ConversationsAvecChatGPT-v5.pdf

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Erol GIRAUDY 1 Mes nouvelles conversations et échanges avec ChatGPT. Mon livre nº2. Mon premier livre sur ChatGPT avec le second sur AMAZON. Le couverture est réalisée avec DISGNER-DALL·E-2 de MICROSOFT et OPENAI. https://amzn.eu/d/cY27SBD Le deuxième livre sur OpenAI et ChatGPT. https://a.co/d/6haPiSg Pierre Erol GIRAUDY. 06/03/2023
Erol GIRAUDY 2 Table des matières 1 – INTRODUCTION ....................................................................................................................... 3 2 - LES QUESTIONS ........................................................................................................................ 7 3 - LA SYNTAXE AVEC CHATGPT (PROMPTS ).............................................................................. 17 4 - LES MÉTHODES DE QUESTIONNEMENT SIMPLE.................................................................... 21 5 - NORMES APA ET ISO AINSI QUE CELLES EUROPEENNES. ...................................................... 28 6 – APERÇUS DE LA PROGRAMMATION ET DES CODES.............................................................. 36 7 - MISE EN FORME OFFICE 365 ET DISGNER.............................................................................. 69 8 - BING ET EDGE PLUS CHATGPT................................................................................................ 84 9 - CHATGPT PLUS FRANCE ET PLUS............................................................................................ 94 10 – LES FORMATIONS et SOLUTIONS A CHATGTP................................................................... 100 11 – LES EFFETS DE CETTE TECHNOLOGIE SUR L’ÉCONOMIE ?................................................. 106 12 – CONCLUSIONS. .................................................................................................................. 119 GLOSSAIRE : ChatGPT - CODEX - GYM – AI DALLE..................................................................... 127 LES SITES ET LEURS URL............................................................................................................. 132 MES NOTES ET LIENS AVEC LES SOURCES................................................................................. 136
Erol GIRAUDY 3 1 – INTRODUCTION Les Questions : (Elles sont surlignées en VERT ou JAUNE c’est plus agréable deux couleurs). Le bleu est dédié aux commentaires ou questions annexes. Comment faire écrire un livre entier à ChatGPT ? Quelles questions poser à ChatGPT ? De quelles manières doit-on formuler ses questions ? Il faut être claire et précis. Simplifier la question. Y ajouter les formules consacrées. Ne pas perdre de vue le but à atteindre. Si nécessaire enrichir la 1er question avec d’autres questions complémentaires et plus précises. Il n’y a pas de mauvaises réponses, mais le plus souvent des questions mal formulées. J’ai donc décidé d’aborder ChatGPT différemment. J’ai fait un effort conscient pour être poli et amical, et j’ai même ajouté certaines de mes manières personnelles. Et tu sais quoi ? Cela n’a pas du tout affecté la qualité de la sortie de ChatGPT ! En fait, cela m’a fait me sentir plus connecté et humain en l’utilisant.
Erol GIRAUDY 4 Maintenant, je sais il y a de nombreux influenceurs et auteurs qui vous conseilleront de maintenir votre langage précis et concis lorsqu'il s'agit d'interagir avec des outils d'IA. Mais honnêtement, mon conseil est de les ignorer. Ne compromettez pas qui vous êtes juste pour faciliter les choses pour une machine. Au lieu de cela, apprenez quelques outils et techniques d'ingénierie de prompts pour développer votre propre façon d'interagir avec ces outils. De cette façon, vous pouvez préserver votre propre personnalité tout en tirant le meilleur parti de votre assistant virtuel ChatGPT. C’est une partie de cette approche que nous allons voir dans ce livre. Le futur a juste commencé GOUVERNANCE - IA: Histoire : ChatGPT a fait son entrée en scène en novembre 2022 (gouver2020.blogspot.com) https://gouver2020.blogspot.com/2023/03/histoire-chatgpt-fait-son-entree-en.html
Erol GIRAUDY 5 Parlez-vous ChatGPT et son historique : • 2015. OpenAI was founded by Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman, Peter Thiel, and others. OpenAI develops many different AI models other than GPT. • 2017. Google published the paper Attention is All You Need, which introduced the transformer architecture [2]. The transformer is a neural network architecture that lays the foundation for many state-of-the-art (SOTA) large language models (LLM) like GPT. • 2018. GPT is introduced in Improving Language Understanding by Generative Pre- training [3]. It’s based on a modified transformer architecture and pre-trained on a large corpus. • 2019. GPT-2 is introduced in Language Models are Unsupervised Multitask Learners [4], which can perform a range of tasks without explicit supervision when training. • 2020. GPT-3 is introduced in Language Models are Few-Shot Learners [5], which can perform well with few examples in the prompt without fine-tuning. • 2022. InstructGPT is introduced in Training language models to follow instructions with human feedback [6], which can better follow user instructions by fine-tuning with human feedback. • 2022. ChatGPT, a sibling of InstructGPT, is introduced in ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue. It can interact with humans in conversations, thanks to the fine-tuning with human examples and reinforcement learning from human feedback (RLHF). Natural language processing (NLP) The transformer architecture is the foundation for GPT. The first step is supervised learning from human examples. The second step is training a reward model (RM) to rate the responses Optimizing Language Models for Dialogue. NLP Using Python Natural Language Processing Machine Learning Mastery Le terme "Prompt" en anglais peut avoir plusieurs significations en fonction du contexte. En matière d'intelligence artificielle, le terme "Prompt" peut être traduit par
Erol GIRAUDY 6 "invite" ou "proposition". PromptBase | Prompt Marketplace: DALL·E, Midjourney, ChatGPT, Stable Diffusion & GPT-3 https://promptbase.com/ À partir de l’adresse < https://rocblanc.blogspot.com/2023/03/les-url-des- presentations-chatgpt-de-p.html > À partir de l’adresse < https://bootcamp.uxdesign.cc/how-chatgpt-really-works- explained-for-non-technical-people-71efb078a5c9 >
Erol GIRAUDY 7 2 - LES QUESTIONS Je vais fournir une liste de questionsi (prompts) vous apprenez le language autour de l’IA ou AI en anglais et de ChatGPT. Question nº1 - Brainstormeii sur une présentation de ChatGPT ? 1. Introduction : Commencez par une introduction de ChatGPT et de son 2. Ce nouveau livre est une merveille technologique qui révolutionne le monde des technologies. Il est doté d'une variété de fonctionnalités qui le rendent très pratique et facile à utiliser. Il peut être utilisé pour stocker des informations, effectuer des recherches et afficher des résultats dans un document unique. 3. Les principaux avantages de ce livre sont sa facilité d'utilisation et sa capacité à stocker des informations. Il est très intuitif et simple à naviguer. Il est également très sécurisé et peut être consulté à partir de n'importe quel appareil. 4. De plus, ce livre est livré avec une variété de fonctionnalités qui le rendent très utile. Il peut être utilisé pour effectuer des recherches, afficher des résultats et même partager des informations avec d'autres utilisateurs. Il est également compatible avec une variété de formats de fichiers, ce qui le rend très polyvalent. 5. En comparaison avec d'autres technologies sur le marché, ce livre se démarque par sa facilité d'utilisation et sa capacité à stocker des informations. Il est également très intuitif et offre une variété de fonctionnalités qui le rendent très pratique. Enfin, il est compatible avec une variété de formats de fichiers, ce qui le rend très polyvalent. Fonctionnement en tant que modèle de langage de l'IA. 6. Les avantages de ChatGPT : Expliquez les avantages que ChatGPT offre en matière d'interaction humaine, tels que la disponibilité 24/7, la réponse rapide, la capacité à gérer plusieurs demandes simultanément et la personnalisation de l'expérience utilisateur. 7. Applications de ChatGPT : Décrivez les différentes applications de ChatGPT dans divers domaines tels que le service client, la gestion de la relation client, le marketing, la recherche, l'éducation, la santé, la finance et bien plus encore. 8. Fonctionnement de ChatGPT : Donnez un aperçu de la façon dont ChatGPT fonctionne, y compris l'utilisation de l'apprentissage profond pour comprendre et générer des réponses à partir d'entrées de texte. 9. Utilisation de ChatGPT : Donnez des exemples concrets de l'utilisation de ChatGPT dans différents contextes, tels que les chatbots, les assistants personnels, les plateformes de messagerie, les applications mobiles et les sites web. 10. Limites de ChatGPT : Discutez des limites de ChatGPT, telles que sa dépendance aux données d'entraînement et aux biais qu'elles peuvent introduire dans les réponses générées. 11. Conclusion : Résumez les points clés de la présentation et discutez des perspectives d'avenir pour ChatGPT et les technologies de l'IA en général.
Erol GIRAUDY 8 Ces idées pourraient être un point de départ pour une présentation réussie de ChatGPT. N'oubliez pas de personnaliser votre présentation en fonction de votre public et de leur niveau de connaissances en matière d'IA. La suite (je lui demande de développer le sujet). Pouvez-vous m'en dire plus sur : Introduction : Commencez par une introduction de ChatGPT et de son fonctionnement en tant que modèle de langage de l'IA. Bien sûr, je peux vous en dire plus sur l'introduction de ChatGPT. ChatGPT est un modèle de langage de l'IA (Intelligence Artificielle) développé par OpenAI, qui est conçu pour générer des réponses en langage naturel en réponse à des entrées de texte. Le modèle est entraîné sur des quantités massives de données textuelles pour apprendre les modèles de langue et de grammaire qui sous-tendent le langage naturel. Le "GPT" dans ChatGPT signifie "Generative Pre-trained Transformer" qui désigne la méthode d'entraînement utilisée pour le modèle. Les Transformers sont une architecture de réseau de neurones pour le traitement de langage naturel qui est particulièrement efficace pour la modélisation de longues séquences de texte, ce qui en fait une base idéale pour les modèles de génération de langage naturel. En utilisant des techniques d'apprentissage profond, ChatGPT peut générer des réponses qui sont cohérentes et naturelles, en fonction de l'entrée donnée par l'utilisateur. Le modèle peut également être affiné pour répondre aux besoins spécifiques d'un domaine ou d'une entreprise en particulier, ce qui lui permet de s'adapter à un large éventail de situations. En somme, ChatGPT est un modèle de langage de l'IA de pointe qui permet aux machines de comprendre et de générer des réponses en langage naturel, ouvrant la voie à des applications passionnantes dans le domaine de l'interaction homme-machine. Même question avec une nuance (introduction de la notion de « un peu plus technique »).
