Un article probablement génial d'Aymio Le Coworking : Deux des technologies de l'intelligence artificielle générative.

Explorons plus en détail les concepts des réseaux antagonistes génératifs (GAN) et des modèles Transformer, deux des technologies les plus influentes dans le domaine de l'intelligence artificielle générative.

Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN)

Les GAN sont une classe de systèmes d'intelligence artificielle conçus par Ian Goodfellow et ses collègues en 2014. Ils sont particulièrement célèbres pour leur capacité à générer des images très réalistes, mais leur application va bien au-delà.

Fonctionnement :

Les GAN fonctionnent sur un principe de deux réseaux neuronaux en compétition :

Le Générateur : Ce réseau tente de créer des données (par exemple, des images) qui ressemblent le plus possible aux véritables données sur lesquelles il a été formé.

Le Discriminateur : Ce réseau essaie de distinguer les données générées par le générateur des vraies données.

Ces deux réseaux sont entraînés simultanément dans un jeu de chat et de souris, où le générateur apprend à produire des contenus de plus en plus convaincants, tandis que le discriminateur s'améliore à détecter les faux. L'objectif est que le générateur devienne si bon que le discriminateur ne puisse plus faire la différence entre réel et généré.

Applications :

• Création d'art et de photographies
• Simulation et modélisation de scénarios virtuels
• Amélioration de la qualité d'image et restauration
• Synthèse de visages ou d'objets pour l'industrie du jeu et du cinéma

Modèles Transformer

Introduits dans un article de 2017 par Vaswani et al., les Transformers ont révolutionné la manière dont les modèles de langage traitent le texte, grâce à leur structure unique favorisant un apprentissage parallèle efficace et une attention globale sur l'input.

Fonctionnement :

Les Transformers utilisent un mécanisme appelé "attention", qui permet à chaque sortie de considérer l'intégralité de l'input à chaque fois, contrairement aux modèles précédents qui généraient des prédictions pas à pas. Ce mécanisme aide le modèle à comprendre le contexte dans un large segment de texte.

Architecture du Transformer :

• Encoders : Ils traitent l'input en capturant les relations entre tous les éléments de données à travers des couches d'attention.
• Decoders : Ils génèrent l'output en prenant en compte non seulement la séquence jusqu'ici générée mais aussi l'intégralité de l'input grâce à l'attention.

Applications :

• Traduction automatique
• Génération de texte
• Résumé automatique de textes
• Compréhension de la langue et réponse aux questions

Pour conclure : Les GAN et les Transformers sont deux technologies puissantes qui illustrent la diversité des approches en IA générative. Les GAN sont incroyables pour créer des images et des vidéos qui semblent réalistes, tandis que les Transformers excèlent dans la compréhension et la génération de texte. Ces technologies continuent d'évoluer et de trouver de nouvelles applications, poussant les limites de ce que l'IA peut réaliser en matière de création de contenu.