Ma curiosité m’a poussé à me poser la question suivante : « Comment ChatGPT fait-il pour avoir une réponse à tout ? ». Dans cet épisode, je vais approfondir le fonctionnement de ChatGPT en repondant aux questions suivantes Comment cette IA parvient-elle à répondre à toutes nos questions, quelle que soit la thématique ? Et, suis-je le seul à me demander : « Est-ce qu’il pense ? Réfléchit-il avant de répondre ? » etc.
Liens, Ressources…
Toi & Moi – Extrait musical de ce podcast a été créé à l’aide de IA Suno – https://suno.com/song/62c14585-b139-427c-9055-27e78657f1e9
Apprentissage par renforcement : https://diplodoc.medium.com/lapprentissage-par-renforcement-reinforcement-learning-appliqu%C3%A9-%C3%A0-la-m%C3%A9decine-fa8c76a4455d
Recherche de Wolfram Schultz (apprentissage par renforcement fonctionne dans les modèles d’IA comme ChatGPT) https://www.wolframschultz.org/figures/dopamine-reward-prediction-error-signal
Les réseaux de neurones artificiels, qui sont à la base des modèles comme ChatGPT, s’inspirent des réseaux neuronaux biologiques dans le cerveau humain. Lire les travaux de Yann LeCun, Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio, considérés comme les pionniers du deep learning…
Les travaux de Yann LeCun sur l’apprentissage auto-supervisé, par exemple, montrent que les systèmes IA peuvent apprendre de manière autonome, un processus qui se rapproche de la manière dont les humains apprennent à partir d’expériences non guidées.
9 Minute Video: AI Impacts : AI Impacts on Workplace Learning (en anglais)
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