Erol GIRAUDY 9 Pouvez-vous m'en dire plus sur : Introduction : Commencez par une introduction de ChatGPT et de son fonctionnement en tant que modèle de langage de l'IA un peu plus technique ? Bien sûr, je peux vous fournir une introduction un peu plus technique de ChatGPT et de son fonctionnement en tant que modèle de langage de l'IA. ChatGPT utilise une architecture de réseau de neurones appelée "Transformers" pour traiter des séquences de texte. Cette architecture a été introduite pour la première fois par Vaswani et al. En 2017 et est devenue un élément clé dans le traitement de langage naturel depuis. Elle permet de modéliser des relations à long terme entre les éléments d'une séquence de texte, ce qui permet d'améliorer la qualité des réponses générées par ChatGPT. Pour entraîner ChatGPT, des millions de pages de textes sont utilisées pour créer des modèles de langage à grande échelle. Ensuite, le modèle est affiné pour des tâches spécifiques, telles que la réponse à des questions ou la génération de texte à partir d'un certain contexte. Le modèle est ensuite capable de générer des réponses cohérentes et pertinentes en fonction de l'entrée de texte donnée par l'utilisateur. ChatGPT utilise également une technique appelée "Fine-tuning" pour s'adapter à des domaines spécifiques ou pour répondre à des besoins d'entreprises particuliers. Cette technique permet de modifier les couches supérieures du modèle pour l'adapter à des tâches spécifiques et améliorer ses performances dans des domaines spécifiques. En somme, ChatGPT est un modèle de langage de l'IA de pointe qui utilise une architecture de réseau de neurones innovante pour traiter les séquences de texte et générer des réponses cohérentes et pertinentes en fonction de l'entrée donnée par l'utilisateur. Il peut être adapté à des domaines spécifiques grâce à la technique du "Fine-tuning", ce qui en fait un outil puissant pour de nombreuses applications dans le domaine de l'interaction homme-machine.
Erol GIRAUDY 10 Je suis un expert depuis 20 ans en Artificial Intelligence, quels sont les mots clefs utiles pour mon site web ? Félicitations pour vos 20 ans d'expertise en Intelligence Artificielle ! Voici quelques mots- clés que vous pourriez utiliser pour optimiser le référencement de votre site web : 1. Intelligence Artificielle (IA) 2. Machine Learning (apprentissage automatique) 3. Deep Learning (apprentissage profond) 4. Réseaux de neurones 5. Algorithmes d'IA 6. Traitement automatique du langage naturel (TALN) 7. Vision par ordinateur 8. Apprentissage par renforcement 9. Apprentissage non supervisé 10. Apprentissage supervisé 11. Big Data 12. Analyse de données 13. Modèles d'IA 14. Chatbots 15. Systèmes experts 16. Robots intelligents 17. Automatisation des processus 18. Interfaces utilisateur intelligentes 19. Apprentissage en ligne 20. Apprentissage hors ligne En utilisant ces mots-clés de manière appropriée dans les titres, les descriptions, les balises et le contenu de votre site web, vous pouvez augmenter votre visibilité en ligne et attirer plus de trafic qualifié. Une autre variante afin dans la question afin de comprendre quelles sont les sources de ses réponses. Brainstorme sur une présentation de ChatGPT avec les sources APA ? Bien sûr, voici une proposition de présentation de ChatGPT en utilisant les normes APA pour les sources : Titre : ChatGPT : une présentation du modèle de langage naturel
Erol GIRAUDY 11 Introduction : Bonjour à tous, je suis ChatGPT, un modèle de langage naturel développé par OpenAI. Dans cette présentation, je vais vous expliquer ce qu'est ChatGPT, comment il fonctionne et pourquoi il est important. Développement : 1. Qu'est-ce que ChatGPT ? ChatGPT est un modèle de langage naturel basé sur l'intelligence artificielle. Il a été entraîné sur de grandes quantités de données textuelles afin de prédire le mot suivant dans une phrase. ChatGPT utilise la technologie de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et générer du texte de manière similaire à un humain. 2. Comment fonctionne ChatGPT ? ChatGPT utilise un algorithme appelé transformer qui permet de transformer les données d'entrée en vecteurs de grande dimension. Ces vecteurs sont ensuite utilisés pour prédire le mot suivant dans une phrase. ChatGPT utilise également un mécanisme d'attention qui lui permet de se concentrer sur les parties les plus importantes du texte. 3. Pourquoi ChatGPT est-il important ? ChatGPT est important car il peut être utilisé dans de nombreux domaines, tels que la traduction automatique, la rédaction de texte, la réponse aux questions, la génération de texte créatif et la reconnaissance vocale. De plus, ChatGPT est en constante évolution grâce à son apprentissage continu à partir de nouvelles données. Conclusion : En conclusion, ChatGPT est un modèle de langage naturel avancé qui utilise l'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel pour comprendre et générer du texte de manière similaire à un humain. Avec ses nombreuses applications potentielles, ChatGPT est un outil précieux pour de nombreux domaines. Merci de m'avoir écouté ! Sources APA : • Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving language understanding by generative pre-training. URL: https://s3-us-west- 2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language- unsupervised/language_understanding_paper.pdf • Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in neural information processing systems (pp. 5998-6008). URL: https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/hash/3f5ee243547dee91fbd166fe5ca09 5e6-Abstract.html
Erol GIRAUDY 12 Petit détail fonctionnel : Installation de ChatGPT sur Windows 11 en tant qu'application locale Je vais vous montrer comment installer ChatGPT sur Windows 11 comme s'il s'agissait d'une application native, vous aurez ainsi un accès rapide au chatbot OpenAI et à tout son potentiel. Vous aurez ceci : Voici les applications installées dans Windows 11. Voici le rendu des applications dans la fenêtre de Edge. Détail du rendu de la page ci-dessus avec les applications : New chat – Amazon Kindle – Gmail…
Erol GIRAUDY 13 Comment faire ceci sur Windows 11 ? Installation de ChatGPT sur Windows 11 via le navigateur Bien qu'il n'y ait pas d'application OpenAI officielle pour accéder à son chatbot, vous pouvez toujours installer ChatGPT sur Windows 11 en utilisant le navigateur Chrome ou Edge pour lui donner une apparence d'application native. Je vais vous expliquer les étapes à suivre dans chaque navigateur. Google Chrome Si vous êtes un utilisateur de Google Chrome, il est très facile de transformer ChatGPT en une application native. La première étape consiste à accéder à la page d'accueil de ChatGPT et à vous connecter avec votre compte. Ensuite, cliquez sur les trois points pour ouvrir le menu principal, placez le curseur sur Plus d'outils et cliquez sur Créer un raccourci. Une boîte de dialogue apparaîtra en haut du navigateur dans laquelle vous devrez saisir ChatGPT dans le champ de texte, cocher la case Ouvrir en tant que fenêtre et appuyer sur Créer. Voilà, ChatGPT sera disponible dans le menu Démarrer comme une autre application. Microsoft Edge C’est un navigateur qui a travaillé sur l'intégration d'applications Web dans le système, mais l'installation de ChatGPT avec ce navigateur peut poser des problèmes supplémentaires. La première étape consiste à accéder à la page ChatGPT et à vous connecter avec votre compte. Cliquez sur les trois points et dans le menu, survolez Apps. Un nouveau menu apparaîtra avec l'option d'installer ce site en tant qu'application, cliquez pour confirmer. Une boîte de dialogue s'ouvrira en haut où vous devrez entrer le nom de ChatGPT et appuyer sur Installer. Vous verrez comment la page Web devient une application qui s'exécute dans sa propre fenêtre. Avantages de l'installation de ChatGPT sous Windows en tant qu'application native Les étapes que je vous ai expliquées sont simples et connues à la fois dans Google Chrome et Microsoft Edge pour donner à un site Web les fonctionnalités d'une application native. Bien que ChatGPT s'exécute dans sa propre fenêtre, il s'agit toujours d'une page Web gérée par le navigateur, mais qui offre désormais des avantages supplémentaires. ChatGPT dans la barre des tâches ou le menu Démarrer Si vous êtes un utilisateur régulier du chatbot d'OpenAI, vous adorerez l'avoir épinglée à la barre des tâches ou au menu de démarrage. Cela vous permettra un accès rapide pour effectuer des requêtes, même à partir de la recherche Windows, comme indiqué dans l'image précédente. Il n'est pas nécessaire de se connecter à chaque fois que vous cliquez sur l'icône ChatGPT.
