulte g\u00e9n\u00e9ralement de strat\u00e9gies d\u2019exploitation agressives, dans lesquelles la priorit\u00e9 accord\u00e9e \u00e0 l\u2019optimisation des r\u00e9compenses attendues l\u2019emporte sur la n\u00e9cessit\u00e9 de maintenir l\u2019exploration.  Voir...\u202f\u00bb"
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                "comment": "Page cr\u00e9\u00e9e avec \u00ab\u202f== en construction ==  == D\u00e9finition == En '''[[apprentissage par renforcement]]''', mesure du caract\u00e8re al\u00e9atoire ou de l\u2019incertitude dans le choix des actions d\u2019un '''[[agent]]'''.   Une entropie \u00e9lev\u00e9e indique plus de souplesse; une entropie faible indique plus de rigidit\u00e9.  Voir aussi '''[[Policy entropy collapse]]'''  == Fran\u00e7ais == ''' XXXXXXXX'''  == Anglais == ''' policy entropy'''  == Sources == [https://www.alignmentforum.org/posts/C4tvfHn2Df...\u202f\u00bb"
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                "comment": "Page cr\u00e9\u00e9e avec \u00ab\u202f== en construction ==  == D\u00e9finition == Paradigme dans lequel les '''[[poids]]''' des '''[[Mod\u00e8le d'intelligence artificielle|mod\u00e8les]]''', les sp\u00e9cifications architecturales, les journaux d\u2019'''[[entra\u00eenement]]''', les '''[[Hyperparam\u00e8tre|hyperparam\u00e8tres]]''' et, dans la mesure du possible, les jeux de '''[[Donn\u00e9es d'entra\u00eenement|donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement]]''' sont mis \u00e0 la disposition de tous. Il encourage la collaboration entre chercheurs universit...\u202f\u00bb"
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                "comment": "Page cr\u00e9\u00e9e avec \u00ab\u202f== en construction ==  == D\u00e9finition == Capacit\u00e9 des '''[[Intelligence artificielle|syst\u00e8mes d\u2019IA]]''' \u00e0 \u00e9tablir des liens logiques entre diff\u00e9rents \u00e9l\u00e9ments de contexte afin de r\u00e9pondre \u00e0 des questions ou \u00e0 prendre des d\u00e9cisions en combinant plusieurs faits \u00e0 l\u2019appui, d\u00e9ductions et relations contextuelles r\u00e9partis dans des documents, des '''[[Base de connaissances|bases de connaissances]]''' et d\u2019autres ressources.  Voir aussi '''multi-hop...\u202f\u00bb"
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                "comment": "Page cr\u00e9\u00e9e avec \u00ab\u202f== en construction ==  == D\u00e9finition == Ensemble de t\u00e2ches dans lesquelles un '''[[Intelligence artificielle|syst\u00e8me d\u2019IA]]''' doit fournir une r\u00e9ponse \u00e0 une question complexe formul\u00e9e en '''[[langage naturel]]''' en encha\u00eenant des \u00e9tapes de '''[[raisonnement]]''' \u2013 appel\u00e9es \u00ab sauts \u00bb (''hop'' en anglais) \u2013 \u00e0 partir de plusieurs \u00e9l\u00e9ments d\u2019information disjoints, g\u00e9n\u00e9ralement dispers\u00e9s dans des documents, des phrases ou des n\u0153uds d\u2019une...\u202f\u00bb"
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                "comment": "Page cr\u00e9\u00e9e avec \u00ab\u202f== en construction ==  == D\u00e9finition == Technique permettant aux '''[[R\u00e9seau de neurones artificiels|r\u00e9seaux neuronaux]]''' de se comporter comme des mod\u00e8les probabilistes sans modifier leur structure, en maintenant le '''[[Extinction de neurone|d\u00e9crochage]]''' actif lors de l\u2019\u00e9valuation et en effectuant plusieurs '''[[Propagation avant|propagations avant]]''', plut\u00f4t que de l\u2019utiliser uniquement pour \u00e9viter le '''[[surapprentissage]]''' pendant l\u2019'...\u202f\u00bb"
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