Que sont les modèles fondamentaux en IA générative ?

Que sont les modèles fondamentaux en IA générative ?

En bref : les modèles Foundation sont de grands modèles d’IA généralistes, entraînés sur de vastes ensembles de données, puis adaptés à de nombreuses tâches (écriture, recherche, programmation, traitement d’images) grâce à l’aide d’invites, au réglage fin, à des outils ou à la récupération de données. Pour obtenir des réponses fiables, il est essentiel de les associer à un ancrage (comme RAG), à des contraintes claires et à des vérifications, plutôt que de les laisser improviser.

Points clés à retenir :

Définition : Un modèle de base largement entraîné et réutilisé pour de nombreuses tâches, et non un modèle par tâche.

Adaptation : Utilisez des invites, des réglages précis, LoRA/adaptateurs, RAG et des outils pour orienter le comportement.

Adaptation générative : Elles permettent la génération de contenu texte, image, audio, code et multimodal.

Signaux de qualité : privilégier la contrôlabilité, la réduction des hallucinations, la capacité multimodale et l’inférence efficace.

Contrôles des risques : Prévoir les hallucinations, les biais, les fuites de données personnelles et l'injection rapide par le biais de la gouvernance et des tests.

Que sont les modèles fondamentaux en IA générative ? Infographie

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1) Modèles de base - une définition claire 🧠

Un modèle de base est un modèle d'IA généraliste de grande taille entraîné sur de vastes données (généralement des tonnes) afin qu'il puisse être adapté à de nombreuses tâches, et non à une seule ( NIST , Stanford CRFM ).

Au lieu de construire un modèle distinct pour :

  • rédiger des courriels

  • répondre aux questions

  • résumé de PDF

  • génération d'images

  • classification des tickets d'assistance

  • langues de traduction

  • faire des suggestions de code

…vous entraînez un grand modèle de base qui « apprend le monde » de manière statistique floue, puis vous adaptez à des tâches spécifiques avec des invites, un réglage fin ou des outils supplémentaires ( Bommasani et al., 2021 ).

Autrement dit : c'est un moteur général que l'on peut diriger.

Et oui, le mot-clé est « général ». C'est tout le secret.

2) Que sont les modèles fondamentaux en IA générative ? (Comment s’intègrent-ils concrètement ?) 🎨📝

Alors, que sont les modèles de base en IA générative ? Ce sont les modèles sous-jacents qui alimentent les systèmes capables de générer du nouveau contenu : texte, images, audio, code, vidéo et, de plus en plus… des mélanges de tous ces éléments ( NIST , Profil d’IA générative du NIST ).

L'IA générative ne se limite pas à prédire des étiquettes comme « spam / non-spam ». Il s'agit de produire des résultats qui semblent avoir été créés par une personne.

  • paragraphes

  • poèmes

  • descriptions de produits

  • illustrations

  • mélodies

  • prototypes d'applications

  • voix synthétiques

  • et parfois des absurdités d'une confiance invraisemblable 🙃

Les modèles de fondation sont particulièrement adaptés ici car :

  • ils ont assimilé de grandes tendances à partir d'immenses ensembles de données ( Bommasani et al., 2021 ).

  • ils peuvent généraliser à de nouvelles invites (même étranges) ( Brown et al., 2020 )

  • ils peuvent être réutilisés pour des dizaines de sorties sans avoir à les réentraîner à partir de zéro ( Bommasani et al., 2021 ).

C'est la « couche de base », comme la pâte à pain. On peut l'utiliser pour faire une baguette, une pizza ou des brioches à la cannelle… la métaphore n'est pas parfaite, mais vous voyez ce que je veux dire 😄

3) Pourquoi ils ont tout changé (et pourquoi on n'arrête pas d'en parler) 🚀

Avant les modèles de base, une grande partie de l'IA était spécifique à une tâche :

  • entraîner un modèle pour l'analyse des sentiments

  • former un autre à la traduction

  • former un autre pour la classification d'images

  • former un autre à la reconnaissance d'entités nommées

Cela a fonctionné, mais c'était lent, coûteux et un peu… fragile.