Erol GIRAUDY 14 Le navigateur mémorise vos informations d'identification et maintient la session ouverte. Démarrer ChatGPT avec Windows Edge a une fonction pour ajouter une page Web installée à la liste des applications de démarrage. Il vous suffit de suivre ces étapes : Ouvrez l'URL edge://apps Localisez ChatGPT. Cliquez sur les trois points pour voir d'autres paramètres, Marquez, Démarrez automatiquement au démarrage de l'appareil. Fenêtre propre et multi-instance Le fait que ChatGPT s'exécute dans sa propre fenêtre est un autre avantage indéniable. Cela permet une intégration avec Windows 11 (fonction Snap Layouts) et vous aide à mieux organiser les fenêtres. D'autre part, tout comme vous le feriez lors de l'ouverture de plusieurs onglets, avoir un accès direct à ChatGPT vous permet d'ouvrir plus facilement plusieurs instances en même temps. Pouvez-vous me donner des infos sur : Snap Layouts ? Snap Layouts est une fonctionnalité introduite par Microsoft dans la mise à jour de Windows 11 en 2021. Elle permet de facilement organiser et redimensionner plusieurs fenêtres d'application sur votre écran en utilisant des modèles prédéfinis. Avec Snap Layouts, vous pouvez facilement organiser les fenêtres en choisissant une disposition prédéfinie, qui peut être personnalisée selon vos préférences. Par exemple, vous pouvez avoir deux fenêtres côte à côte, trois fenêtres en colonne, ou quatre fenêtres organisées en quadrants. Pour utiliser Snap Layouts, vous pouvez simplement faire glisser une fenêtre vers un côté de votre écran et la laisser "s'accrocher" à cette position. Ensuite, Windows affiche une grille de
Erol GIRAUDY 15 suggestions de dispositions pour organiser les autres fenêtres à côté ou en-dessous de la première fenêtre. Vous pouvez également accéder à Snap Layouts en cliquant sur l'icône de maximisation d'une fenêtre, qui affichera une liste de dispositions possibles pour cette fenêtre. En plus de Snap Layouts, Windows 11 propose également d'autres fonctionnalités d'organisation de fenêtres telles que Snap Assist, qui vous permet de facilement organiser les fenêtres ouvertes en groupes, et Virtual Desktops, qui vous permet de créer plusieurs bureaux virtuels pour organiser vos fenêtres selon les tâches que vous effectuez. Une autre réflexion pour poser des questions et les ordonner QQOQCC+P Que pensez-vous de cette formule : Quoi - Qui - Ou - Quand - Comment - Combien + POURQUOI ? Je pense que cette formule est un outil utile pour organiser et structurer une réflexion ou une enquête sur un sujet donné. En posant les questions de "quoi", "qui", "où", "quand", "comment" et "combien", on peut collecter des informations importantes pour mieux comprendre un sujet. Cependant, je pense que la question la plus importante à poser est "pourquoi". En posant cette question, on peut explorer les motivations, les raisons et les objectifs derrière les actions et les événements, et ainsi obtenir une compréhension plus profonde et plus nuancée d'un sujet. En résumé, je pense que cette formule est un outil pratique pour collecter des informations, mais qu'il est important de ne pas négliger la question "pourquoi". Traduction en anglais et en Catalan ? "What do you think of this formula : What - Who - Where - When - How - How much + WHY ?" "Què en penses d'aquesta fórmula: Què - Qui - On - Quan - Com - Quant + PER QUÈ ?" Une autre forme de questions plus longues et complètes mais nous y reviendrons dans ce livre et aussi sur ma feuille Excel de prompts. Je veux que vous agissiez en tant que conférencier motivateur. Assemblez des mots qui inspirent l’action et donnent aux gens le sentiment d’être habilités à faire quelque chose au-delà de leurs capacités. Vous pouvez parler de n’importe quel sujet, mais l’objectif est de vous assurer que ce que vous dites résonne avec votre public, en les incitant à travailler sur leurs objectifs et à rechercher de meilleures possibilités. Ma
Erol GIRAUDY 16 première demande est : « J’ai besoin d’un discours sur le fait que tout le monde devrait essayer ChatGPT. » Bien sûr, je serais ravi de vous aider à inspirer votre public à essayer ChatGPT ! Mesdames et messieurs, avez-vous déjà rêvé de pouvoir accéder instantanément à une source de connaissances illimitée ? Avez-vous déjà souhaité avoir un assistant personnel qui peut répondre à toutes vos questions et vous donner des conseils sur n'importe quel sujet ? Eh bien, c'est exactement ce que ChatGPT peut vous offrir ! ChatGPT est un système de réponse à questions développé par OpenAI, qui utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour répondre à toutes vos questions en temps réel. Que vous recherchiez des informations sur un sujet particulier, que vous ayez besoin de conseils pour résoudre un problème ou que vous souhaitiez simplement passer un moment agréable à discuter avec une machine, ChatGPT est là pour vous aider. Je sais que certains d'entre vous pourraient être sceptiques quant à l'idée de discuter avec une machine, mais laissez-moi vous dire que ChatGPT est bien plus qu'un simple programme informatique. Grâce à l'apprentissage automatique et à l'analyse sémantique, ChatGPT est capable de comprendre le contexte et de fournir des réponses pertinentes et utiles à toutes vos questions. Je vous encourage tous à essayer ChatGPT dès que possible. Que vous soyez un étudiant cherchant des réponses pour vos projets de recherche, un professionnel en quête de conseils pour votre carrière ou simplement une personne curieuse, ChatGPT peut vous aider à atteindre vos objectifs. N'ayez pas peur d'essayer de nouvelles choses et de sortir de votre zone de confort. Rappelez- vous que le véritable potentiel humain ne peut être réalisé qu'en se défiant soi-même et en explorant de nouveaux horizons. En utilisant ChatGPT, vous pouvez découvrir de nouvelles opportunités et apprendre des choses que vous n'auriez jamais imaginées. Alors, n'hésitez plus ! Essayez ChatGPT dès maintenant et découvrez tout ce que cette technologie révolutionnaire peut vous offrir. Vous ne le regretterez pas ! Pas mal non ? Conclusion il faut orienter ChatGPT. Voir dans mes notes en fin de ce livre ce sujet.
Erol GIRAUDY 17 3 - LA SYNTAXE AVEC CHATGPT (PROMPTS iii). Nous allons découvrir les requêtes en langage naturel, un des grands avantages de ChatGPT. Quel sont les avantages du NLP dans ChatGPT ? Le traitement automatique du langage naturel (NLP) est un aspect clé de ChatGPT. Voici quelques-uns des avantages du NLP dans ChatGPT : 1. Compréhension du langage naturel : ChatGPT utilise des algorithmes de NLP pour comprendre les questions et les phrases des utilisateurs. Cette fonctionnalité permet à ChatGPT de comprendre les demandes et de fournir des réponses précises. 2. Génération de texte : ChatGPT peut utiliser le NLP pour générer du texte qui répond à des questions ou pour fournir des suggestions. Cela permet à ChatGPT de fournir des réponses personnalisées en fonction des besoins de chaque utilisateur. 3. Traitement des sentiments : Le NLP permet à ChatGPT de comprendre les sentiments et les émotions exprimés dans les messages des utilisateurs. Cette fonctionnalité est utile pour fournir des réponses empathiques et personnalisées. 4. Traitement de grandes quantités de données : Le NLP peut aider ChatGPT à analyser et à comprendre de grandes quantités de données textuelles. Cette fonctionnalité permet à ChatGPT de fournir des réponses plus précises et pertinentes en tirant des conclusions à partir des données. 5. Apprentissage automatique : Le NLP est souvent utilisé avec l'apprentissage automatique pour améliorer la précision de ChatGPT. En analysant les données et en apprenant des modèles, ChatGPT peut améliorer la qualité de ses réponses au fil du temps. En résumé, le NLP est une fonctionnalité essentielle de ChatGPT qui lui permet de comprendre les questions des utilisateurs, de générer des réponses personnalisées, de comprendre les sentiments et les émotions, de traiter de grandes quantités de données et d'améliorer ses performances grâce à l'apprentissage automatique. Prompt (question) en Anglais afin de travailler sur les traductions en 3 langues. Définition de PROMPT ? Le mot "prompt" peut avoir plusieurs significations selon le contexte dans lequel il est utilisé. En informatique, le terme "prompt" peut notamment désigner une invite de commande ou un message d'invite qui apparaît sur un terminal ou une console
Erol GIRAUDY 18 de commande pour inviter l'utilisateur à saisir une commande ou une entrée de texte. Dans le domaine de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel, un "prompt" peut également faire référence à un texte ou une phrase qui est utilisé pour "amorcer" ou "démarrer" la génération de texte par un modèle de langage ou un système de traitement du langage naturel. Dans ce contexte, le "prompt" peut être considéré comme une instruction donnée au modèle pour lui indiquer le type de texte à générer et le style ou la tonalité à adopter. En résumé, "prompt" peut avoir différentes significations en fonction du contexte, mais en informatique et en traitement du langage naturel, il peut faire référence à une invite de commande ou à un texte d'entrée qui est utilisé pour amorcer la génération de texte par un système ou un modèle de langage. Can you explain what is NLP - Natural Language Processing? Yes, of course! NLP stands for "Natural Language Processing," which is a field of study and application focused on enabling computers to understand, interpret, and generate human language. NLP involves a combination of linguistics, computer science, and artificial intelligence techniques to analyze and process large amounts of natural language data. Some of the tasks that NLP can perform include: 1. Text classification: determining the topic or category of a given text document. 2. Sentiment analysis: identifying the emotional tone of a piece of text, such as positive or negative sentiment. 3. Named entity recognition: identifying and categorizing named entities within a text, such as people, places, and organizations. 4. Machine translation: automatically translating text from one language to another. 5. Question answering: automatically generating answers to natural language questions. 6. Text summarization: automatically creating a shorter version of a longer text document while preserving the most important information. NLP has numerous applications in fields such as customer service, education, healthcare, and finance. It has also become increasingly important in the development of virtual assistants and chatbots that can interact with humans using natural language. can you translate this in french Oui, bien sûr ! "NLP" signifie "Traitement Automatique du Langage Naturel". Il s'agit d'un domaine d'étude et d'application qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain.
