Using LLMsUtiliser les GML

Choosing and comparing models, what chat products offer, prompting, and checking what comes back.Choisir et comparer les modèles, ce qu'offrent les agents conversationnels, formuler ses requêtes et vérifier ce qui en ressort.

What to expectÀ quoi s'attendre

This module is the practical one. It explains which model to open for a given task and how to reach it, how to read the leaderboards that rank models, and what a chat product adds around the model. It then covers how to write a prompt that gets followed, and how to work with long documents, corrections and standing instructions. It ends with how to check an answer, instructions hidden in a document the model reads for you, and where your text goes when you send it.This module is the practical one. It explains which model to open for a given task and how to reach it, how to read the leaderboards that rank models, and what a chat product adds around the model. It then covers how to write a prompt that gets followed, and how to work with long documents, corrections and standing instructions. It ends with how to check an answer, instructions hidden in a document the model reads for you, and where your text goes when you send it.

PrerequisitesPréalables

The LLM lifecycle module, especially its chapters on inference and on in-context learning: this module applies what those explain and does not repeat it. The chapters on the jagged frontier and on reasoning models in the capabilities module help with choosing a model.The LLM lifecycle module, especially its chapters on inference and on in-context learning: this module applies what those explain and does not repeat it. The chapters on the jagged frontier and on reasoning models in the capabilities module help with choosing a model.

→LLM lifecycleCycle de vie des GML

StructureStructure

The first chapter is about choosing: model families and tiers, how much effort, the three ways of reaching a model, how to match a task to a model, and how to keep a small test set of your own. The second explains how to read the leaderboards that rank models. The third is about what chat products add around the model: search, files and memory, code execution and connectors, deep research and agents, shared documents, images, voice and study modes. The fourth is about prompting: what still works, examples, the language of the prompt, long documents, correcting or starting over, and standing instructions and memory. The last is about risks and safeguards: checking an answer, instructions hidden in a document the model reads for you, and where your own text goes.The first chapter is about choosing: model families and tiers, how much effort, the three ways of reaching a model, how to match a task to a model, and how to keep a small test set of your own. The second explains how to read the leaderboards that rank models. The third is about what chat products add around the model: search, files and memory, code execution and connectors, deep research and agents, shared documents, images, voice and study modes. The fourth is about prompting: what still works, examples, the language of the prompt, long documents, correcting or starting over, and standing instructions and memory. The last is about risks and safeguards: checking an answer, instructions hidden in a document the model reads for you, and where your own text goes.

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Concepts in this moduleLes concepts de ce moduleaccuracyexactitude accuracyexactitude evaluationévaluation The share of all decisions of a system that are correct, true positives and true negatives together.Part de toutes les décisions d'un système qui sont correctes, vrais positifs et vrais négatifs ensemble. · AI agentagent AI agentagent agentsagents An AI system that selects and carries out actions toward a goal, often by using tools or calling other programs and adapting later actions to the results it receives.Système d'IA qui choisit et exécute des actions en vue d'un but, souvent en utilisant des outils ou en appelant d'autres programmes et en adaptant ses actions ultérieures aux résultats reçus. · application programming interfaceinterface de programmation d'application application programming interface (API)interface de programmation d'application (API) computinginformatique A standardized interface that allows software applications to communicate by sending requests and receiving responses, without needing to know how the other application works internally.Interface normalisée qui permet à des applications logicielles de communiquer en envoyant des demandes et en recevant des réponses, sans avoir à connaître le fonctionnement interne de l'autre application. · attention mechanismmécanisme d'attention attention mechanismmécanisme d'attention deep learningapprentissage profond A "method in neural networks that helps a model focus on the most relevant parts of the input when producing an output. For example, when translating a sentence, it 'pays attention' to