modèles génératifs et LLM

Découvrez les modèles génératifs

stat4decision Mis à jour le : 23 novembre 2023 actualités Leave a Comment

Découvrez Nos Nouvelles Formations sur les Modèles Génératifs et les modèles de langage

Nous sommes ravis d'annoncer le lancement de nos nouvelles formations dédiées aux Modèles Génératifs et aux modèles de langage, une des avancées les plus fascinantes dans le domaine de l'intelligence artificielle ces dernières années.

Ces formations sont conçues pour tous ceux qui souhaitent plonger dans le monde captivant de l'IA et comprendre comment ces modèles révolutionnent notre approche de la création de contenu, de la synthèse de données et bien plus encore.

Qu'est-ce qu'un Modèle Génératif ?

ChatGPT
midjourney
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Les modèles génératifs sont des algorithmes d'intelligence artificielle qui apprennent à créer de nouvelles données (comme des images, du texte ou des sons) en se basant sur un grand ensemble de données existantes. Ils analysent des exemples pour comprendre comment ils sont structurés et génèrent ensuite de nouvelles données qui ressemblent aux exemples originaux. Par exemple, après avoir étudié des photos de voitures, un modèle génératif peut créer des images de voitures totalement nouvelles et réalistes.

Les grands modèles de langage (LLM) sont des modèles génératifs spécifiques, ils sont spécialisés dans la compréhension et la génération de langage naturel. Ils sont formés sur de vastes quantités de texte et apprennent des modèles linguistiques et des relations entre les mots. Ces modèles peuvent ensuite être utilisés pour une variété de tâches telles que la traduction automatique, la génération de texte, le résumé automatique, et la réponse à des questions. Ils fonctionnent en analysant le contexte des mots et en prédisant le texte le plus probable à suivre ou à répondre.

Pourquoi les Modèles Génératifs sont-ils Importants ?

La capacité de générer de nouvelles données ouvre un monde de possibilités dans divers domaines, de la conception graphique à la production de musique, en passant par la création de textes et même la recherche scientifique. Les applications sont pratiquement illimitées, permettant de repousser les frontières de la créativité et de l'innovation.

Pourquoi et comment me former aux modèles génératifs et aux LLM

La formation aux modèles génératifs et aux grands modèles de langage (LLM) est devenue essentielle pour plusieurs raisons, notamment dans le contexte de l'évolution rapide de l'intelligence artificielle (IA) et de son impact croissant sur de nombreux domaines. Voici quelques raisons clés :

  1. Avancées Technologiques Rapides : Les modèles génératifs et les LLM sont à la pointe de la recherche en IA. Comprendre ces technologies permet de rester à jour avec les dernières avancées et de les appliquer efficacement.

  2. Applications Diverses et Impactantes : Ces modèles ont des applications dans de nombreux domaines, comme la création de contenu (texte, image, audio), la traduction automatique, le traitement automatique du langage naturel, l'analyse de données, et plus encore. La maîtrise de ces outils ouvre de nombreuses opportunités professionnelles et d'innovation.

  3. Résolution de Problèmes Complexes : Les LLM, en particulier, sont capables de comprendre et de générer du langage humain avec une précision impressionnante. Cela les rend utiles pour résoudre des problèmes complexes impliquant la compréhension et la génération de texte.

  4. Avantage Concurrentiel : La capacité à utiliser ces modèles peut offrir un avantage concurrentiel significatif, que ce soit pour améliorer l'interaction client, générer des insights à partir de grandes quantités de données textuelles, ou automatiser des tâches laborieuses.

  5. Responsabilité Éthique et Sociale : Avec la puissance de ces technologies vient une grande responsabilité. La formation aide à comprendre les implications éthiques, comme les biais potentiels et les questions de confidentialité, et à les aborder de manière responsable.

  6. Créativité et Innovation : Les modèles génératifs ouvrent de nouveaux horizons en termes de créativité et d'innovation, permettant la création de nouvelles formes d'art, de design, et même de nouvelles méthodes de recherche scientifique.

  7. Développement de Compétences Transversales : L'apprentissage de ces technologies développe non seulement des compétences techniques, mais aussi des compétences analytiques, de résolution de problèmes et de pensée critique, très recherchées dans de nombreux domaines.

En somme, se former aux modèles génératifs et aux LLM est un investissement dans un ensemble de compétences qui sont de plus en plus demandées et applicables dans un large éventail de secteurs. Cela prépare à des rôles innovants et à l'avant-garde de la technologie.

Nos formations à ce type de modèles répondent à ces enjeux. Nos deux formations s'adressent à des publics différents :

  • Vous êtes manager, professionnel de la data et vous voulez comprendre les enjeux des modèles génératifs, notre formation : acculturation aux modèles génératifs répondra à vos besoins.
  • Vous êtes développeur ou data scientist et vous désirez manipuler ces modèles et mieux comprendre leur construction, notre formation LLM pour les développeurs répondra à vos besoins.
Pourquoi choisir stat4decision pour découvrir les modèles génératifs ?
  • Expertise Professionnelle : Nos formateurs sont des experts reconnus dans le domaine de l'IA. Notre expertise dans le domaine de la data et de la formation est reconnue depuis près de 10 ans.
  • Apprentissage Interactif : Des sessions pratiques pour appliquer vos connaissances en temps réel.
  • Réseau Professionnel : Rencontrez des professionnels et des passionnés partageant les mêmes idées.

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Que vous soyez un professionnel cherchant à élargir vos compétences, un manager passionné par l'IA, ou un développeur curieux de l'avenir de la technologie, ces formations sont faites pour vous. Les places sont limitées (7 apprenants par session) pour garantir une expérience d'apprentissage de qualité. Vous pouvez aussi organiser ces sessions dans vos locaux.

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