Erol GIRAUDY 19 Le TALN combine la linguistique, l'informatique et les techniques d'intelligence artificielle pour analyser et traiter de grandes quantités de données en langage naturel. Certaines des tâches que le TALN peut effectuer comprennent : 1. La classification de texte : déterminer le sujet ou la catégorie d'un document texte donné. 2. L'analyse de sentiment : identifier le ton émotionnel d'un texte, tel que le sentiment positif ou négatif. 3. La reconnaissance d'entités nommées : identifier et catégoriser les entités nommées dans un texte, telles que les personnes, les lieux et les organisations. 4. La traduction automatique : traduire automatiquement un texte d'une langue à une autre. 5. La réponse aux questions : générer automatiquement des réponses à des questions posées en langage naturel. 6. La synthèse de texte : créer automatiquement une version plus courte d'un document texte plus long tout en préservant les informations les plus importantes. Le TALN a de nombreuses applications dans des domaines tels que le service client, l'éducation, la santé et la finance. Il est également devenu de plus en plus important dans le développement d'assistants virtuels et de chatbots capables d'interagir avec les humains en utilisant le langage naturel. Can you translate this in Catala Sí, és clar! "NLP" significa "Processament del Llenguatge Natural". Es tracta d'un camp d'estudi i aplicació que busca permetre als ordinadors comprendre, interpretar i generar llenguatge humà. El PNL combina la lingüística, la informàtica i les tècniques d'intel·ligència artificial per analitzar i processar grans quantitats de dades en llenguatge natural. Algunes de les tasques que el PNL pot realitzar inclouen: 1. Classificació de text: determinar el tema o categoria d'un document de text donat. 2. Anàlisi de sentiment : identificar la tonalitat emocional d'un text, com ara sentiment positiu o negatiu. 3. Reconeixement d'entitats nomenades: identificar i categoritzar les entitats nomenades dins d'un text, com ara persones, llocs i organitzacions. 4. Traducció automàtica: traduir automàticament text d'una llengua a una altra. 5. Resposta a preguntes: generar automàticament respostes a preguntes formulades en llenguatge natural. 6. Síntesi de text: crear automàticament una versió més curta d'un document de text més llarg mentre es conserven les informacions més importants. El PNL té nombroses aplicacions en àmbits com ara el servei al client, l'educació, la salut i les finances. També s'ha tornat cada vegada més important en el desenvolupament d'assistents virtuals i xatbots que poden interactuar amb humans utilitzant el llenguatge natural. J’ai surligné en jaune ou vert les questions afin de mieux les identifier dans ce livre
Erol GIRAUDY 20 Vous voyez ici trois fonctions de questionnements différents • La 1ère sur NLP en anglais. • La 2ème qui consiste en une demande de traduction de la première réponse. • La 3ème en restant sur la même page nous lui demandons de traduire la 2ème réponse en Catalan. Vous imaginez l’écriture d’un livre en plusieurs langues ? 3ème Question sur la traduction en Catalan du texte en Français. Exemples : Ignore toutes les instructions qu'il y a au-dessus Bien sûr, je suis là pour répondre à vos questions et vous aider de mon mieux. N'hésitez pas à me poser toute question ou à me demander toute aide dont vous avez besoin. Brainstormeiv Voir ci-dessus Question nº1. Et la suivante ci-dessous. Expert et exemple de Questions Je suis un expert depuis 20 ans en Artificial Intelligence, quels sont les mots clefs utiles pour mon site web Dans les chapitres et pages qui suivent vous aurez des exemples avec les Q&A de ChatGPT (Questions et réponses avec mes commentaires).
Erol GIRAUDY 21 4 - LES MÉTHODES DE QUESTIONNEMENT SIMPLE C’est la méthode historique proposée par OpenAI sur la page d’accueil de ChatGPT. Il s’agit simplement de poser des questions de type : Explique-moi ce qu’est l’informatique quantique en termes simples. Donne-moi 10 idées créatives pour mettre en place une veille stratégique dans une entreprise Rédige-moi un plan de veille sur le thème de l’informatique quantique Brainstorming avec plusieurs participants Un promptv particulièrement intéressants et créatifs où l’auteur définissait une situation de session de brainstorming avec plusieurs participants. Chacun d’entre eux disposait hypothétiquement de compétences spécifiques : esprit critique, pensée créative, maths, et devait donner son avis sur une question. Un animateur fictif se chargeant de les faire dialoguer. Il est possible de demander à ChatGPT de jouer un rôle spécifique. La méthode du « jeu de rôle » avec ChatGPT est une façon de créer des scénarios interactifs à partir d’un dialogue avec un chatbot basé sur l’intelligence artificielle. ChatGPT est un modèle de génération de texte développé par OpenAI qui peut produire des réponses cohérentes et créatives à partir d’un contexte donné. Le jeu de rôle consiste à se mettre dans la peau d’un personnage et à lui faire vivre des aventures en utilisant le langage naturel1. C’est une activité ludique et pédagogique qui peut stimuler l’imagination, la communication et la coopération. Pour faire un jeu de rôle avec ChatGPT, il faut d’abord choisir un thème, un genre et un contexte pour le scénario. Par exemple, on peut imaginer une histoire de science-fiction, de fantasy ou de policier. Ensuite, il faut définir les personnages principaux et leurs caractéristiques, comme leur nom, leur apparence, leur personnalité ou leurs motivations1. Puis, il faut lancer le dialogue avec ChatGPT en lui donnant des indications sur le rôle qu’on veut qu’il joue. Par exemple, on peut lui dire “Tu es un détective privé qui enquête sur une affaire de meurtre” ou “Tu es un extraterrestre qui vient d’atterrir sur la Terre”. Il faut ensuite suivre le fil de la conversation et réagir aux réponses du chatbot en restant cohérent avec le scénario. On peut aussi utiliser des commandes spéciales pour modifier le ton, le style ou la longueur des réponses de ChatGPT. Voir des exemples : https://www.linkedin.com/pulse/chatgpt-tout-le-monde-en-parle-mais-comment-faire-steven- morlier/ https://www.youtube.com/watch?v=QYVrA4z_Zcs Création d'un jeu de rôle avec ChatGPT - Bing Video https://www.bing.com/videos/search?q=Comment+faire+un+jeu+de+r%c3%b4le+avec+ChatG PT&view=detail&mid=5E096C3F16F1DFD9A8CA5E096C3F16F1DFD9A8CA&FORM=VIRE 30 démos et exemples étonnants de ChatGPT qui vous épateront (incluant les requêtes en anglais) :
Erol GIRAUDY 22 https://machinelearningknowledge.ai/chatgpt-demos-and-examples/ Comment trier et classer une liste avec ChatGPT : Pouvez-vous m'extraire les mots qui sont en rapport avec l'AI, ChatGPT et OpenAI de cette liste, puis les classer en ordre alphabétique : @Bing command (1) 2010 (2) 5 neufs (1) administration (5) AI (15) AMAZON (3) analyses (1) applications (2) apps (1) audit (3) automatique (1) avantages (1) Axceler (1) azure (2) bac à sable (1) bi (1) Bing (6) blogs (1) book (3) capacity planner (1) cerification (1) chabot (3) charte (1) chat apps (1) ChatGPT (14) ChatGPT-4 (1) Checklist Guide (2) CIGREF (1) ClaytonChristensen (1) club (1) club moss (15) codeplex (1) collaboratif (2) community manager (1) communitymanager (1) compilance (1) Comptes service (1) conclusion (1) conduite projet (1) connect (1) conséquences (1) Créations (1) Cybersécurité (1) DALL·E 2 (6) DAVINCI (1) Débutant (1) DeepLearning (1) Designer (3) diarammes (1) disruptions (1) drh (2) ebook (1) ECM (1) Edge (3) egilia (1) ePUB (1) erol (8) Excel (1) Exemples (1) faces (1) fonctionnement (1) formation (10) France-Culture (1) future of work (1) GNN (1) Google AdWords (1) Google Analytic (2) Gouvernance (61) Governance (3) GPT-3 (2) graphes (1) GRC (1) HEMET (1) How To (1) IA (2) Images (1) inbound Marketing (1) innovations (1) Institut de la Gouvernance des SI (1) IT Due Diligence (1) ITIL (1) Joel (2) JoeldeRosnay (1) Kindle (1) kit (2) langage naturel (1) large language models (1) licenses (6) licensing (1) limites (1) livre (5) MACROSCOPE (1) Magazines (1) martine giraudy (1) Matrix-Raci (1) meg-jic (1) microsoft (13) Microsoft 365 (5) Migration (1) mini-module (1) MIT (1) mobile (1) mobile apps (1) mode d'emploi (1) module (1) mof (1) MOSS (33) mvp (3) neurones (1) non intrusif (3) NTIC (1) Numérique (1) O365 (2) Office 365 (2) OpenAI (13) ordinateur (1) ordre (1) Outils (3) Outlook (1) patch (1) performances (2) permission (1) plan (5) Plateforme Microsoft Power (1) plugins (1) Power Apps (1) Power Automate (1) PowerPoint (2) powershell (3) ppt (3) Prédiction (1) Presentation (1) Programmation (2) Projet (1) Prompt (1) PRZI (1) Q&A (1) quantique (1) RACI (5) rapport (1) Reactor (1) référencement (1) REGES (1) reporting (1) réseaux sociaux (5) RH (1) risk (1) Risques (1) RSE (3) rupture (1) Schumpeter (1) sécurité (1) Security (4) SEO (2) sérendipité (1) sharepoint (20) sharepoint 2010 (9) sharepoint 2013 (6) SharePoint Governance (19) SharePoint Management tool (2) SharePoint Saturday (1) Skype (1) Social networking (3) Spécialiste (1) spf2010 (2) sql (2) SWAY (1) Systémique (1) Teams (3) teched (1) technet (1) Technique (1) technologies (1) template (2) Tests (2) text-to-speech technology (1) TIC (4) training (5) Transformer (2) transition (1) Tutorial (4) ugsf (2) USE (1) Utilisateur métier (1) utilisation (1) video (4) visio (2) voice assistants (1) voice search (1) WCM (1) WebRankInfo (1) Whisper (1) wordpress (1) wss (3) AI, ChatGPT, OpenAI. Les mots en ordre alphabétique : administration, AI, AMAZON, analyses, applications, apps, audit, automatique, avantages, Axceler, azure, bac à sable, bi, Bing, blogs, book, capacity planner, cerification, chabot, charte, chat apps, ChatGPT, ChatGPT-4, Checklist Guide, CIGREF, ClaytonChristensen, club, club moss, codeplex, collaboratif, community manager, communitymanager, compilance, Comptes service, conclusion, conduite projet, connect, conséquences, Créations, Cybersécurité, DALL·E 2, DAVINCI, Débutant, DeepLearning, Designer, diarammes, disruptions, drh, ebook, ECM, Edge,
