Réseau de neurones
Un réseau de neurones est un modèle computationnel inspiré des systèmes neuronaux biologiques, constitué de couches de nœuds interconnectés qui apprennent à transformer des données d'entrée en sortie en ajustant les poids des connexions lors de l'apprentissage.
Comprendre Réseau de neurones
Les réseaux de neurones constituent la base de l’intelligence artificielle moderne. Un réseau de neurones de base comporte une couche d'entrée qui reçoit les données, une ou plusieurs couches cachées qui transforment les données via des connexions pondérées et des fonctions d’activation, puis une couche de sortie qui produit des prédictions ou des représentations. Pendant l'entraînement, le réseau ajuste ses poids pour minimiser l'écart entre ses sorties et les réponses correctes, un processus appelé rétropropagation avec descente de gradient. L'apprentissage profond désigne les réseaux de neurones comportant de nombreuses couches cachées, capables d’apprendre des représentations hiérarchiques. Les premières couches détectent des motifs simples ; les plus profondes combinent ces motifs pour créer des concepts de plus en plus abstraits. Cet apprentissage hiérarchique est ce qui rend les réseaux profonds si puissants dans des tâches variées. Les systèmes d'IA modernes utilisent des architectures de réseaux neuronaux spécialisées : les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour les images, les réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour les séquences (remplacés en grande partie aujourd'hui par les transformers), et les transformers pour le langage, la vision et les tâches multimodales. Chaque architecture est adaptée aux propriétés structurelles de ses données. Les réseaux de neurones sont des approximateurs de fonctions universels : avec suffisamment de paramètres et de données d'entraînement, ils peuvent en théorie apprendre n'importe quelle correspondance entre entrée et sortie. Le défi pratique consiste à rassembler assez de données, choisir la bonne architecture et entraîner efficacement sans surapprentissage.
Comment GAIA utilise Réseau de neurones
Toutes les capacités d’IA de GAIA, de la compréhension du langage à la recherche sémantique en passant par l’extraction de tâches, reposent sur des réseaux de neurones. Le LLM qui analyse vos emails et planifie des workflows est un réseau de neurones de type transformeur. Le modèle d’embedding qui convertit vos contenus en vecteurs consultables est aussi un réseau de neurones. Les réseaux de neurones sont le socle informatique qui permet à l’intelligence de GAIA d’exister.
Concepts liés
Transformeur
Un transformeur est une architecture de réseau de neurones introduite en 2017 qui utilise des mécanismes d'auto-attention pour traiter des séquences de données en parallèle, constituant la base de tous les grands modèles de langage modernes.
Large Language Model (LLM)
Un Large Language Model (LLM) est un modèle d'apprentissage profond entraîné sur d'immenses ensembles de textes, capable de comprendre, générer et raisonner sur le langage humain dans une grande variété de tâches.
Embeddings
Les embeddings sont des représentations vectorielles denses de données (texte, image, audio, etc.) qui capturent le sens et les relations sémantiques dans un espace de grande dimension.
Ajustement fin
L'ajustement fin est le processus qui consiste à reprendre l'entraînement d'un modèle d'IA pré-entraîné sur un jeu de données plus petit et spécifique à une tâche afin d'adapter son comportement à un domaine ou une application particuliers.
Modèle de langage volumineux (LLM)
Un modèle de langage volumineux (LLM) est une intelligence artificielle entraînée sur d'énormes quantités de textes et capable de comprendre, de générer et de raisonner sur le langage humain avec une remarquable aisance.