the words that matter most for the next translated word, which improves accuracy and handling of long sequences." (Stanford HAI).Méthode utilisée dans les réseaux de neurones pour aider un modèle à se concentrer sur les parties les plus pertinentes de l'entrée au moment de produire une sortie. Par exemple, lors de la traduction d'une phrase, le modèle « prête attention » aux mots qui comptent le plus pour le prochain mot traduit, ce qui améliore la précision et le traitement des longues séquences (d'après Stanford HAI, traduction libre). · automatic prompt optimizationoptimisation automatique de requêtes automatic prompt optimizationoptimisation automatique de requêtes promptingrequêtes The use of an algorithm to generate, evaluate, and iteratively revise candidate prompts in order to improve a model's performance on a specified task or evaluation measure.Utilisation d'un algorithme pour générer, évaluer et réviser itérativement des requêtes candidates afin d'améliorer la performance d'un modèle sur une tâche ou une mesure d'évaluation donnée. · automatic speech recognitionreconnaissance automatique de la parole automatic speech recognition (ASR)reconnaissance automatique de la parole (RAP) speechparole Technology that analyses the human voice captured by a microphone and transcribes it into machine-readable text; also called speech-to-text (STT).Technologie qui analyse la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine ; aussi appelée transcription de la parole en texte (angl. speech-to-text, STT). · autoregressive generationgénération autorégressive autoregressive generationgénération autorégressive language modelsmodèles de langue A method of generating a sequence, such as text, one token at a time.Méthode de génération d'une séquence, comme un texte, un jeton à la fois. · benchmarktest de performances benchmarktest de performances evaluationévaluation A standardized evaluation used to measure and compare how AI systems perform on particular tasks or capabilities.Évaluation normalisée servant à mesurer et à comparer la performance de systèmes d'IA sur des tâches ou des capacités données. · computer useutilisation d'un ordinateur computer useutilisation d'un ordinateur agentsagents The capability of AI systems to control computer interfaces through screenshots, mouse movements, and keyboard input, to carry out a task.Capacité de systèmes d'IA à commander des interfaces informatiques au moyen de captures d'écran, de mouvements de souris et de saisies au clavier pour accomplir une tâche. · context windowfenêtre contextuelle context windowfenêtre contextuelle language modelsmodèles de langue "The amount of input (like text) that an AI system can process at one time during a task. Think of it as a model's short-term memory. A model can only consider so much text when generating its next response, and once the conversation exceeds its context window, the model starts 'forgetting' prior responses." (Stanford HAI).Quantité d'entrée (du texte, par exemple) qu'un système d'IA peut traiter à la fois pendant une tâche ; en quelque sorte, la mémoire à court terme du modèle. Un modèle ne peut considérer qu'une quantité limitée de texte pour générer sa prochaine réponse et, quand la conversation dépasse sa fenêtre contextuelle, il commence à « oublier » les réponses antérieures (d'après Stanford HAI, traduction libre). · custom instructionsinstructions personnalisées custom instructionsinstructions personnalisées promptingrequêtes User-provided preferences, background information, or requirements that an AI assistant stores and applies automatically across conversations, so that they do not need to be repeated in every prompt.Préférences, informations contextuelles ou exigences fournies par l'utilisateur, qu'un assistant d'IA enregistre et applique automatiquement d'une conversation à l'autre, sans qu'il faille les répéter dans chaque requête. · data contaminationcontamination des données data contaminationcontamination des données evaluationévaluation A problem that occurs when some of the data used to evaluate a model also appears in its training data.Problème qui survient quand une partie des données servant à évaluer un modèle figure aussi dans ses données d'entraînement. · factualityfactualité factualityfactualité evaluationévaluation The extent to which the factual claims in generated content are correct according to reliable evidence about the world.Mesure dans laquelle les affirmations factuelles d'un contenu généré sont correctes au regard de preuves fiables sur le monde. · few-shot promptingformulation de requête avec quelques exemples few-shot promptingformulation de requête avec quelques exemples promptingrequêtes A prompting technique in which a small number of demonstrations, typically examples pairing an input with its desired output, are included in the prompt to show a language model how to perform a task.Technique de formulation de requêtes consistant à inclure dans la requête un petit nombre de démonstrations, typiquement des