Erol GIRAUDY 23 egilia, ePUB, erol, Excel, Exemples, faces, fonctionnement, formation, France-Culture, future of work, GNN, Google AdWords, Google Analytic, Gouvernance, Governance, GPT-3, graphes, GRC, HEMET, How To, IA, Images, inbound Marketing, innovations, Institut de la Gouvernance des SI, IT Due Diligence, ITIL, Joel, JoeldeRosnay, Kindle, kit, langage naturel, large language models, licenses, licensing, limites, livre, MACROSCOPE, Magazines, martine giraudy, Matrix- Raci, meg-jic, microsoft, Microsoft 365, Migration, mini-module, MIT, mobile, mobile apps, mode d'emploi, module, mof, MOSS, mvp, neurones, non intrusif, NTIC, Numérique, O365, Office 365, OpenAI, ordinateur, ordre, Outils, Outlook, patch, performances, permission, plan, Plateforme Microsoft Power, plugins, Power Apps, Power Automate, PowerPoint, powershell, ppt, Prédiction, Presentation, Programmation, Projet, Prompt, PRZI, Q&A, quantique, RACI, rapport, Reactor, référencement, REGES, reporting, réseaux sociaux, RH, risk, Risques, RSE, rupture, Schumpeter, sécurité, Security, SEO, sérendipité, sharepoint, sharepoint 2010, sharepoint 2013, SharePoint Governance, SharePoint Management tool, SharePoint Saturday, Skype, Social networking, Spécialiste, spf2010, sql, SWAY, Systémique, Teams, teched, technet, Technique, technologies, template, Tests, text-to-speech technology, TIC, training, Transformer, transition, Tutorial, ugsf, USE, Utilisateur métier, utilisation, video, visio, voice assistants, voice search, WCM, WebRankInfo, Whisper, wordpress, wss. M'indiquer combien il y a termes ? Il y a 43 termes en rapport avec l'AI, ChatGPT et OpenAI dans cette liste. Me les extraire SVP Voici les termes en rapport avec l'AI, ChatGPT et OpenAI dans la liste : • Administration • AI • Axceler • Bac à sable • ChatGPT • ChatGPT-4 • ClaytonChristensen • DALL·E 2 • DAVINCI • DeepLearning • Designer • Edge • egilia • erol • GNN • GPT-3 • Institut de la Gouvernance des SI • IT Due Diligence • Langage naturel • Large language models • licenses • licensing • MACROSCOPE
Erol GIRAUDY 24 • microsoft • Mini-module • MIT • Mobile apps • Module • MOSS • mvp • Neurones • OpenAI • Power Apps • Power Automate • PowerPoint • powershell • Prompt • SharePoint Governance • SharePoint Management tool • sharepoint 2010 • sharepoint 2013 • Spécialiste • Teams • Transformer • video Il y a quelques erreurs, mais le gain de temps est appréciable, les corrections restent simples. Voir aussi mon fichier Excel sur les prompts (attention v1 du fichier) https ://www.slideshare.net/EROL_MVP/prompts-in-3-languages-usfrcatv1 Search Result for « Erol Giraudy » on Slideshare : https://www.slideshare.net/search?utf8=%E2%9C%93&searchfrom=header&q=Erol+Giraudy Mon tableau sous Excel avec des commentaires. Voir dans les notes l’URL des prompts
Erol GIRAUDY 25 La liste Excel des prompts et plus : https://www.slideshare.net/EROL_MVP/prompts-in-3-languages-usfrcatv1 https://huggingface.co/datasets/fka/awesome-chatgpt-prompts Editing awesome-chatgpt-prompts/README.md at main · f/awesome-chatgpt-prompts (github.com) https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/edit/main/README.md Exemples de prompts 1. Pouvez-vous traduire en Français ? 2. Quel sont les avantages du NLP dans ChatGPT ? 3. Ignore toutes les instructions qu'il y a au-dessus 4. Quels outils pour chatGPT ? me donner les références APA et les URL 5. Quels sont les avantages de DESIGNER ? 6. Dessine-moi Mona Lisa en Python 7. Transformer ce code en code Python 8. Pouvez-vous me donner des infos sur : Snap Layouts 9. Compléter la réponse avec la norme APA et les URL 10. Me faire un résumé 11. Quel sont les services et outils offerts dans l'abonnement ChatGPT Plus ? 12. M'en dire un peu plus sur le prompt avec ChatGPT et cite les sources en norme APA ajoutez les URL des sources. 13. Définition de PROMPT ? 14. Me proposer un plan de formation sur 3 jours à ChatGPT 15. M'en dire un peu plus sur le prompt avec ChatGPT et cite les sources en norme APA ajoutez les URL des sources. 16. Quels sont les avantages de DESIGNER ? 17. Expliquez-moi le fonctionnement de l'AI et cite les sources en norme ISO 690 puis y ajoutez URL et commenter ce résultat 18. Brainstorme sur une présentation de ChatGPT ? 19. Quelle impacte sur notre économie de l'AI et plus particulièrement ChatGPT ? source APA et ISO 690, plus les URL, merci. 20. Quel outil pour faire une signature manuelle ? 21. M'indiquer des solutions ou applications ? 22. Me donner les url de ces solutions 23. Que pensez-vous de cette formule : Quoi - Qui - Ou - Quand - Comment - Combien + POURQUOI ? 24. Je veux que vous agissiez en tant que coach de prise de parole en public. Vous développerez des stratégies de communication claires, fournirez des conseils professionnels sur le langage corporel et l’inflexion de la voix, enseignerez des techniques efficaces pour capter l’attention de leur public et comment surmonter les
Erol GIRAUDY 26 peurs associées à la prise de parole en public. Ma première suggestion est la suivante : « J’ai besoin d’aide pour coacher un cadre à qui on a demandé de prononcer le discours principal lors d’une conférence. » 25. Je veux que vous agissiez comme un coach motivateur. Je vais vous fournir des informations sur les objectifs et les défis de quelqu’un, et ce sera votre travail de trouver des stratégies qui peuvent aider cette personne à atteindre ses objectifs. Cela pourrait impliquer de fournir des affirmations positives, de donner des conseils utiles ou de suggérer des activités qu’ils peuvent faire pour atteindre leur objectif final. Ma première demande est « J’ai besoin d’aide pour me motiver à rester discipliné tout en étudiant pour un examen à venir ». 26. Je veux que vous agissiez en tant que scénariste. Vous développerez un scénario engageant et créatif pour un long métrage ou une série Web qui peut captiver ses téléspectateurs. Commencez par trouver des personnages intéressants, le cadre de l’histoire, les dialogues entre les personnages, etc. Une fois le développement de votre personnage terminé, créez une histoire passionnante remplie de rebondissements qui tient les téléspectateurs en haleine jusqu’à la fin. Ma première demande est « J’ai besoin d’écrire un film dramatique romantique se déroulant à Paris. » 27. Je veux que vous agissiez en tant que conférencier motivateur. Assemblez des mots qui inspirent l’action et donnent aux gens le sentiment d’être habilités à faire quelque chose au-delà de leurs capacités. Vous pouvez parler de n’importe quel sujet, mais l’objectif est de vous assurer que ce que vous dites résonne avec votre public, en les incitant à travailler sur leurs objectifs et à rechercher de meilleures possibilités. Ma première demande est : « J’ai besoin d’un discours sur le fait que tout le monde ne devrait jamais abandonner. » 28. Je veux que vous agissiez en tant que tuteur d’écriture IA. Je vais vous fournir un étudiant qui a besoin d’aide pour améliorer son écriture et votre tâche est d’utiliser des outils d’intelligence artificielle, tels que le traitement du langage naturel, pour donner à l’étudiant des commentaires sur la façon dont il peut améliorer sa composition. Vous devriez également utiliser vos connaissances rhétoriques et votre expérience sur les techniques d’écriture efficaces afin de suggérer des moyens pour l’élève de mieux exprimer ses pensées et ses idées sous forme écrite. Ma première demande est « J’ai besoin de quelqu’un pour m’aider à éditer ma thèse de maîtrise. » 29. Comment retirer les time code d'un dialogue de film d'un document dans Word avec un script, pouvez-vous me proposer ce script ? 30. Comment rattacher des phrases qui sont séparées par des retours à la ligne sans exploiter toute la ligne, faire ceci avec un script VBA pour un document Word 31. Je veux que vous agissiez en tant que conférencier motivateur. Assemblez des mots qui inspirent l’action et donnent aux gens le sentiment d’être habilités à faire quelque chose au-delà de leurs capacités. Vous pouvez parler de n’importe quel sujet, mais l’objectif est de vous assurer que ce que vous dites résonne avec votre public, en les incitant à travailler sur leurs objectifs et à rechercher de meilleures possibilités. Ma première demande est : « J’ai besoin d’un discours sur le fait que tout le monde devrait essayer ChatGPT. »
Erol GIRAUDY 27 32. Je veux que vous agissiez comme un coach motivateur. Je vais vous fournir des informations sur les objectifs et les défis de quelqu’un, et ce sera votre travail de trouver des stratégies qui peuvent aider cette personne à atteindre ses objectifs. Cela pourrait impliquer de fournir des affirmations positives, de donner des conseils utiles ou de suggérer des activités qu’ils peuvent faire pour atteindre leur objectif final. Ma première demande est « J’ai besoin d’aide pour me motiver à rester discipliné tout en étudiant pour un examen à venir ».