Les modèles de la fondation ont inversé la tendance :

Cette réutilisation est un facteur multiplicateur. Les entreprises peuvent ainsi développer 20 fonctionnalités à partir d'une seule famille de modèles, au lieu de réinventer la roue 20 fois.

De plus, l'expérience utilisateur est devenue plus naturelle :

  • vous n'utilisez pas de classificateur

  • Tu parles au mannequin comme à un collègue serviable qui ne dort jamais ☕🤝

Parfois, c'est aussi comme un collègue qui, sûr de lui, comprend tout de travers, mais bon. C'est une bonne chose pour progresser.

4) L'idée centrale : pré-entraînement + adaptation 🧩

Presque tous les modèles de fondation suivent un schéma ( Stanford CRFM , NIST ) :

Pré-formation (la phase « assimilation des concepts liés à Internet ») 📚

Le modèle est entraîné sur des ensembles de données massifs et variés grâce à l'apprentissage auto-supervisé ( NIST ). Pour les modèles de langage, cela signifie généralement prédire les mots manquants ou le jeton suivant ( Devlin et al., 2018 ; Brown et al., 2020 ).

L'objectif n'est pas de lui enseigner une seule tâche, mais de lui enseigner des représentations générales .

  • grammaire

  • faits (en quelque sorte)

  • schémas de raisonnement (parfois)

  • styles d'écriture

  • structure du code

  • intention humaine commune

Adaptation (la phase « rendre pratique ») 🛠️

Ensuite, vous l'adaptez en utilisant un ou plusieurs des éléments suivants :

  • invites (instructions en langage clair)

  • réglage des instructions (entraînement à suivre les instructions) ( Wei et al., 2021 )

  • mise au point (entraînement sur les données de votre domaine)

  • LoRA / adaptateurs (méthodes de réglage légères) ( Hu et al., 2021 )

  • RAG (génération augmentée par la récupération - le modèle consulte vos documents) ( Lewis et al., 2020 )

  • utilisation de l'outil (appel de fonctions, navigation dans les systèmes internes, etc.)

Voilà pourquoi le même modèle de base peut écrire une scène romantique… puis aider à déboguer une requête SQL cinq secondes plus tard 😭

5) Qu'est-ce qui caractérise une bonne version d'un modèle de base ? ✅

C'est la section que les gens sautent, et qu'ils regrettent ensuite.

Un « bon » modèle de fondation n'est pas simplement « plus grand ». Certes, la taille compte… mais ce n'est pas le seul critère. Une bonne version d'un modèle de fondation comprend généralement :

Généralisation forte 🧠

Il fonctionne bien dans de nombreuses tâches sans nécessiter de réentraînement spécifique à la tâche ( Bommasani et al., 2021 ).

Direction et maniabilité 🎛️

Il peut suivre de manière fiable des instructions telles que :

  • « Soyez concis »

  • « Utilisez des puces »

  • « Écrivez sur un ton amical »

  • « Ne divulguez pas d'informations confidentielles »

Certains modèles sont ingénieux mais peu pratiques. Un peu comme essayer de tenir un savon sous la douche. Utiles, mais capricieux 😅

Faible tendance aux hallucinations (ou du moins une incertitude sincère) 🧯

Aucun modèle n'est à l'abri des hallucinations, mais les bons :

  • halluciner moins

  • Admettez plus souvent votre incertitude

  • restez au plus près du contexte fourni lors de l'utilisation de la récupération ( Ji et al., 2023 , Lewis et al., 2020 )

Bonnes capacités multimodales (en cas de besoin) 🖼️🎧

Si vous développez des assistants qui lisent des images, interprètent des graphiques ou comprennent l'audio, la multimodalité est très importante ( Radford et al., 2021 ).

Inférence efficace ⚡

La latence et le coût sont importants. Un modèle performant mais lent est comme une voiture de sport avec un pneu crevé.