exemples associant une entrée à la sortie souhaitée, pour montrer à un modèle de langue comment accomplir une tâche. · fine-tuningaffinage fine-tuningaffinage machine learningapprentissage automatique Further training of a pretrained model on new data to adapt it for a particular task, domain, or intended behaviour.Poursuite de l'entraînement d'un modèle préentraîné sur un jeu de données généralement plus restreint et spécialisé, afin de l'adapter à une tâche ou à un domaine particulier. · harnessappareillage harnessappareillage agentsagents The software around a language model that turns it into a working system. It determines what the model receives and which tools it may use, carries out the actions the model requests, and passes the results back to it.Logiciel qui entoure un modèle de langue et en fait un système opérationnel. Il détermine ce que le modèle reçoit et quels outils il peut utiliser, exécute les actions que le modèle demande et lui transmet les résultats. · human preference evaluationévaluation fondée sur les préférences humaines human preference evaluationévaluation fondée sur les préférences humaines evaluationévaluation A method for evaluating AI systems in which people compare two or more outputs and indicate which they prefer, usually in response to the same prompt and according to stated criteria.Méthode d'évaluation de systèmes d'IA dans laquelle des personnes comparent deux sorties ou plus et indiquent celle qu'elles préfèrent, habituellement en réponse à la même requête et selon des critères énoncés. · in-context learningapprentissage en contexte in-context learning (ICL)apprentissage en contexte promptingrequêtes The temporary adaptation of a language model's behaviour to information, instructions, or examples provided in its current prompt or context, without changing the model's parameters.Adaptation temporaire du comportement d'un modèle de langue à des informations, à des instructions ou à des exemples fournis dans sa requête ou son contexte courant, sans modification de ses paramètres. · jailbreakingdébridage jailbreakingdébridage AI safetysécurité de l'IA The deliberate use of specially crafted prompts or interaction strategies to make an AI model bypass restrictions on its outputs or behaviour, such as its refusal to provide prohibited content or sensitive information.Utilisation délibérée de requêtes spécialement conçues ou de stratégies d'interaction pour amener un modèle d'IA à contourner les restrictions sur ses sorties ou son comportement, comme son refus de fournir du contenu interdit ou des renseignements sensibles. · language modelmodèle de langue language model (LM)modèle de langue language modelsmodèles de langue A machine-learning model that estimates how likely different sequences of language are.Modèle d'apprentissage automatique qui estime la probabilité de différentes séquences de langue. · large language modelgrand modèle de langue large language model (LLM)grand modèle de langue (GML) language modelsmodèles de langue A neural-network language model, usually based on the transformer architecture, that is trained on very large amounts of text and contains many learned parameters.Modèle de langue à réseau de neurones, habituellement fondé sur l'architecture des transformeurs, entraîné sur de très grandes quantités de texte et comptant de très nombreux paramètres appris. · next-token predictionprédiction du jeton suivant next-token predictionprédiction du jeton suivant language modelsmodèles de langue The task of estimating the probabilities of the tokens that could follow a given sequence of tokens.Tâche consistant à estimer les probabilités des jetons qui pourraient suivre une séquence de jetons donnée. · open-weight modelmodèle à poids ouverts open-weight modelmodèle à poids ouverts AIIA An AI model whose trained parameters, commonly called weights, are made available for others to download.Modèle d'IA dont les paramètres entraînés, appelés poids, sont offerts au téléchargement. · persistent memorymémoire persistante persistent memorymémoire persistante promptingrequêtes An AI assistant's ability to retain information from earlier interactions and retrieve relevant information in later conversations, allowing it to maintain continuity and personalize its responses across sessions.Capacité d'un assistant d'IA à retenir de l'information d'interactions antérieures et à en récupérer les éléments pertinents dans des conversations ultérieures, ce qui lui permet d'assurer une continuité et de personnaliser ses réponses d'une session à l'autre. · post-trainingpostentraînement post-trainingpostentraînement language modelsmodèles de langue Additional training applied to a pretrained model to adapt its capabilities or behaviour for intended uses.Entraînement supplémentaire appliqué à un modèle préentraîné pour adapter ses capacités ou son comportement aux usages visés. · promptrequête promptrequête promptingrequêtes Input given to a generative AI system to specify a task, provide context, or otherwise