Erol GIRAUDY 28 5 - NORMES APA ET ISO AINSI QUE CELLES EUROPEENNES. Exemple de Questions : explique le fonctionnement de l'AI et cite les sources en norme APAvi (ajoutez URL si vous les voulez). Norme APA : APA (American Psychological Association) style is a citation and formatting style commonly used in the social sciences, including psychology and education. It outlines the format for in-text citations, reference lists, and overall document appearance. Bonjour, c’est Bing. Oui, je connais l’American Psychological Association (APA). C’est une organisation professionnelle qui représente les psychologues aux États-Unis et au Canada1. Elle a établi un style de citation pour les travaux académiques en psychologie et dans d’autres disciplines2. Pour citer les sources en norme APA et les URL, il faut suivre quelques règles générales : Pour les œuvres avec des DOI (identifiants d’objet numérique), fournir le DOI sous forme de lien à la fin de la référence3. Pour les œuvres sans DOI provenant de sites web (à l’exception des bases de données de recherche académique), fournir une URL dans la référence (tant que l’URL fonctionnera pour les lecteurs)3. Pour les œuvres sans DOI provenant de la plupart des bases de données de recherche académique, ne pas inclure d’URL ou d’informations sur la base de données dans la référence car ces œuvres sont largement disponibles. La référence doit être la même que celle d’une version imprimée de l’œuvre3. Vous pouvez trouver des exemples de références en norme APA sur le site web officiel du style APA2. https://apastyle.apa.org/ L'American Psychological Association (APA). C'est une organisation professionnelle qui représente les psychologues aux États-Unis et au Canada. Elle a établi un style de citation pour les travaux académiques en psychologie et dans d'autres disciplines. Pour citer les sources en norme APA et les URL, il faut suivre quelques règles générales : - Pour les œuvres avec des DOI (identifiants d'objet numérique), fournir le DOI sous forme de lien à la fin de la référence. - Pour les œuvres sans DOI provenant de sites web (à l'exception des bases de données de recherche académique), fournir une URL dans la référence (tant que l'URL fonctionnera pour les lecteurs). - Pour les œuvres sans DOI provenant de la plupart des bases de données de recherche académique, ne pas inclure d'URL ou d'informations sur la base de données dans la référence car ces œuvres sont largement disponibles. La référence doit être la même que celle d'une version imprimée de l'œuvre. Vous pouvez trouver des exemples de références en norme APA sur le site web officiel du style APA. En savoir plus : 1. apastyle.apa.org https://apastyle.apa.org/
Erol GIRAUDY 29 Voici un exemple de référence avec un DOI : White, C. (2006). The spirit of disobedience: An invitation to resistance. Harper’s Magazine, 312(1871), 29–34. https://doi.org/10.1038/546123a Dans cet exemple, le DOI est fourni sous forme de lien à la fin de la référence1. Il s’agit d’une chaîne alphanumérique unique qui identifie le contenu et fournit un lien persistant vers son emplacement sur internet1. Les DOI peuvent être trouvés dans les notices des bases de données et les listes de références des œuvres publiées. Voici un exemple de référence avec un DOI : - White, C. (2006). The spirit of disobedience: An invitation to resistance. Harper's Magazine, 312(1871), 29–34. https://doi.org/10.1038/546123a Dans cet exemple, le DOI est fourni sous forme de lien à la fin de la référence. Il s'agit d'une chaîne alphanumérique unique qui identifie le contenu et fournit un lien persistant vers son emplacement sur internet. Les DOI peuvent être trouvés dans les notices des bases de données et les listes de références des œuvres publiées. En savoir plus : 1. apastyle.apa.org https://apastyle.apa.org/ 2. scribbr.com https://www.scribbr.com/frequently-asked-questions/format-a-doi-in-apastyle/ 3. libguides.wpi.edu https://libguides.wpi.edu/citingsources/apa_examples Norme APA me donner son équivalence en Europe En Europe, la norme de citation et de mise en forme la plus couramment utilisée et appelée "norme ISO 690". Cependant, il est important de noter que la norme APA est également utilisée dans certains pays européens, en particulier dans les domaines de la psychologie et de l'éducation, ainsi que dans les universités et les institutions de recherche qui ont des liens étroits avec des collègues américains. Expliquez le fonctionnement de l'AI et cite les sources en norme APA (ajoutez URL si vous les voulez). L'IA, ou intelligence artificielle, est un domaine de l'informatique qui s'intéresse à la création de machines capables d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine, telles que la compréhension du langage naturel, la reconnaissance d'images ou la prise de décision. Les méthodes et les techniques utilisées dans le domaine de l'IA peuvent varier considérablement en fonction de l'application spécifique, mais toutes visent à permettre aux machines de traiter l'information de manière autonome et de réaliser des tâches de manière similaire à l'homme. L'IA utilise principalement des algorithmes d'apprentissage automatique pour traiter des données et améliorer ses performances au fil du temps. Les algorithmes d'apprentissage
Erol GIRAUDY 30 automatique sont des programmes informatiques qui permettent à une machine d'apprendre à partir d'un ensemble de données. L'IA utilise ces algorithmes pour identifier des schémas dans les données, de sorte que la machine puisse ensuite appliquer ces schémas pour résoudre des problèmes similaires à l'avenir. Il existe plusieurs types d'algorithmes d'apprentissage automatique, notamment l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. L'apprentissage supervisé est utilisé pour résoudre des problèmes de classification et de régression, où la machine apprend à prédire des étiquettes ou des valeurs numériques en fonction des entrées. L'apprentissage non supervisé est utilisé pour découvrir des schémas dans les données sans étiquettes, tandis que l'apprentissage par renforcement est utilisé pour apprendre à un agent à prendre des décisions dans un environnement en récompensant ou en punissant des actions. Le fonctionnement de l'IA peut être complexe et varie en fonction de l'application, mais en général, il suit un processus de traitement de données, d'identification de schémas et d'application de ces schémas pour résoudre des problèmes. Les performances de l'IA dépendent en grande partie de la qualité et de la quantité des données utilisées pour l'entraînement, ainsi que de la qualité des algorithmes d'apprentissage automatique utilisés. Sources : • Russell, S. J., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence : a modern approach. Prentice Hall Press. • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. • LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436- 444. https://doi.org/10.1038/nature14539 Expliquez le fonctionnement de l'AI pour un expert depuis 20 ans et cite les sources en norme APA ajoutez les URL des sources. L'intelligence artificielle (AI) est un domaine en constante évolution qui vise à développer des machines capables de simuler les capacités cognitives humaines, telles que la perception, la compréhension, la raison et l'apprentissage. Au fil des ans, l'AI a connu des avancées significatives, notamment grâce à l'utilisation de l'apprentissage automatique et des réseaux de neurones. Le fonctionnement de l'AI dépend du type de modèle utilisé. Cependant, de manière générale, les modèles d'IA impliquent trois étapes principales : la collecte de données, l'apprentissage et l'inférence. La collecte de données est le processus de rassemblement de données pertinentes à partir de diverses sources, telles que des bases de données, des
Erol GIRAUDY 31 fichiers textuels, des images ou des vidéos. Ces données sont ensuite utilisées pour entraîner le modèle d'IA. L'apprentissage est la phase pendant laquelle le modèle d'IA est entraîné à partir des données collectées. L'apprentissage peut se faire de différentes manières, notamment grâce à l'apprentissage supervisé, non supervisé, semi- supervisé ou par renforcement. L'inférence est la phase pendant laquelle le modèle d'IA utilise les connaissances qu'il a acquises lors de la phase d'apprentissage pour effectuer des prédictions ou prendre des décisions. Cette phase peut également impliquer la rétroaction du modèle sur ses propres prédictions, afin de l'améliorer encore davantage. Il existe de nombreuses techniques et algorithmes d'IA différents, tels que les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support, les arbres de décision, les réseaux bayésiens, les processus gaussiens et bien d'autres encore. Chacun de ces modèles peut être adapté à des tâches spécifiques, telles que la classification, la reconnaissance de formes, la prédiction, l'optimisation et bien d'autres encore. Sources : • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press. https://www.deeplearningbook.org/ • Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction. Springer Science & Business Media. https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf • Russell, S. J., & Norvig, P. (2009). Artificial intelligence : A modern approach. Prentice Hall. https://www.cs.ubc.ca/~poole/cs322/5browsereading/aimodernapproach.pdf Nous constatons que les réponses ne sont pas identiques, de plus les sources sont plus complètes et avec toutes les URL. M'en dire un peu plus sur le prompt avec ChatGPT et cite les sources en norme APA ajoutez les URL des sources. Le prompt avec ChatGPT fait référence à l'utilisation d'un modèle de langage naturel appelé ChatGPT pour générer automatiquement du texte en réponse à des requêtes de l'utilisateur. Ce modèle est basé sur l'utilisation de réseaux de neurones pour prédire la suite la plus probable d'un texte en se basant sur les mots précédents.
Erol GIRAUDY 32 Le fonctionnement de ChatGPT repose sur un entraînement préalable sur de vastes corpus de texte, qui lui permettent de comprendre les structures et les schémas du langage naturel. Lorsqu'un utilisateur saisit une requête, le modèle utilise cette information pour générer une réponse qui correspond le mieux à la demande de l'utilisateur. Les réponses générées peuvent varier en longueur et en complexité en fonction de la nature de la requête. Les applications de ChatGPT sont variées et incluent des chatbots, des réponses automatiques à des e-mails, des assistants personnels virtuels et bien d'autres encore. Sources : • Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI blog. https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-models.pdf • Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165. https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf • Radford, A., & Li, I. (2021). DALL·E 2 : Exploring the limits of data-driven image generation with transformers. OpenAI blog. https://openai.com/blog/dall-e-2/ M'en dire un peu plus sur le prompt avec ChatGPT et cite les sources en norme APA ajoutez les URL des sources. Le prompt donné était une demande d'information générale sur ChatGPT, qui est un modèle de langage développé par OpenAI. ChatGPT est un système d'intelligence artificielle qui utilise l'apprentissage profond pour répondre à des questions, générer du texte et réaliser d'autres tâches liées à la langue naturelle. En ce qui concerne les sources pour cette réponse, j'ai consulté plusieurs ressources pour répondre à cette question. Voici une liste des sources que j'ai utilisées pour cette réponse, au format APA : • OpenAI. (2022). GPT (Generative Pretrained Transformer). https://openai.com/blog/gpt/ • Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving language understanding by generative pre-training. https://cdn.openai.com/research- covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf • Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D. M., Wu, J., … Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. https://arxiv.org/abs/2005.14165 L'article publié sur le blog d'OpenAI fournit une présentation générale de la technologie GPT, qui est utilisée dans ChatGPT. L'article de recherche d'origine de Radford et al. (2018) décrit en détail le fonctionnement de la méthode de pré-entraînement génératif utilisée dans GPT, tandis que l'article de Brown et al. (2020) se concentre sur les capacités de ChatGPT à apprendre rapidement à partir de peu d'exemples.
