ChatGPT et IBM Watson d’IBM sont deux exemples de modèles de langage d'intelligence artificielle. Bien qu'ils puissent tous deux traiter des requêtes en langage naturel, ils ont des capacités différentes.
Qu’est ce qu’un modèle de langue large LLM ?
Un LLM est un type de modèle d'intelligence artificielle qui a été entraîné sur une quantité vaste de données textuelles allant de livres et articles à des publications sur les réseaux sociaux et des conversations en ligne. L'architecture d'un LLM est composée de réseaux neuronaux apprenant à générer du langage de la même manière que les humains utilisent le langage.
Qu’est ce qu’une IA générative ?
L'IA générative désigne les systèmes d'intelligence artificielle capables de générer de nouvelles données ou contenu, souvent en fonction d'un ensemble de paramètres d'entrée ou de données. Cela peut inclure du texte, des images, du son ou d'autres formes de données.
Qu’est ce que chat-Gpt ?
Chat-Gpt signifiant ( generative pre-trained transformer ) est un chatbot sous forme d’IA generative développé par le laboratoire de recherche en IA - Open AI officiellement lancé le 30 Novembre 2022. Il fait référence à une famille de modèles de langue basés sur des réseaux neuronaux développés par Open AI.
Quelles sont les restrications de ChatGPT ?
ChatGPT peut parfois générer des réponses inexactes en raison de limitations dans les données d'entraînement. Il peut également avoir du mal avec la façon dans laquelle la requête est formulée, produire des réponses trop longues et peut répondre de manière inappropriée dans certaines situations.
Quelles sont les avancées d’IBM dans l’IA ?
IBM est un leader de la recherche et du développement en IA depuis des décennies et possède une expertise étendue en traitement du langage naturel et en apprentissage automatique. IBM a également développé un ensemble de principes pour l'utilisation de l'IA de manière éthique, sécurisée et responsable, guidant le développement et le déploiement de solutions d'IA de qualité entreprise.
IBM utilise-t-il le LLM dans ses produits ?
Oui, IBM utilise des LLM dans ses produits, notamment IBM Watson Assistant et IBM Watson Discovery, pour fournir des capacités de traitement et de compréhension du langage naturel. IBM propose également des bibliothèques d'IA intégrables qui utilisent des LLM, que les partenaires commerciaux et les clients peuvent utiliser pour construire et déployer des applications d'IA.
Qu'est-ce qui rend les LLM d'IBM uniques ?
Les LLM d'IBM sont entraînés sur des ensembles de données divers et propriétaires et peuvent être affinés pour des secteurs et des cas d'utilisation spécifiques. Nous fournissons des modèles pré-entraînés et des plates-formes pour développer des modèles personnalisés qui peuvent être déployés dans les flux de travail et les applications professionnelles. Les modèles peuvent être déployés dans des environnements d'exécution qui répondent aux normes de scalabilité, de fiabilité et de sécurité de l'entreprise
Comment les clients peuvent-ils exploiter les grands modèles de langage avec Watson Assistant ?
Les clients peuvent étendre Watson Assistant en se connectant à NeuralSeek, qui utilise la technologie de génération de langage GPT pour générer des réponses. Alternativement, les clients peuvent également accéder aux grands modèles de langage via les compétences de NLP et de recherche de Watson Discovery
Comment les clients peuvent-ils exploiter les grands modèles de langage avec Watson Discovery ?
Watson Discovery utilise des grands modèles de langage pour un traitement et une compréhension avancés du texte, permettant l'extraction précise d'informations et d'informations stratégiques à partir de documents commerciaux, accélérant ainsi des processus tels que la souscription, la recherche d'investissement, le traitement de prêts, la conformité juridique, etc.
Les utilisateurs peuvent-ils apporter leurs propres grands modèles de langage ou modèles d'IA aux produits IBM ?
Oui, IBM fournit des API et des SDK pour permettre aux utilisateurs d'apporter leurs propres grands modèles de langage ou modèles d'IA entraînés et de les intégrer aux produits IBM tels que Watson Assistant et Watson Discovery. Cela permet aux utilisateurs de profiter des avantages des capacités d'IA de langage naturel d'IBM tout en personnalisant leurs propres modèles pour mieux répondre à leurs cas d'utilisation spécifiques.
Comment Watson Discovery se compare-t-il à ChatGPT ?
Lors de la comparaison de ChatGPT avec Watson Discovery, il est important de comprendre que ChatGPT est axé sur l'IA conversationnelle lorsqu'il génère des réponses à des questions. Il va générer une réponse pour vous en fonction de la vaste quantité de données. Cependant, bien que la génération puisse avoir des fonctionnalités amusantes telles que la capacité à expliquer des sujets difficiles tels que la mécanique quantique aux enfants ou à générer un haïku sur votre équipe sportive préférée, la nature même de la génération ouvre la porte à la création d'informations qui peuvent ne pas être factuelles ou entièrement complètes. Le principal objectif de Watson Discovery est d'extraire des informations à partir de documents grands et complexes avec une grande précision pour aider à automatiser les décisions commerciales critiques qui nécessitent des processus manuels impliquant des humains, comme la diligence raisonnable et la compréhension des contrats.
Dans quels cas d'utilisation Watson Discovery serait-il plus performant que ChatGPT ?
Les cas d'utilisation clés de Watson Discovery se concentrent sur les “knowledge workers “ travaillant sur des tâches répétitives chaque jour axées sur des documents grands et complexes tels que des contrats ou des réclamations d'assurance/médicales. Des informations hautement précises sont nécessaires à partir de ces documents pour poursuivre des tâches critiques pour l'entreprise, c'est pourquoi le processus est manuel et chronophage pour nos clients. Watson Discovery fournit des informations précises, non des résumés générés comme ChatGPT, que les ‘knowledge workers “ peuvent utiliser pour accélérer leurs processus et faire plus en moins de temps
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