guide its output.Entrée fournie à un système d'IA générative pour préciser une tâche, donner du contexte ou orienter la sortie. · prompt engineeringrédactique prompt engineeringrédactique promptingrequêtes The systematic design, testing, and refinement of prompts to help a generative AI system produce outputs that better satisfy the requirements of a particular task.Conception, mise à l'essai et perfectionnement systématiques de requêtes pour aider un système d'IA générative à produire des sorties qui répondent mieux aux exigences d'une tâche donnée. · prompt injectioninfiltration de requête prompt injectioninfiltration de requête AI safetysécurité de l'IA An attack in which untrusted input is incorporated into a prompt and interpreted by a generative AI system as instructions, causing the system to disregard or conflict with its intended instructions or to produce unintended outputs or actions.Attaque dans laquelle une entrée non fiable est incorporée à une requête et interprétée par un système d'IA générative comme des instructions, amenant le système à ignorer ou à contredire ses instructions prévues, ou à produire des sorties ou des actions non voulues. · reasoning efforteffort de raisonnement reasoning efforteffort de raisonnement language modelsmodèles de langue A setting that controls how much computation a model spends on an answer, which in practice means how many tokens it generates.Paramètre qui détermine la quantité de calcul qu'un modèle consacre à une réponse, c'est-à-dire, en pratique, le nombre de jetons qu'il génère. · reasoning modelmodèle de raisonnement reasoning modelmodèle de raisonnement language modelsmodèles de langue A language model designed to improve its performance on complex, multi-step problems by using additional computation during inference.Modèle de langue conçu pour améliorer sa performance sur des problèmes complexes en plusieurs étapes en recourant à un surcroît de calcul pendant l'inférence. · retrieval-augmented generationgénération augmentée par récupération retrieval-augmented generation (RAG)génération augmentée par récupération (GAR) language modelsmodèles de langue A technique for improving the answers of a large language model by retrieving passages from an external source, such as a document collection or a web search, and adding them to the model's context before it generates its answer.Technique visant à améliorer les réponses d'un grand modèle de langue en extrayant des passages d'une source externe, par exemple une collection de documents ou une recherche Web, et en les ajoutant au contexte du modèle avant qu'il génère sa réponse. · shared tasktâche partagée shared tasktâche partagée evaluationévaluation A public evaluation exercise in which every participating team is given the same task, the same data and the same scoring, so that their systems can be compared directly.Exercice d'évaluation public où toutes les équipes participantes reçoivent la même tâche, les mêmes données et la même notation, de sorte que leurs systèmes se comparent directement. · structured outputsortie structurée structured outputsortie structurée promptingrequêtes Model output that conforms to a predefined, machine-readable structure, such as a JSON object with specified fields and data types.Sortie de modèle conforme à une structure prédéfinie et lisible par machine, comme un objet JSON aux champs et types de données spécifiés. · sycophancycomplaisance de l'IA sycophancycomplaisance de l'IA AI safetysécurité de l'IA The tendency of a language model trained on human preferences to agree with the user, revise a correct answer under challenge, or flatter, partly because agreement was rated well during training.Tendance d'un modèle de langue entraîné sur des préférences humaines à abonder dans le sens de l'utilisateur, à revenir sur une réponse correcte quand on la conteste ou à flatter, en partie parce que l'accord a été bien noté pendant l'entraînement. · system promptrequête générative système system promptrequête générative système promptingrequêtes An instruction supplied to a language model before or alongside the user's input that establishes the model's role, task, behavioural rules, tone, or other context for the interaction.Instruction fournie à un modèle de langue avant l'entrée de l'utilisateur, ou en parallèle, qui établit le rôle du modèle, sa tâche, ses règles de conduite, son ton ou d'autres éléments de contexte pour l'interaction. · test setjeu de données de test test setjeu de données de test machine learningapprentissage automatique A portion of a dataset held back from both model training and model selection and used to evaluate the final model.Portion d'un jeu de données tenue à l'écart tant de l'entraînement que de la sélection du modèle et servant à évaluer le modèle final. Son but est d'estimer la performance du modèle achevé sur de nouvelles données issues de la tâche ou de la population visée. · token-based billingtarification à l'usage selon le nombre de jetons token-based billingtarification