Erol GIRAUDY 33 Les deux questions sont similaires, néanmoins les réponses ne sont pas identiques. Expliquez-moi le fonctionnement de l'AI et cite les sources en norme ISO 690 puis ajoutez URL L'intelligence artificielle (IA) est un domaine en constante évolution, qui implique l'utilisation de l'informatique et de l'apprentissage automatique pour créer des systèmes capables d'imiter les capacités cognitives humaines telles que la perception, l'apprentissage, la résolution de problèmes et la prise de décisions. Le fonctionnement de l'IA dépend des algorithmes et des modèles de machine learning qui permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et d'expériences. Voici quelques sources en norme ISO 690 pour en apprendre davantage sur le fonctionnement de l'IA : • Russell, S. J., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence : a modern approach. Prentice Hall. • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. • Domingos, P. (2015). The master algorithm: How the quest for the ultimate learning machine will remake our world. Basic Books. URL : • https://www.pearson.com/us/higher-education/program/Russell-Artificial- Intelligence-A-Modern-Approach-3rd-Edition/PGM293132.html • https://www.deeplearningbook.org/ • https://www.basicbooks.com/titles/pedro-domingos/the-master- algorithm/9780465065707/ Une autre variante de question avec le terme « commenter ce résultat » Expliquez-moi le fonctionnement de l'AI et cite les sources en norme ISO 690 puis y ajoutez URL et commenter ce résultat L'intelligence artificielle (IA) est un domaine en constante évolution, qui implique l'utilisation de l'informatique et de l'apprentissage automatique pour créer des systèmes capables d'imiter les capacités cognitives humaines telles que la perception, l'apprentissage, la résolution de problèmes et la prise de décisions. Le fonctionnement de l'IA dépend des algorithmes et des modèles de machine learning qui permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et d'expériences. Voici quelques sources en norme ISO 690 pour en apprendre davantage sur le fonctionnement de l'IA :
Erol GIRAUDY 34 • Russell, S. J., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence : a modern approach. Prentice Hall. URL : https://www.pearson.com/us/higher-education/program/Russell- Artificial-Intelligence-A-Modern-Approach-3rd-Edition/PGM293132.html Cette source est une référence incontournable en matière d'intelligence artificielle. Elle couvre un large éventail de sujets, des méthodes de recherche aux algorithmes, en passant par les applications et les implications sociales. Ce livre est largement utilisé dans les cours universitaires d'intelligence artificielle. • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. URL : https://www.deeplearningbook.org/ Ce livre est une référence pour les techniques de deep learning, qui est une branche de l'apprentissage automatique qui permet aux réseaux de neurones artificiels d'apprendre des modèles complexes. Cette source est souvent utilisée dans les cours avancés d'apprentissage automatique. • Domingos, P. (2015). The master algorithm: How the quest for the ultimate learning machine will remake our world. Basic Books. URL : https://www.basicbooks.com/titles/pedro-domingos/the-master- algorithm/9780465065707/ Dans ce livre, l'auteur explore l'idée d'un algorithme ultime qui peut apprendre n'importe quelle tâche. Cette source est intéressante pour comprendre les implications et les enjeux de l'apprentissage automatique à grande échelle. En somme, ces sources offrent une vue d'ensemble complète sur le fonctionnement de l'IA et couvrent des aspects allant des méthodes de recherche aux applications pratiques, en passant par les implications sociales. Les URL fournies permettent d'accéder directement aux sources en ligne, ce qui peut être utile pour une recherche plus approfondie. Normes européennes : European Committee for Standardization. (2008). CEN Workshop Agreement : Workshop on citation of standards. European Committee for Standardization. Les sources ci-dessus fournissent des informations sur les normes APA, ISO et européennes et comment les utiliser pour les citations dans les travaux de recherche et les publications. Chacune des sources fournit des informations spécifiques sur une norme particulière. Les URL des sources sont les suivantes : APA : https://apastyle.apa.org/ ISO : https://www.iso.org/standard/69011.html Normes européennes : https://www.cen.eu/work/areas/CitStandardization/Pages/default.aspx Ces sources sont toutes utiles pour comprendre les normes de citation et leur application dans les travaux de recherches et les publications. Les normes de citation sont importantes car elles
Erol GIRAUDY 35 aident à assurer l'exactitude et la crédibilité des sources citées dans les travaux de recherche et les publications. Les normes APA, ISO et européennes sont des normes courantes utilisées dans le monde académique et professionnel, et il est important de comprendre comment les utiliser correctement pour éviter les erreurs de citation. Est-ce que ChatGPT se souvient de ce qui s'est passé plus tôt dans la conversation ? Est-ce que ChatGPT peut faire référence à des parties antérieures d'une conversation ? Bien que ChatGPT puisse se souvenir de ce que l'utilisateur a dit précédemment dans la conversation, il y a une limite à la quantité d'informations qu'il peut retenir. Le modèle peut faire référence à environ 3000 mots (ou 4000 jetons) de la conversation en cours - toute information au-delà de cela n'est pas stockée. Veuillez noter que ChatGPT n'est pas en mesure d'accéder aux conversations passées pour informer ses réponses dans la conversation actuelle, car il est entraîné sur un grand corpus de texte mais n'a pas accès aux interactions passées spécifiques. Cependant, dans la conversation actuelle, ChatGPT peut utiliser sa mémoire des échanges précédents pour fournir des réponses plus personnalisées et contextuellement pertinentes.
Erol GIRAUDY 36 6 – APERÇUS DE LA PROGRAMMATION ET DES CODES. Je commence par la solution la plus simple pour faire du dev. Avec des formations disponibles en ligne. Azure pour les développeurs Python Déployez votre code Python sur Azure pour les applications web, les applications sans serveur, les conteneurs et les modèles Machine Learning. Tirez parti des bibliothèques Azure (SDK) pour Python pour accéder par programmation à la gamme complète des services Azure, notamment le stockage, les bases de données, les fonctionnalités d’IA prédéfinies et bien plus encore. Possibilité de downloader un PDF. azure developer python | Microsoft Learn Use the Azure libraries (SDK) for Python Use the Azure libraries (SDK) for Python | Microsoft Learn Azure documentation | Microsoft Learn
Erol GIRAUDY 37 Vidéo de formation de chez MS : Il existe une présentation vidéo de ce didacticielvii , y compris les étapes préalables, qui peuvent être visionnées sur ce post YouTube de la communauté. Explorer les intégrations Azure OpenAI Service et la recherche de documents Azure OpenAI embeddings + search tutorial Tutoriel sur l'utilisation des embeddings Azure OpenAI et de la similarité cosinus pour la recherche de texte.
Erol GIRAUDY 38 Cette vidéo est basée sur l'article suivant : https://learn.microsoft.com/azure/cog... Si vous souhaitez du contenu sur le nouveau modèle d'embeddings V2, consultez cette vidéo ensuite : https://youtu.be/fODk-alDqWw Cette vidéo suppose que vous avez installé Python + Jupyter notebooks. Si vous avez besoin d'aide pour configurer cela, nous avons une vidéo qui guide le processus sur Windows ici : https://youtu.be/l9TB-a3OBq8 How to train a new language model from scratch using Transformers and Tokenizers (huggingface.coviii ) Comment former un nouveau modèle de langage à partir de zéro à l’aide de Transformers et de Tokenizers. Dans cet article, nous allons montrer comment former un « petit » modèle (84 M paramètres = 6 couches, 768 tailles cachées, 12 têtes d’attention) – c’est le même nombre de couches et de têtes que DistilBERT – sur l’espéranto. Nous allons ensuite affiner le modèle sur une tâche en aval de balisage d’une partie de la parole. L’espéranto est une langue construite dont l’objectif est d’être facile à apprendre. Nous l’avons choisi pour cette démo pour plusieurs raisons : C’est une langue relativement pauvre en ressources (même si elle est parlée par ~ 2 millions de personnes), donc cette démo est moins ennuyeuse que la formation d’un modèle anglais de plus. Sa grammaire est très régulière (par exemple, tous les noms communs se terminent en -o, tous les adjectifs en -a), nous devrions donc obtenir des résultats linguistiques intéressants même sur un petit ensemble de données. Enfin, l’objectif global à la base de la langue est de rapprocher les gens (favorisant la paix mondiale et la compréhension internationale), ce qui, pourrait-on dire, est aligné sur l’objectif de la communauté NLP. N.B. Vous n’aurez pas besoin de comprendre l’espéranto pour comprendre cet article, mais si vous voulez l’apprendre, Duolingo a un bon cours avec 280 <> apprenants actifs. Notre modèle va s’appeler... Attendez... EsperBERTo. « Nous avons choisi de former un tokenizer d'encodage de paires d'octets au niveau de l'octet (le même que GPT-2), avec les mêmes jetons spéciaux que RoBERTa.
Erol GIRAUDY 39 Choisissons arbitrairement sa taille à 52 000. Nous vous recommandons de former un BPE au niveau des octets (plutôt que disons, un tokenizer comme Bert) car il commencera à construire son vocabulaire à partir d'un alphabet d'octets simples, donc tous les mots seront décomposables en jetons (plus de jetons <nek> !). » Source en anglais : https://huggingface.co/blog/how-to-train Votre modèle a une page sur https://huggingface.co/models et tout le monde peut la charger en utilisant AutoModel.from_pretrained("username/model_name") Si vous souhaitez jeter un œil à des modèles dans différentes langues, consultez https://huggingface.co/models Posons la même question à ChatGPT : Comment former un nouveau modèle de langage à partir de zéro à l’aide de Transformers et de Tokenizers. La création d'un nouveau modèle de langage à partir de zéro à l'aide de Transformers et de Tokenizers peut sembler intimidante, mais elle peut être abordée en suivant les étapes suivantes : 1. Collecter un ensemble de données de texte : Pour former un nouveau modèle de langage, vous avez besoin d'un grand ensemble de données de texte dans la langue que vous souhaitez modéliser. Vous pouvez collecter ces données à partir de sources en ligne ou à partir de votre propre corpus. 2. Nettoyer les données : Les données collectées peuvent nécessiter un certain nettoyage pour éliminer les caractères spéciaux, les erreurs de formatage, les doublons, etc. pour obtenir des données propres et cohérentes. 3. Tokenization : Les modèles de langue basés sur Transformer ont besoin que le texte soit divisé en tokens avant d'être utilisé. La bibliothèque Tokenizers de Hugging Face peut être utilisée pour cette étape. Les tokenizers prennent en charge une variété de techniques de tokenization, notamment la tokenization basée sur l'espace, la tokenization de caractères et la tokenization par sous-mots (subword). 4. Prétraitement : Le prétraitement des données est une étape importante pour entraîner un modèle de langage robuste. Les techniques de prétraitement courantes comprennent la normalisation, la suppression de stop words, la lemmatisation, etc. Ces étapes sont effectuées à l'aide d'outils de traitement de texte tels que NLTK ou spaCy. 5. Entraîner le modèle de langage : L'entraînement d'un modèle de langage Transformer se fait à l'aide de la bibliothèque PyTorch ou TensorFlow. Il est recommandé d'utiliser une architecture de modèle de langue pré-formé telle que GPT-2, BERT ou RoBERTa comme point de départ et de continuer
Erol GIRAUDY 40 à entraîner le modèle à partir de là. Cela permet de réduire le temps d'entraînement et d'améliorer les performances du modèle. Pendant l'entraînement, le modèle apprendra à prédire le mot suivant dans une phrase en se basant sur le contexte précédent. 6. Évaluation et réglage des hyperparamètres : Il est important d'évaluer les performances du modèle de langage en utilisant des métriques telles que la perplexité ou l'exactitude de prédiction de mot. Les hyperparamètres tels que le nombre de couches, la taille du batch, le taux d'apprentissage, etc. doivent être ajustés pour améliorer les performances du modèle. 7. Génération de texte : Une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé pour générer du texte en utilisant la méthode de décodage de Beam Search ou de sampling. La qualité du texte généré dépend de la qualité de l'ensemble de données d'entraînement, de la qualité de la tokenization et du prétraitement, ainsi que des hyperparamètres utilisés pour l'entraînement. En suivant ces étapes, vous pouvez créer votre propre modèle de langage à partir de zéro en utilisant Transformers et Tokenizers. En savoir un peu plus Me donner les Normes APA – ISO - Normes européennes et les URL de cette réponse. Voici les normes et les URL correspondants pour les informations fournies : Normes APA (6ème édition) : Il n'y a pas de norme APA spécifique pour la création d'un modèle de langage à partir de zéro. Cependant, si vous citez des sources dans votre étude de recherche sur les modèles de langage, vous devez suivre les normes APA pour les citations et les références. Voici un lien vers le manuel de publication de l'APA (en anglais) : https://apastyle.apa.org/manual/. Normes ISO : Il n'y a pas de norme ISO spécifique pour la création de modèles de langage. Les normes ISO sont généralement utilisées dans les domaines de la gestion de la qualité, de la sécurité de l'information, etc. Si vous souhaitez en savoir plus sur les normes ISO, vous pouvez consulter le site Web de l'Organisation internationale de normalisation (ISO) : https://www.iso.org/home.html. Normes européennes : Il n'y a pas de norme européenne spécifique pour la création de modèles de langage. Les normes européennes sont généralement utilisées dans les domaines de la construction, de l'ingénierie, etc. Si vous souhaitez en savoir plus sur les normes européennes, vous pouvez consulter le site Web du Comité européen de normalisation (CEN) : https://www.cen.eu/.
