Découvrez les dernières innovations en IA et Data : notre blog Tanoraa est votre source d'inspiration et d'information, alliant expertise et perspectives avant-gardistes.
L'intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML) et le deep learning sont trois termes souvent utilisés dans le monde de la technologie et de la data science, mais leur signification et leur relation ne sont pas toujours claires pour tous. Pour mieux comprendre ces concepts, il est essentiel de saisir leur portée et leurs interactions.
Le grokking est un phénomène fascinant dans le monde de l'intelligence artificielle (IA), particulièrement dans le cadre des réseaux de neurones. Ce concept, initialement obscur pour beaucoup, gagne en notoriété et en intérêt en raison de sa capacité à refléter un certain "moment de compréhension" par les modèles d'IA. Pour une exploration plus détaillée de ce phénomène, un article de Science étonnante offre une explication vulgarisée à ne pas manquer : Lire l'article
La visualisation des réseaux de neurones est un aspect crucial dans le domaine de l'intelligence artificielle et du deep learning. Elle permet non seulement de mieux comprendre la structure et le fonctionnement des modèles, mais aussi de les présenter de manière accessible et attractive. C'est là que PlotNeuralNet, développé par Haris Iqbal, entre en jeu. Ce package LaTeX avec une interface Python offre des visualisations étonnantes pour tout réseau de neurones que vous pouvez imaginer.
L'évolution des modèles de langage à grande échelle (LLMs) est une histoire riche de progrès technologiques et de découvertes scientifiques. Pour une exploration approfondie de cette évolution, je vous invite à lire l'article "There Would Have Been No LLMs Without This" de Turing Post, qui offre un aperçu détaillé de ce développement.