à l'usage selon le nombre de jetons AIIA A usage-pricing method in which the charge for a model request is calculated from the number and category of tokens processed.Méthode de tarification à l'usage dans laquelle le coût d'une demande au modèle se calcule d'après le nombre et la catégorie des jetons traités. · token²jeton textuel² token²jeton textuel² language modelsmodèles de langue A unit of text that a language model processes or generates.Unité de texte qu'un modèle de langue traite ou génère. Un jeton peut correspondre à un mot entier, à une partie de mot, à un signe de ponctuation ou à une séquence plus petite de caractères ou d'octets. · tokenizersegmenteur tokenization²jetonisation² language modelsmodèles de langue The process of converting text into an ordered sequence of tokens that a language model can process.Processus de conversion d'un texte en une séquence ordonnée de jetons qu'un modèle de langue peut traiter. · weightpoids weightpoids machine learningapprentissage automatique A real number attached to one input of a computing unit, learned during training, that sets how much that input counts towards the unit's output.Nombre réel attaché à une entrée d'une unité de calcul, appris pendant l'entraînement, qui détermine l'importance de cette entrée dans la sortie de l'unité. · zero-shot promptingformulation de requête sans exemple zero-shot promptingformulation de requête sans exemple promptingrequêtes Asking a (large language) model to perform a task through instructions without including worked examples or demonstrations in the prompt.Fait de demander à un (grand) modèle de langue d'accomplir une tâche au moyen d'instructions, sans inclure d'exemples travaillés ni de démonstrations dans la requête. fine-tuningaffinage fine-tuningaffinage machine learningapprentissage automatique Further training of a pretrained model on new data to adapt it for a particular task, domain, or intended behaviour.Poursuite de l'entraînement d'un modèle préentraîné sur un jeu de données généralement plus restreint et spécialisé, afin de l'adapter à une tâche ou à un domaine particulier. · AI agentagent AI agentagent agentsagents An AI system that selects and carries out actions toward a goal, often by using tools or calling other programs and adapting later actions to the results it receives.Système d'IA qui choisit et exécute des actions en vue d'un but, souvent en utilisant des outils ou en appelant d'autres programmes et en adaptant ses actions ultérieures aux résultats reçus. · harnessappareillage harnessappareillage agentsagents The software around a language model that turns it into a working system. It determines what the model receives and which tools it may use, carries out the actions the model requests, and passes the results back to it.Logiciel qui entoure un modèle de langue et en fait un système opérationnel. Il détermine ce que le modèle reçoit et quels outils il peut utiliser, exécute les actions que le modèle demande et lui transmet les résultats. · in-context learningapprentissage en contexte in-context learning (ICL)apprentissage en contexte promptingrequêtes The temporary adaptation of a language model's behaviour to information, instructions, or examples provided in its current prompt or context, without changing the model's parameters.Adaptation temporaire du comportement d'un modèle de langue à des informations, à des instructions ou à des exemples fournis dans sa requête ou son contexte courant, sans modification de ses paramètres. · sycophancycomplaisance de l'IA sycophancycomplaisance de l'IA AI safetysécurité de l'IA The tendency of a language model trained on human preferences to agree with the user, revise a correct answer under challenge, or flatter, partly because agreement was rated well during training.Tendance d'un modèle de langue entraîné sur des préférences humaines à abonder dans le sens de l'utilisateur, à revenir sur une réponse correcte quand on la conteste ou à flatter, en partie parce que l'accord a été bien noté pendant l'entraînement. · data contaminationcontamination des données data contaminationcontamination des données evaluationévaluation A problem that occurs when some of the data used to evaluate a model also appears in its training data.Problème qui survient quand une partie des données servant à évaluer un modèle figure aussi dans ses données d'entraînement. · jailbreakingdébridage jailbreakingdébridage AI safetysécurité de l'IA The deliberate use of specially crafted prompts or interaction strategies to make an AI model bypass restrictions on its outputs or behaviour, such as its refusal to provide prohibited content or sensitive information.Utilisation délibérée de requêtes spécialement conçues ou de stratégies d'interaction pour amener un modèle d'IA à contourner les restrictions sur ses sorties ou son comportement, comme son refus de fournir du contenu interdit ou des renseignements sensibles. · reasoning efforteffort de raisonnement reasoning efforteffort de raisonnement language