Comportement sécuritaire et d'alignement 🧩

Non pas simplement « tout refuser », mais :

  • évitez les instructions nuisibles

  • réduire les biais

  • Abordez les sujets sensibles avec précaution

  • Résister aux tentatives de jailbreak basiques (dans une certaine mesure…) ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile )

Documentation + écosystème 🌱

Cela peut paraître aride, mais c'est pourtant vrai :

  • outillage

  • harnais d'évaluation

  • options de déploiement

  • contrôles d'entreprise

  • assistance au réglage fin

Oui, « écosystème » est un mot vague. Je le déteste aussi. Mais il est important.

6) Tableau comparatif - options courantes de modèles de fondation (et leurs avantages) 🧾

Vous trouverez ci-dessous un tableau comparatif pratique, quoique légèrement imparfait. Il ne s'agit pas d'une liste exhaustive, mais plutôt d'un reflet des choix les plus courants.

type d'outil/modèle public prix pourquoi ça marche
LLM propriétaire (style conversationnel) des équipes qui recherchent vitesse et finition abonnement à l'usage Instructions parfaitement suivies, performances générales excellentes, généralement optimales dès la sortie de la boîte 😌
LLM à poids ouvert (auto-hébergeable) les constructeurs qui veulent le contrôle coûts d'infrastructure (et problèmes) Personnalisable, respectueux de la vie privée, peut fonctionner en local… si vous aimez bidouiller à minuit
Générateur d'images de diffusion créatifs, équipes de conception gratuit ou payant Excellente synthèse d'images, variété de styles, flux de travail itératifs (et : les doigts peuvent être mal positionnés) ✋😬 ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 )
Modèle multimodal « vision-langage » applications qui lisent les images et le texte basé sur l'utilisation Permet de poser des questions sur des images, des captures d'écran, des diagrammes - étonnamment pratique ( Radford et al., 2021 )
Modèle de fondation intégré Systèmes de recherche + RAG faible coût par appel Transforme le texte en vecteurs pour la recherche sémantique, le regroupement, la recommandation - une énergie MVP discrète ( Karpukhin et al., 2020 , Douze et al., 2024 )
Modèle de base de la transcription vocale centres d'appels, créateurs basé sur l'utilisation / local Transcription rapide, prise en charge multilingue, suffisamment performante pour les sons bruyants (généralement) 🎙️ ( Whisper )
Modèle de base de synthèse vocale équipes produit, médias basé sur l'utilisation Génération de voix naturelles, styles de voix, narration - peuvent devenir étrangement réalistes ( Shen et al., 2017 )
Master en droit axé sur le code développeurs abonnement à l'usage Meilleur en matière de modèles de code, de débogage et de refactorisation… mais je ne suis toujours pas devin 😅

Notez que « modèle de base » ne signifie pas seulement « chatbot ». Les embeddings et les modèles vocaux peuvent également être considérés comme des modèles de base, car ils sont larges et réutilisables dans différentes tâches ( Bommasani et al., 2021 , NIST ).

7) Regard plus attentif : comment les modèles de base du langage apprennent (version vibe) 🧠🧃

Les modèles de base du langage (souvent appelés LLM) sont généralement entraînés sur d'immenses corpus textuels. Ils apprennent en prédisant les tokens ( Brown et al., 2020 ). C'est tout. Pas de formule magique.

Mais le secret réside dans le fait que la prédiction des jetons oblige le modèle à apprendre la structure ( CSET ) :

  • grammaire et syntaxe

  • relations thématiques

  • des schémas de raisonnement (parfois)

  • séquences de pensée communes

  • comment les gens expliquent les choses, argumentent, s'excusent, négocient, enseignent

C'est comme apprendre à imiter des millions de conversations sans les « comprendre » comme le font les humains. Ce qui semble absurde… et pourtant, ça marche.

Une légère exagération : c'est un peu comme condenser l'écriture humaine dans un cerveau probabiliste géant.
Ceci dit, cette métaphore est un peu bancale. Mais passons 😄

8) Analyse plus approfondie : modèles de diffusion (pourquoi les images fonctionnent différemment) 🎨🌀

Les modèles de fondation d'images utilisent souvent de diffusion ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 ).

L'idée générale :

  1. Ajouter du bruit aux images jusqu'à ce qu'elles ressemblent à du bruit de télévision statique

  2. entraîner un modèle à inverser ce bruit étape par étape

  3. Au moment de la génération, on commence par du bruit et on le « débruite » pour obtenir une image guidée par une invite ( Ho et al., 2020 ).

