Étiquette : IA générative
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Rester à jour avec l'IA : les habitudes d'un apprenant à vie
Note de l'éditeur : cet article est basé sur un entretien avec Stéphane Paquet, responsable du projet d'IA au Champlain College Saint-Lambert et coordinateur du certificat d'IA. Les réponses ont été résumées par souci de clarté et de concision et ne sont pas des reproductions mot à mot de la conversation originale. Les idées reflètent le point de vue de l'orateur au moment de l'entretien. Question :...
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L'illusion de la conversation : Repenser les interfaces d'IA dans l'éducation
Note de l'éditeur : cet article est basé sur un entretien avec Stéphane Paquet, responsable du projet d'IA au Champlain College Saint-Lambert et coordinateur du certificat d'IA. Les réponses ont été résumées par souci de clarté et de concision et ne sont pas des reproductions mot à mot de la conversation originale. Les idées reflètent le point de vue de l'orateur au moment de l'entretien. Question :...
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Écrire pour l'IA : la nouvelle alphabétisation dont nous avons tous besoin
Note de l'éditeur : cet article est basé sur un entretien avec Stéphane Paquet, responsable du projet d'IA au Champlain College Saint-Lambert et coordinateur du certificat d'IA. Les réponses ont été résumées par souci de clarté et de concision et ne sont pas des reproductions mot à mot de la conversation originale. Les idées reflètent le point de vue de l'orateur au moment de l'entretien. Question :...
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Optimisation et spécialisation en IA
Les modèles d'IA peuvent être optimisés et spécialisés pour des tâches spécifiques grâce au réglage fin, à l'apprentissage par transfert et à l'ingénierie des messages. Ces techniques permettent d'améliorer les performances, l'efficacité et la précision de l'IA. Réglage fin Qu'est-ce que le réglage fin ? Le réglage fin permet de personnaliser un modèle d'IA pré-entraîné pour une tâche ou un secteur spécifique en l'entraînant sur des ensembles de données spécialisés. Exemples : -Un chatbot d'IA général est affiné...
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Qu'est-ce que le RAG et comment fonctionne-t-il ?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is an advanced technique in Generative AI that blends text generation with real-time information retrieval. Simply put, RAG allows AI models to access external databases or knowledge bases to fetch accurate and up-to-date information when generating responses. This ensures that the content produced is not only coherent but also factually correct and relevant to the…
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