modelsmodèles de langue A setting that controls how much computation a model spends on an answer, which in practice means how many tokens it generates.Paramètre qui détermine la quantité de calcul qu'un modèle consacre à une réponse, c'est-à-dire, en pratique, le nombre de jetons qu'il génère. · human preference evaluationévaluation fondée sur les préférences humaines human preference evaluationévaluation fondée sur les préférences humaines evaluationévaluation A method for evaluating AI systems in which people compare two or more outputs and indicate which they prefer, usually in response to the same prompt and according to stated criteria.Méthode d'évaluation de systèmes d'IA dans laquelle des personnes comparent deux sorties ou plus et indiquent celle qu'elles préfèrent, habituellement en réponse à la même requête et selon des critères énoncés. · accuracyexactitude accuracyexactitude evaluationévaluation The share of all decisions of a system that are correct, true positives and true negatives together.Part de toutes les décisions d'un système qui sont correctes, vrais positifs et vrais négatifs ensemble. · factualityfactualité factualityfactualité evaluationévaluation The extent to which the factual claims in generated content are correct according to reliable evidence about the world.Mesure dans laquelle les affirmations factuelles d'un contenu généré sont correctes au regard de preuves fiables sur le monde. · context windowfenêtre contextuelle context windowfenêtre contextuelle language modelsmodèles de langue "The amount of input (like text) that an AI system can process at one time during a task. Think of it as a model's short-term memory. A model can only consider so much text when generating its next response, and once the conversation exceeds its context window, the model starts 'forgetting' prior responses." (Stanford HAI).Quantité d'entrée (du texte, par exemple) qu'un système d'IA peut traiter à la fois pendant une tâche ; en quelque sorte, la mémoire à court terme du modèle. Un modèle ne peut considérer qu'une quantité limitée de texte pour générer sa prochaine réponse et, quand la conversation dépasse sa fenêtre contextuelle, il commence à « oublier » les réponses antérieures (d'après Stanford HAI, traduction libre). · few-shot promptingformulation de requête avec quelques exemples few-shot promptingformulation de requête avec quelques exemples promptingrequêtes A prompting technique in which a small number of demonstrations, typically examples pairing an input with its desired output, are included in the prompt to show a language model how to perform a task.Technique de formulation de requêtes consistant à inclure dans la requête un petit nombre de démonstrations, typiquement des exemples associant une entrée à la sortie souhaitée, pour montrer à un modèle de langue comment accomplir une tâche. · zero-shot promptingformulation de requête sans exemple zero-shot promptingformulation de requête sans exemple promptingrequêtes Asking a (large language) model to perform a task through instructions without including worked examples or demonstrations in the prompt.Fait de demander à un (grand) modèle de langue d'accomplir une tâche au moyen d'instructions, sans inclure d'exemples travaillés ni de démonstrations dans la requête. · retrieval-augmented generationgénération augmentée par récupération retrieval-augmented generation (RAG)génération augmentée par récupération (GAR) language modelsmodèles de langue A technique for improving the answers of a large language model by retrieving passages from an external source, such as a document collection or a web search, and adding them to the model's context before it generates its answer.Technique visant à améliorer les réponses d'un grand modèle de langue en extrayant des passages d'une source externe, par exemple une collection de documents ou une recherche Web, et en les ajoutant au contexte du modèle avant qu'il génère sa réponse. · autoregressive generationgénération autorégressive autoregressive generationgénération autorégressive language modelsmodèles de langue A method of generating a sequence, such as text, one token at a time.Méthode de génération d'une séquence, comme un texte, un jeton à la fois. · large language modelgrand modèle de langue large language model (LLM)grand modèle de langue (GML) language modelsmodèles de langue A neural-network language model, usually based on the transformer architecture, that is trained on very large amounts of text and contains many learned parameters.Modèle de langue à réseau de neurones, habituellement fondé sur l'architecture des transformeurs, entraîné sur de très grandes quantités de texte et comptant de très nombreux paramètres appris. · prompt injectioninfiltration de requête prompt injectioninfiltration de requête AI safetysécurité de l'IA An attack in which untrusted input is incorporated into a prompt and interpreted by a generative AI system as instructions, causing the system to disregard or conflict with its intended instructions or