lexique IA chatGPT
Quels sont les termes clés utilisés dans l’interaction avec ChatGPT et d’autres modèles d’intelligence artificielle (IA) :
| Terme | Description |
|---|---|
| IA (Intelligence Artificielle) | Un domaine de la science informatique qui se concentre sur la création de systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine. Cela peut inclure des tâches comme comprendre le langage naturel, reconnaître des modèles et prendre des décisions. |
| NLP (Natural Language Processing) | Un sous-domaine de l’IA qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Il s’agit de la technologie sous-jacente qui permet à des systèmes comme ChatGPT de comprendre, de générer et de répondre au texte humain. |
| Modèle de langage | Un type de modèle d’IA qui est formé pour comprendre, générer et manipuler le langage humain. ChatGPT est un exemple de modèle de langage. |
| GPT (Generative Pretrained Transformer) | Une architecture de modèle de langage spécifique développée par OpenAI. ChatGPT est basé sur cette architecture. |
| Entraînement | Le processus par lequel un modèle d’IA apprend à effectuer une tâche. Cela se fait généralement en présentant au modèle de nombreux exemples de la tâche à accomplir. |
| Prompt | Un message d’entrée donné à un modèle d’IA pour générer une réponse. Par exemple, lorsque vous posez une question à ChatGPT, la question est le « prompt ». |
| Fine-tuning | Un processus d’entraînement supplémentaire où un modèle pré-entraîné est ajusté sur un ensemble de données spécifique pour améliorer sa performance sur cette tâche. |
| Token | Une unité de texte que le modèle de langage utilise pour lire et générer du texte. Dans le cas de ChatGPT, un token peut être aussi court qu’un seul caractère ou aussi long qu’un mot. |
| ChatGPT | Un modèle de langage spécifique développé par OpenAI qui est conçu pour générer du texte en réponse à un prompt donné. |
