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L'un des faits incontestables concernant l'IA est que, si elle sait beaucoup de choses, elle ne sait pas tout. Elle ne connaît que les données avec lesquelles elle a été entraînée. Cela signifie que l'IA peut manquer de certaines connaissances spécifiques, notamment en ce qui concerne des informations exclusives ou en constante évolution sur votre marque, vos services, etc. Vous devez donc affiner l'IA via l'entraînement du LLM sur des données spécifiques, même lorsque celles-ci changent. Toutefois, l'IA n'est pas capable de désapprendre les informations incorrectes ou obsolètes. Pour les ensembles de données volumineux ou dynamiques, il n'est donc pas facile de vous assurer que vous disposez d'un modèle finement ajusté. Lorsque l’enseignement n’est pas possible, les données d’IA ont besoin d’un peu d’aide. L'entraînement de LLM nécessite un « aide-mémoire » pour toutes les connaissances que votre IA ignore.
Comment fonctionne la génération augmentée de récupération (RAG)
La génération augmentée de récupération (RAG) permet à l'IA de « tricher » en accédant aux données d'entraînement de LLM sur lesquelles elle n'a pas encore été entraînée. Le processus RAG combine trois éléments clés : la récupération, l’augmentation et la génération.
1. Récupération* : imaginez que vous disposiez d'une grande pile d'aide-mémoire, chacun contenant des informations spécifiques dont votre IA pourrait avoir besoin. En cas de questions, un extracteur récupère rapidement les informations les plus pertinentes au lieu de parcourir chaque feuille, ce qui prendrait trop de temps.
2. Augmentation : une fois que les données pertinentes d'entraînement de l'IA ont été récupérées, elles ne peuvent pas être simplement transmises à l'IA. L'augmentateur organise et prépare l'information. C'est un peu comme lorsqu'un sous-chef se charge de la préparation pour le chef cuisinier. Cette préparation conditionne les données récupérées pour l'action.
3. Génération : enfin, l’IA utilise les informations structurées pour générer une réponse. Elle exploite les données récupérées pour répondre aux questions avec précision et efficacité.
Le processus RAG est particulièrement puissant en raison de son efficacité dans l'entraînement des LLM. Il accélère les processus de traduction et de création de contenu par l'IA et économise les ressources de calcul. Il y parvient en récupérant uniquement les données nécessaires pour affiner votre IA et en utilisant des vecteurs (une représentation mathématique des données) pour trouver des similitudes plutôt que d'effectuer directement des recherches. Le processus RAG permet notamment de réduire considérablement les coûts en accélérant la traduction et en économisant les ressources de calcul.
L'avantage multilingue de l'entraînement des LLM
Le pont entre les langues est également un facteur clé dans le processus RAG. Des mots dans différentes langues peuvent avoir la même signification. Le RAG utilise des vecteurs (qui transcendent les barrières linguistiques) afin de comprendre cette variation de sens. Les vecteurs sont des entités mathématiques qui codifient le sens. Ils permettent à l’IA de traiter des données dans différentes langues sans nécessiter de traductions.
Les modèles d'IA ne convertissent pas directement les mots entiers en mathématiques pendant l'entraînement de LLM. Au lieu de cela, ils divisent les mots en sous-mots ou en jetons, de la même manière qu'un dictionnaire divise les mots en syllabes pour la prononciation. Cette décomposition permet à l’IA de reconnaître les racines communes ou les composants partagés entre les langues, favorisant ainsi une compréhension plus universelle.
Certains modèles d’IA sont entraînés de manière plus large sur plusieurs langues, ce qui leur permet de mieux gérer les tâches multilingues. Ces modèles peuvent décomposer les mots, comprendre des contextes subtils et, en fin de compte, connecter différentes langues à un niveau fondamental. Les modèles sont particulièrement efficaces dans l'extraction d’informations multilingues.
Applications pratiques et avantages pour l'entraînement des LLM
Les chatbots basés sur le processus RAG, tels que RAG-Bot, exploitent les capacités multilingues des modèles de vectorisation, offrant ainsi des performances exceptionnelles. Cette technologie permet à RAG-Bot de stocker des informations dans une langue principale, tout en répondant aux invites dans plusieurs autres langues. Au final, il génère ainsi des réponses fluides, précises et adaptées au contexte. Les capacités du RAG-Bot réduisent considérablement la nécessité, pour les entreprises, de conserver des ensembles de données distincts pour chaque langue gérée. Elles peuvent ainsi condenser leurs opérations et accroître leur efficacité.
De plus, RAG-Bot peut être personnalisé en fonction des besoins spécifiques de chaque entreprise et des services de données de l'IA. Cette solution s'avère idéale pour les entreprises qui cherchent à améliorer leurs processus d'interaction avec les clients. En effet, avec la mise en œuvre de RAG-Bot, les organisations peuvent garantir des expériences utilisateur cohérentes et de haute qualité dans différentes langues et régions. Cette approche permet de répondre efficacement aux demandes des clients, mais renforce également la portée mondiale des marques.
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Le processus RAG transforme l'entraînement des LLM en aidant les modèles d'IA à accéder aux informations et à les utiliser de manière dynamique. Il surmonte la barrière de la langue et permet aux modèles d’IA de gérer différents ensembles de données avec une efficacité accrue. RAG-Bot propose une solution personnalisable pour les entreprises souhaitant exploiter les solutions d'IA. Vous souhaitez découvrir comment nos outils de traduction par l'IA offrent un moyen innovant d'améliorer les interactions multilingues et de rationaliser les opérations ? Contactez-nous.
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