to produce unintended outputs or actions.Attaque dans laquelle une entrée non fiable est incorporée à une requête et interprétée par un système d'IA générative comme des instructions, amenant le système à ignorer ou à contredire ses instructions prévues, ou à produire des sorties ou des actions non voulues. · custom instructionsinstructions personnalisées custom instructionsinstructions personnalisées promptingrequêtes User-provided preferences, background information, or requirements that an AI assistant stores and applies automatically across conversations, so that they do not need to be repeated in every prompt.Préférences, informations contextuelles ou exigences fournies par l'utilisateur, qu'un assistant d'IA enregistre et applique automatiquement d'une conversation à l'autre, sans qu'il faille les répéter dans chaque requête. · application programming interfaceinterface de programmation d'application application programming interface (API)interface de programmation d'application (API) computinginformatique A standardized interface that allows software applications to communicate by sending requests and receiving responses, without needing to know how the other application works internally.Interface normalisée qui permet à des applications logicielles de communiquer en envoyant des demandes et en recevant des réponses, sans avoir à connaître le fonctionnement interne de l'autre application. · token²jeton textuel² token²jeton textuel² language modelsmodèles de langue A unit of text that a language model processes or generates.Unité de texte qu'un modèle de langue traite ou génère. Un jeton peut correspondre à un mot entier, à une partie de mot, à un signe de ponctuation ou à une séquence plus petite de caractères ou d'octets. · test setjeu de données de test test setjeu de données de test machine learningapprentissage automatique A portion of a dataset held back from both model training and model selection and used to evaluate the final model.Portion d'un jeu de données tenue à l'écart tant de l'entraînement que de la sélection du modèle et servant à évaluer le modèle final. Son but est d'estimer la performance du modèle achevé sur de nouvelles données issues de la tâche ou de la population visée. · attention mechanismmécanisme d'attention attention mechanismmécanisme d'attention deep learningapprentissage profond A "method in neural networks that helps a model focus on the most relevant parts of the input when producing an output. For example, when translating a sentence, it 'pays attention' to the words that matter most for the next translated word, which improves accuracy and handling of long sequences." (Stanford HAI).Méthode utilisée dans les réseaux de neurones pour aider un modèle à se concentrer sur les parties les plus pertinentes de l'entrée au moment de produire une sortie. Par exemple, lors de la traduction d'une phrase, le modèle « prête attention » aux mots qui comptent le plus pour le prochain mot traduit, ce qui améliore la précision et le traitement des longues séquences (d'après Stanford HAI, traduction libre). · persistent memorymémoire persistante persistent memorymémoire persistante promptingrequêtes An AI assistant's ability to retain information from earlier interactions and retrieve relevant information in later conversations, allowing it to maintain continuity and personalize its responses across sessions.Capacité d'un assistant d'IA à retenir de l'information d'interactions antérieures et à en récupérer les éléments pertinents dans des conversations ultérieures, ce qui lui permet d'assurer une continuité et de personnaliser ses réponses d'une session à l'autre. · open-weight modelmodèle à poids ouverts open-weight modelmodèle à poids ouverts AIIA An AI model whose trained parameters, commonly called weights, are made available for others to download.Modèle d'IA dont les paramètres entraînés, appelés poids, sont offerts au téléchargement. · language modelmodèle de langue language model (LM)modèle de langue language modelsmodèles de langue A machine-learning model that estimates how likely different sequences of language are.Modèle d'apprentissage automatique qui estime la probabilité de différentes séquences de langue. · reasoning modelmodèle de raisonnement reasoning modelmodèle de raisonnement language modelsmodèles de langue A language model designed to improve its performance on complex, multi-step problems by using additional computation during inference.Modèle de langue conçu pour améliorer sa performance sur des problèmes complexes en plusieurs étapes en recourant à un surcroît de calcul pendant l'inférence. · automatic prompt optimizationoptimisation automatique de requêtes automatic prompt optimizationoptimisation automatique de requêtes promptingrequêtes The use of an algorithm to generate, evaluate, and iteratively revise candidate prompts in order to improve a model's performance on a specified task or evaluation measure.Utilisation d'un algorithme pour générer, évaluer et réviser itérativement des