Quel ensemble de données textuelles est un exemple d'intelligence artificielle générative ?
What text data set examples of Generative artificial intelligence
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summarization
Une intelligence artificielle générative ou IA générative est un type de système d'IA capable de générer du texte, des images ou d'autres médias en réponse à des invites. Les systèmes d'IA générative utilisent des modèles génératifs tels que de grands modèles de langage pour échantillonner statistiquement de nouvelles données sur la base de l'ensemble de données d'apprentissage qui a été utilisé pour les créer.

Parmi les systèmes d'IA générative notables, citons ChatGPT, un chatbot construit par OpenAI à l'aide des grands modèles de langage GPT-3 et GPT-4 et Bard, un chatbot construit par Google à l'aide du modèle LaMDA. D'autres modèles d'IA générative comprennent des systèmes artistiques d'intelligence artificielle tels que Stable Diffusion, Midjourney et DALL-E.

L'IA générative a des applications potentielles dans un large éventail de secteurs, notamment le développement de logiciels, le marketing et la mode. L'investissement dans l'IA générative a bondi au début des années 2020, avec de grandes entreprises telles que Microsoft, Google et Baidu ainsi que de nombreuses entreprises plus petites développant des modèles d'IA générative.

Modalités
Peinture à l'huile détaillée de personnages dans une scène d'opéra futuriste
Théâtre d'Opéra Spatial, une image générée par Midjourney
Un système d'IA générative est construit en appliquant un apprentissage automatique non supervisé ou auto-supervisé à un ensemble de données. Les capacités d'un système d'IA générative dépendent de la modalité ou du type de l'ensemble de données utilisé.

Texte : Les systèmes d'IA générative formés sur des mots ou des tokens de mots comprennent GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOOM, GPT-4, et d'autres (voir Liste des grands modèles de langage). Ils sont capables de traiter le langage naturel, de faire de la traduction automatique et de générer du langage naturel, et peuvent être utilisés comme modèles de base pour d'autres tâches. Les ensembles de données comprennent BookCorpus, Wikipedia et d'autres (voir Liste des corpus de texte).
Code : Outre les textes en langue naturelle, les grands modèles de langage peuvent être formés sur des textes en langage de programmation, ce qui leur permet de générer le code source de nouveaux programmes informatiques, par exemple OpenAI Codex.
Images : Les systèmes d'IA générative formés sur des ensembles d'images avec des légendes textuelles comprennent Imagen, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion et d'autres (voir Art de l'intelligence artificielle, Art génératif, Médias synthétiques). Ils sont couramment utilisés pour la génération de texte à partir d'images et le transfert de style neuronal. Les ensembles de données comprennent LAION-5B et d'autres (voir Ensembles de données en vision par ordinateur).
Molécules : Les systèmes d'IA générative peuvent être entraînés sur des séquences d'acides aminés ou des représentations moléculaires telles que les SMILES représentant l'ADN ou les protéines. Ces systèmes, tels qu'AlphaFold, sont utilisés pour la prédiction de la structure des protéines et la découverte de médicaments.
La musique : Les systèmes d'IA générative tels que MusicLM peuvent être entraînés sur les formes d'ondes audio de musique enregistrée avec des annotations textuelles, afin de générer de nouveaux échantillons musicaux basés sur des descriptions textuelles telles que "une mélodie de violon apaisante soutenue par un riff de guitare distordu".
Vidéo : L'IA générative formée sur des vidéos annotées peut générer des clips vidéo cohérents dans le temps. Parmi les exemples, citons Gen1 de RunwayML et Make-A-Video de Meta Platforms.
Multimodalité : un système d'IA générative peut être construit à partir de plusieurs modèles génératifs, ou d'un modèle entraîné sur plusieurs types de données. Par exemple, une version du GPT-4 d'OpenAI accepte à la fois du texte et des images.
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