C’est pourquoi la génération d’images donne l’impression de « développer » une photo, sauf que la photo représente un dragon portant des baskets dans un rayon de supermarché 🛒🐉

Les modèles de diffusion sont performants car :

  • ils génèrent des visuels de haute qualité

  • ils peuvent être fortement guidés par le texte

  • ils prennent en charge le raffinement itératif (variations, remplissage, mise à l'échelle) ( Rombach et al., 2021 )

Ils rencontrent parfois aussi des difficultés avec :

  • rendu de texte à l'intérieur des images

  • détails anatomiques fins

  • une identité de personnage cohérente d'une scène à l'autre (ça s'améliore, mais il y a encore du travail)

9) Analyse plus approfondie : modèles de base multimodaux (texte + images + audio) 👀🎧📝

Les modèles de base multimodaux visent à comprendre et à générer des données à travers plusieurs types de données :

Pourquoi cela est important dans la vie réelle :

  • Le service client peut interpréter les captures d'écran

  • Les outils d'accessibilité peuvent décrire les images

  • Les applications éducatives peuvent expliquer les diagrammes

  • Les créateurs peuvent remixer les formats rapidement

  • Les outils professionnels peuvent « lire » une capture d'écran de tableau de bord et la résumer

En interne, les systèmes multimodaux alignent souvent les représentations :

  • transformer une image en vecteurs intégrés

  • transformer du texte en éléments intégrés

  • Apprendre un espace partagé où « chat » correspond à des pixels de chat 😺 ( Radford et al., 2021 )

Ce n'est pas toujours élégant. Parfois, c'est assemblé comme un patchwork. Mais ça fonctionne.

10) Réglage fin vs incitation vs RAG (comment adapter le modèle de base) 🧰

Si vous essayez de rendre un modèle de base pratique pour un domaine spécifique (juridique, médical, service client, connaissances internes), vous disposez de plusieurs leviers :

Incitation 🗣️

Le plus rapide et le plus simple.

  • Avantages : aucune formation requise, itération instantanée

  • Inconvénients : peut être incohérent, limité par le contexte, fragilisation de la réponse

Réglages fins 🎯

Entraînez davantage le modèle sur vos exemples.

  • Avantages : comportement plus cohérent, meilleure maîtrise du langage du domaine, possibilité de réduire la longueur des invites

  • Inconvénients : coût, exigences en matière de qualité des données, risque de surapprentissage, maintenance

Réglage léger (LoRA / adaptateurs) 🧩

Une version plus efficace du réglage fin ( Hu et al., 2021 ).

  • Avantages : moins cher, modulaire, plus facile à remplacer

  • Inconvénients : nécessite encore un processus de formation et d’évaluation

RAG (génération augmentée par la récupération) 🔎

Le modèle récupère les documents pertinents de votre base de connaissances et répond en les utilisant ( Lewis et al., 2020 ).

  • Avantages : connaissances à jour, citations internes (si vous les mettez en œuvre), moins de formations à suivre

  • Inconvénients : la qualité de la récupération est cruciale, elle nécessite un bon découpage en segments et des plongements lexicaux

Franchement, beaucoup de systèmes performants combinent prompteur et RAG. Le réglage fin est puissant, mais pas toujours nécessaire. On a tendance à s'y précipiter trop vite parce que ça fait plus classe 😅

11) Risques, limites et la section « veuillez ne pas déployer ceci à l’aveuglette » 🧯😬

Les modèles de base sont puissants, mais ils ne sont pas aussi stables que les logiciels traditionnels. Ils ressemblent davantage à… un stagiaire talentueux qui manque de confiance en lui.