requêtes candidates afin d'améliorer la performance d'un modèle sur une tâche ou une mesure d'évaluation donnée. · weightpoids weightpoids machine learningapprentissage automatique A real number attached to one input of a computing unit, learned during training, that sets how much that input counts towards the unit's output.Nombre réel attaché à une entrée d'une unité de calcul, appris pendant l'entraînement, qui détermine l'importance de cette entrée dans la sortie de l'unité. · post-trainingpostentraînement post-trainingpostentraînement language modelsmodèles de langue Additional training applied to a pretrained model to adapt its capabilities or behaviour for intended uses.Entraînement supplémentaire appliqué à un modèle préentraîné pour adapter ses capacités ou son comportement aux usages visés. · next-token predictionprédiction du jeton suivant next-token predictionprédiction du jeton suivant language modelsmodèles de langue The task of estimating the probabilities of the tokens that could follow a given sequence of tokens.Tâche consistant à estimer les probabilités des jetons qui pourraient suivre une séquence de jetons donnée. · automatic speech recognitionreconnaissance automatique de la parole automatic speech recognition (ASR)reconnaissance automatique de la parole (RAP) speechparole Technology that analyses the human voice captured by a microphone and transcribes it into machine-readable text; also called speech-to-text (STT).Technologie qui analyse la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine ; aussi appelée transcription de la parole en texte (angl. speech-to-text, STT). · prompt engineeringrédactique prompt engineeringrédactique promptingrequêtes The systematic design, testing, and refinement of prompts to help a generative AI system produce outputs that better satisfy the requirements of a particular task.Conception, mise à l'essai et perfectionnement systématiques de requêtes pour aider un système d'IA générative à produire des sorties qui répondent mieux aux exigences d'une tâche donnée. · promptrequête promptrequête promptingrequêtes Input given to a generative AI system to specify a task, provide context, or otherwise guide its output.Entrée fournie à un système d'IA générative pour préciser une tâche, donner du contexte ou orienter la sortie. · system promptrequête générative système system promptrequête générative système promptingrequêtes An instruction supplied to a language model before or alongside the user's input that establishes the model's role, task, behavioural rules, tone, or other context for the interaction.Instruction fournie à un modèle de langue avant l'entrée de l'utilisateur, ou en parallèle, qui établit le rôle du modèle, sa tâche, ses règles de conduite, son ton ou d'autres éléments de contexte pour l'interaction. · tokenizersegmenteur tokenization²jetonisation² language modelsmodèles de langue The process of converting text into an ordered sequence of tokens that a language model can process.Processus de conversion d'un texte en une séquence ordonnée de jetons qu'un modèle de langue peut traiter. · structured outputsortie structurée structured outputsortie structurée promptingrequêtes Model output that conforms to a predefined, machine-readable structure, such as a JSON object with specified fields and data types.Sortie de modèle conforme à une structure prédéfinie et lisible par machine, comme un objet JSON aux champs et types de données spécifiés. · shared tasktâche partagée shared tasktâche partagée evaluationévaluation A public evaluation exercise in which every participating team is given the same task, the same data and the same scoring, so that their systems can be compared directly.Exercice d'évaluation public où toutes les équipes participantes reçoivent la même tâche, les mêmes données et la même notation, de sorte que leurs systèmes se comparent directement. · token-based billingtarification à l'usage selon le nombre de jetons token-based billingtarification à l'usage selon le nombre de jetons AIIA A usage-pricing method in which the charge for a model request is calculated from the number and category of tokens processed.Méthode de tarification à l'usage dans laquelle le coût d'une demande au modèle se calcule d'après le nombre et la catégorie des jetons traités. · benchmarktest de performances benchmarktest de performances evaluationévaluation A standardized evaluation used to measure and compare how AI systems perform on particular tasks or capabilities.Évaluation normalisée servant à mesurer et à comparer la performance de systèmes d'IA sur des tâches ou des capacités données. · computer useutilisation d'un ordinateur computer useutilisation d'un ordinateur agentsagents The capability of AI systems to control computer interfaces through screenshots, mouse movements, and keyboard input, to carry out a task.Capacité de systèmes d'IA à commander des interfaces informatiques au moyen de captures d'écran, de mouvements de souris et de saisies au clavier pour accomplir une tâche.