L’intelligence artificielle générative, en particulier les modèles linguistiques volumineux (LLM) comme ChatGPT, est devenue un sujet brûlant. Ces technologies offrent une multitude d’applications qui peuvent transformer divers secteurs et améliorer la qualité des interactions entre humains et machines.

Connecter les LLMs à des données externes

Les LLMs, tels que ChatGPT, sont impressionnants dans de nombreuses tâches, comme la traduction. Cependant, leur compétence peut ne pas s’étendre aux tâches spécifiques à un domaine. C’est ici que la Génération Augmentée par Récupération (RAG) intervient. Elle permet aux LLMs d’accéder à des données qu’ils n’auraient pas vues pendant la pré-formation, garantissant des réponses pertinentes et précises.

Connecter les LLMs à des applications externes

Les LLMs peuvent être connectés à des applications externes pour des tâches spécifiques. Par exemple, un agent peut être utilisé pour connecter un LLM à une API météo pour obtenir des données météorologiques en temps réel.

Chaînage des LLMs

Le chaînage des LLMs consiste à lier plusieurs LLMs en séquence pour effectuer des tâches plus complexes. Chaque LLM est spécialisé dans un aspect spécifique, et ils collaborent pour produire des résultats complets et raffinés.

Extraction d’entités à l’aide des LLMs

Avec les LLMs, l’extraction d’entités est simplifiée. Les utilisateurs peuvent facilement interroger le modèle pour extraire des entités d’un texte. Par exemple, les institutions financières peuvent utiliser les LLMs pour extraire des entités financières cruciales à partir d’articles de presse.

Amélioration de la transparence des LLMs avec les prompts ReAct

Le framework Reason and Act (ReAct) offre une solution aux défis posés par l’opacité des LLMs. Il met l’accent sur le raisonnement étape par étape pour faire en sorte que le LLM génère des solutions comme le ferait un humain.

En conclusion, bien que le débat sur le potentiel de l’IA pour remplacer les humains dans leurs rôles soit en cours, les LLMs joueront sans aucun doute un rôle essentiel dans l’accélération de diverses tâches dans de nombreux domaines.