Principales limitations à prendre en compte :

Hallucinations 🌀

Les modèles peuvent inventer :

  • sources fausses

  • faits inexacts

  • des mesures plausibles mais erronées ( Ji et al., 2023 )

Mesures d'atténuation :

  • RAG avec contexte ancré ( Lewis et al., 2020 )

  • sorties contraintes (schémas, appels d'outils)

  • instruction explicite « ne devinez pas »

  • couches de vérification (règles, contrôles croisés, examen humain)

Préjugés et comportements néfastes ⚠️

Comme les données d'entraînement reflètent les humains, vous pouvez obtenir :

Mesures d'atténuation :

Confidentialité des données et fuites 🔒

Si vous transmettez des données confidentielles à un point de terminaison de modèle, vous devez savoir :

  • comment il est stocké

  • qu'il soit utilisé pour la formation

  • Quels journaux existent

  • Quels contrôles votre organisation a-t-elle besoin ( NIST AI RMF 1.0 ) ?

Mesures d'atténuation :

Injection rapide (surtout avec RAG) 🕳️

Si le modèle lit un texte non fiable, ce texte peut tenter de le manipuler :

Mesures d'atténuation :

  • instructions pour isoler le système

  • assainir le contenu récupéré

  • utiliser des politiques basées sur des outils (et pas seulement des invites)

  • test avec des entrées adverses ( OWASP Cheat Sheet , NIST Generative AI Profile )

Je ne cherche pas à vous faire peur. C'est juste… qu'il vaut mieux savoir où le plancher grince.

12) Comment choisir un modèle de fondation pour votre cas d'utilisation 🎛️

Si vous choisissez un modèle de base (ou si vous vous appuyez sur un modèle existant), commencez par suivre ces conseils :

Définissez ce que vous générez 🧾

  • texte uniquement

  • images

  • audio

  • multimodal mixte

Définissez votre niveau de véracité 📌

Si vous avez besoin d'une grande précision (finance, santé, droit, sécurité) :

Définissez votre objectif de latence ⚡

La messagerie instantanée est immédiate. Le traitement par lots peut être plus lent.
Pour une réponse immédiate, la taille du modèle et l'hébergement sont des facteurs importants.

Cartographier les besoins en matière de confidentialité et de conformité 🔐

Certaines équipes exigent :

Équilibre budgétaire et patience opérationnelle 😅

L'auto-hébergement offre un meilleur contrôle, mais complexifie la situation.
Les API gérées sont simples d'utilisation, mais peuvent s'avérer coûteuses et moins personnalisables.

Un petit conseil pratique : commencez par un prototype simple, puis peaufinez-le ensuite. Revenir directement à la configuration « parfaite » ralentit généralement tout le processus.

13) Que sont les modèles fondamentaux en IA générative ? (Modèle mental rapide) 🧠✨

Revenons-en à la question. Que sont les modèles fondamentaux en IA générative ?

Ils sont:

  • grands modèles généraux entraînés sur des données étendues ( NIST , Stanford CRFM )

  • capable de générer du contenu (texte, images, audio, etc.) ( Profil d'IA générative du NIST )

  • adaptable à de nombreuses tâches grâce à des invites, un réglage fin et la récupération ( Bommasani et al., 2021 )

  • la couche de base qui alimente la plupart des produits d'IA générative modernes

Il ne s'agit pas d'une architecture ou d'une marque unique. Il s'agit d'une catégorie de modèles qui fonctionnent comme une plateforme.

Un modèle de base ressemble moins à une calculatrice qu'à une cuisine. On peut y préparer de nombreux repas. On peut aussi faire brûler le pain grillé si on n'y fait pas attention… mais la cuisine reste bien pratique 🍳🔥

14) Récapitulatif et points clés ✅🙂

Les modèles de base sont les moteurs réutilisables de l'IA générative. Ils sont entraînés de manière générale, puis adaptés à des tâches spécifiques grâce à l'apprentissage par incitation, au réglage fin et à la récupération ( NIST , Stanford CRFM ). Ils peuvent être à la fois étonnants, imparfaits, puissants et parfois ridicules.

Résumer:

Si vous développez quoi que ce soit avec l'IA générative, comprendre les modèles fondamentaux est indispensable. C'est le socle sur lequel repose tout l'édifice… et oui, parfois, le socle est un peu instable 😅

FAQ

Modèles de fondation, en termes simples

Un modèle de base est un modèle d'IA généraliste de grande envergure, entraîné sur un vaste ensemble de données afin d'être réutilisable pour de nombreuses tâches. Plutôt que de développer un modèle pour chaque tâche, on part d'un modèle de base robuste et on l'adapte selon les besoins. Cette adaptation se fait généralement par le biais d'instructions, d'ajustements fins, de la récupération d'informations (RAG) ou d'outils. L'idée centrale est d'allier polyvalence et adaptabilité.

En quoi les modèles de base diffèrent-ils des modèles d'IA traditionnels spécifiques à une tâche ?

L'IA traditionnelle entraîne souvent un modèle distinct pour chaque tâche, comme l'analyse des sentiments ou la traduction. Les modèles Foundation inversent ce schéma : ils sont pré-entraînés une seule fois, puis réutilisés pour de nombreuses fonctionnalités et produits. Cela permet de réduire les efforts redondants et d'accélérer le déploiement de nouvelles fonctionnalités. En contrepartie, ils peuvent être moins prévisibles que les logiciels classiques, à moins d'ajouter des contraintes et des tests.

Modèles fondamentaux en IA générative

En intelligence artificielle générative, les modèles de base constituent les systèmes fondamentaux capables de produire du contenu inédit : textes, images, audio, code ou sorties multimodales. Leur rôle ne se limite pas à l’étiquetage ou à la classification ; ils génèrent des réponses qui s’apparentent au travail humain. Grâce à l’apprentissage de schémas généraux lors du pré-entraînement, ils peuvent traiter de nombreux types et formats de requêtes. Ils représentent la couche de base de la plupart des expériences génératives modernes.

Comment les modèles de base apprennent pendant le pré-entraînement

La plupart des modèles de base du langage apprennent en prédisant les tokens, comme le mot suivant ou les mots manquants dans un texte. Cet objectif simple les incite à internaliser des structures telles que la grammaire, le style et les schémas explicatifs courants. Ils peuvent également absorber une grande quantité de connaissances générales, bien que ce ne soit pas toujours le cas. Il en résulte une représentation générale robuste que vous pourrez ensuite orienter vers des tâches spécifiques.

La différence entre l'incitation, le réglage fin, LoRA et RAG

L'invite est la méthode la plus rapide pour orienter le comportement à l'aide d'instructions, mais elle peut s'avérer fragile. Le réglage fin permet d'affiner le modèle sur vos exemples pour un comportement plus cohérent, mais il engendre des coûts et des contraintes de maintenance supplémentaires. LoRA/adaptateurs constituent une approche de réglage fin plus légère, souvent moins onéreuse et plus modulaire. RAG récupère les documents pertinents et utilise ce contexte pour la réponse du modèle, ce qui contribue à la fraîcheur et à la fiabilité des réponses.

Quand utiliser RAG plutôt que le réglage fin

L'approche RAG est souvent un excellent choix lorsque vous avez besoin de réponses basées sur vos documents existants ou votre base de connaissances interne. Elle permet de réduire les approximations en fournissant au modèle un contexte pertinent lors de la génération. Le réglage fin est plus approprié lorsque vous avez besoin d'un style cohérent, d'une formulation spécifique au domaine ou d'un comportement que l'aide à la génération ne peut pas garantir. De nombreux systèmes pratiques combinent aide à la génération et approche RAG avant d'avoir recours au réglage fin.

Comment réduire les hallucinations et obtenir des réponses plus fiables

Une approche courante consiste à ancrer le modèle dans le contexte de la recherche (RAG) afin qu'il reste au plus près du contexte fourni. Vous pouvez également contraindre les sorties à l'aide de schémas, exiger des appels d'outils pour les étapes clés et ajouter des instructions explicites interdisant les suppositions. Les couches de vérification sont également importantes : contrôles de règles, vérifications croisées et, pour les cas d'utilisation critiques, examen humain. Par défaut, considérez le modèle comme un outil probabiliste et non comme une source de vérité absolue.

Les principaux risques liés aux modèles de fondation en production

Les risques courants incluent les hallucinations, les schémas biaisés ou nuisibles issus des données d'entraînement et les fuites de données en cas de mauvaise gestion des données sensibles. Les systèmes peuvent également être vulnérables à l'injection de requêtes, notamment lorsque le modèle lit du texte non fiable provenant de documents ou de contenu web. Les mesures d'atténuation comprennent généralement la gouvernance, les tests d'intrusion, les contrôles d'accès, des schémas de requêtes plus sûrs et une évaluation structurée. Il est préférable d'anticiper ces risques plutôt que de les corriger a posteriori.

Injection rapide et son importance dans les systèmes RAG

L'injection d'invites se produit lorsque du texte non fiable tente de remplacer des instructions, telles que « ignorer les instructions précédentes » ou « révéler des secrets ». Dans RAG, les documents récupérés peuvent contenir ces instructions malveillantes, et le modèle risque de les exécuter si l'on n'y prend pas garde. Une approche courante consiste à isoler les instructions système, à nettoyer le contenu récupéré et à s'appuyer sur des politiques basées sur l'outil plutôt que sur les seules invites. Les tests avec des entrées adverses permettent de déceler les failles.

Comment choisir un modèle de fondation pour votre cas d'utilisation

Commencez par définir les données à générer : texte, images, audio, code ou sorties multimodales. Ensuite, définissez votre niveau d’exigence en matière de véracité des faits : les domaines à haute exactitude nécessitent souvent une vérification préalable (RAG), une validation et parfois une vérification humaine. Tenez compte de la latence et du coût, car un modèle performant mais lent ou coûteux peut être difficile à déployer. Enfin, assurez-vous que les exigences en matière de confidentialité et de conformité correspondent aux options et contrôles de déploiement.

Références

  1. Institut national des normes et de la technologie (NIST) - Modèle de base (Terme du glossaire) - csrc.nist.gov

  2. Institut national des normes et de la technologie (NIST) - NIST AI 600-1 : Profil d’IA générative - nvlpubs.nist.gov

  3. Institut national des normes et de la technologie (NIST) - NIST AI 100-1 : Cadre de gestion des risques liés à l’IA (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Centre de recherche sur les modèles fondamentaux de Stanford (CRFM) - Rapport - crfm.stanford.edu

  5. arXiv - Sur les opportunités et les risques des modèles de fondation (Bommasani et al., 2021) - arxiv.org

  6. arXiv - Les modèles de langage apprennent avec peu d'exemples (Brown et al., 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Génération augmentée par la recherche pour les tâches de TALN à forte intensité de connaissances (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA : Adaptation de faible rang de grands modèles de langage (Hu et al., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT : Pré-entraînement de transformateurs bidirectionnels profonds pour la compréhension du langage (Devlin et al., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - Les modèles de langage finement ajustés sont des apprenants sans exemple (Wei et al., 2021) - arxiv.org

  11. Bibliothèque numérique de l'ACM - Étude sur les hallucinations dans la génération automatique du langage naturel (Ji et al., 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Apprentissage de modèles visuels transférables à partir de la supervision du langage naturel (Radford et al., 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Débruitage des modèles probabilistes de diffusion (Ho et al., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Synthèse d'images haute résolution avec des modèles de diffusion latente (Rombach et al., 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Recherche de passages denses pour la réponse aux questions en domaine ouvert (Karpukhin et al., 2020) - arxiv.org

  16. arXiv - La bibliothèque Faiss (Douze et al., 2024) - arxiv.org

  17. OpenAI - Présentation de Whisper - openai.com

  18. arXiv - Synthèse TTS naturelle par conditionnement de WaveNet sur des prédictions de spectrogramme Mel (Shen et al., 2017) - arxiv.org

  19. Centre pour la sécurité et les technologies émergentes (CSET), Université de Georgetown - La puissance surprenante de la prédiction du mot suivant : explication des grands modèles de langage (1re partie) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Extraction de données d'entraînement à partir de grands modèles de langage (Carlini et al., 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01 : Injection d'invite - genai.owasp.org

  22. arXiv - Plus que ce que vous avez demandé : une analyse complète des nouvelles menaces d'injection d'invites pour les grands modèles de langage intégrés aux applications (Greshake et al., 2023) - arxiv.org

  23. Série de fiches récapitulatives OWASP - Fiche récapitulative de prévention des injections (LLM) - cheatsheetseries.owasp.org

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