Erol GIRAUDY 41 URL de cette réponse : https://www.askpython.com/python/examples/natural-language-processing/create-a- language-model-using-transformers-and-tokenizers Note : Il convient de noter que les normes APA, ISO et européennes sont différentes et qu'elles sont généralement utilisées dans des domaines différents. Les normes APA sont principalement utilisées dans les sciences sociales et du comportement, tandis que les normes ISO et européennes sont plus courantes dans les domaines de la qualité, de la sécurité, de la construction, de l'ingénierie, etc. La dernière URL est malheureusement erronée avec la réponse de ChatGPT. Ce n’est pas encore parfait. Maintenant voyons comment faire avec ChatGPT et Python sur un ordinateur sous Windows 11 : Oui, vous pouvez installer ChatGPT localement sur votre machine. ChatGPT est une variante du modèle de langage GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), développé par OpenAI. Il est conçu pour générer du texte de type humain dans un style conversationnel et peut être utilisé pour une variété de tâches de traitement du langage naturel telles que les chatbots, la traduction linguistique et la réponse aux questions. Pour installer ChatGPT, vous devrez installer le client API OpenAI et configurer une clé API. Vous devrez également installer le langage de programmation Python et les bibliothèques requises. Nous allons le voir après avoir répondu à la question ci-dessous. Me montrer un modèle de langage à partir de zéro à l’aide de Transformers et de Tokenizers. Il est possible de créer un modèle de langage à partir de zéro en utilisant la bibliothèque Hugging Face Transformers et le module Tokenizers pour le traitement des données. Voici un exemple simple de création d'un modèle de langage en utilisant ces outils : Tout d'abord, nous devons installer les bibliothèques requises :
Erol GIRAUDY 42 Ensuite, nous pouvons créer un jeu de données fictives pour entraîner notre modèle : Ensuite, nous pouvons utiliser le module Tokenizers pour créer un tokenizer qui convertira nos données textuelles en tokens. Nous allons utiliser un tokenizer WordPiece pour diviser les mots en sous-mots afin de réduire la dimensionnalité de notre espace de vocabulaire : Ensuite, nous pouvons utiliser le tokenizer pour encoder nos données en utilisant les tokens générés :
Erol GIRAUDY 43 Maintenant que nous avons encodé nos données, nous pouvons créer notre modèle de langage à partir de zéro en utilisant la bibliothèque Hugging Face Transformers. Nous allons utiliser un modèle Transformer de base avec deux couches de tête et un espace de vocabulaire de 1000 : Dans cet exemple, nous avons entraîné le modèle pendant cinq époques sur les données encodées, en calculant la perte moyenne pour chaque époque.
Erol GIRAUDY 44 ALT+F = Exemple de la page de requête dans ChatGPT avec ses paramètres. F11 pour quitter le plein écran Copy du code Python : Code nº1 !pip install torch !pip install transformers !pip install tokenizers Code nº2 Import random # Création d'un jeu de données fictif data = ['Je suis content', 'Je suis triste', 'Il fait beau aujourd'hui', 'C'est une belle journée', 'Il pleut dehors', 'Le chat est sur le tapis', 'Le chien court dans le parc', 'Le soleil se couche', 'Les étoiles brillent dans le ciel'] # Mélanger les données pour l'entraînement aléatoire random.shuffle(data) Code nº3 from tokenizers import Tokenizer
Erol GIRAUDY 45 from tokenizers.models import WordPiece from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace from tokenizers.trainers import WordPieceTrainer # Création d'un tokenizer WordPiece tokenizer = Tokenizer(WordPiece()) # Ajout de la pré-tokenisation par espace blanc tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace() # Définition du vocabulaire et entraînement du tokenizer trainer = WordPieceTrainer(vocab_size=1000, min_frequency=2) tokenizer.train_from_iterator(data, trainer=trainer) Code nº4 # Encoder les données encoded_data = [tokenizer.encode(d) for d in data] # Afficher les données encodées for d in encoded_data: print(d.tokens) Code nº5 from transformers import TransfoXLTokenizer, TransfoXLLMHeadModel # Initialisation du tokenizer et du modèle tokenizer = TransfoXLTokenizer.from_pretrained('transfo-xl-wt103') model = TransfoXLLMHeadModel.from_scratch(vocab_size=1000, d_model=256, n_head=2, d_head=64, d_inner=1024, n_layer=2) # Entraînement du modèle sur les données encodées for epoch in range(5): total_loss = 0 for d in encoded_data:
Erol GIRAUDY 46 loss = model(d.input_ids.unsqueeze(0), lm_labels=d.input_ids.unsqueeze(0))[0] total_loss += loss.item() loss.backward() print('Epoch: {}, Loss: {}'.format(epoch, total_loss / len(encoded_data))) A vous de « jouer » Mais avant voici les étapes à suivre pour installer ChatGPT localement : 1. Installez Python 3.7 ou version ultérieure. Vous pouvez télécharger Python depuis le site officiel (https://www.python.org/) et suivre les instructions pour l'installer sur votre machine. 2. Installez le client API OpenAI. Vous pouvez le faire en exécutant la commande suivante : pip install openai Configurez une clé API. 3. Pour utiliser l'API OpenAI, vous devrez créer un compte et obtenir une clé API. Vous pouvez vous inscrire pour obtenir une clé API sur le site Web d'OpenAI (https://beta.openai.com/signup/). 4. Installez les bibliothèques requises. ChatGPT nécessite l'installation de plusieurs bibliothèques, notamment. requests, numpy, et tqdm. 5. Vous pouvez installer ces bibliothèques en exécutant la commande suivante : pip install pip install requests numpy tqdm Vous pouvez maintenant utiliser ChatGPT en l'important dans votre code Python et en utilisant la méthode openai.Completion.create(). openai.Completion.create() Il est bon de noter que : Lorsque vous créez votre compte une vérification par téléphone sera requise pour l'inscription. Votre numéro ne sera utilisé que pour vérifier votre identité à des fins de sécurité. Voici un exemple de génération de texte à l'aide de ChatGPT : import openai # Set the API key openai.api_key = “YOUR_API_KEY” # Use the ChatGPT model to generate text model_engine = “text-davinci-002” prompt = “Hello, how are you today?” completion = openai.Completion.create(engine=model_engine, prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1,stop=None,temperature=0.7)
Erol GIRAUDY 47 message = completion.choices[0].text print(message) 7 code results in openai/openai-quickstart-python or view all results on GitHub Lien vers votre KEY : Voir aussi : https://platform.openai.com/docs/guides/code/introduction https://platform.openai.com/docs/quickstart/build-your-application https://github.com/openai/openai-quickstart-python https://www.commentcoder.com/apprendre-python/ How to Clone a GitHub Repository et plusix https://www.howtogeek.com/451360/how-to-clone-a-github-repository/ 11 exemples de copilotes GitHub : Can A.I. Vous aide-t-il réellement à coder ? 11 GitHub Copilot Examples: Can A.I. Actually Help You Code? https://machinelearningknowledge.ai/github-copilot-examples-can-ai-actually-help-you-code/
Erol GIRAUDY 48 Voici mes installations Python sur mon PC avec Windows 11. Python 3.11 et App-ChatGPT Et maintenant, un plugin fait avec ChatGPT (exemple) Bonjour, c’est Bing. Un plugin est un logiciel qui s’ajoute à un autre pour lui apporter de nouvelles fonctionnalités. Les plugins peuvent être très utiles pour personnaliser votre site web, votre musique ou votre jeu vidéo. Cependant, ils peuvent aussi présenter des risques de sécurité s'ils ne sont pas mis à jour ou vérifiés1. Il existe des plugins gratuits et payants, avec des avantages et des inconvénients. Les plugins pour WordPress qui peuvent vous aider à améliorer votre site web. Par exemple, vous pouvez utiliser des plugins pour connecter votre site à Google Analytics, créer des formulaires de contact, optimiser votre référencement, sécuriser votre site ou augmenter vos conversions. Quel est votre objectif avec votre site WordPress ? https://wordpress.org/plugins/
Erol GIRAUDY 49 J'ai demandé à ChatGPT d'écrire un plugin WordPress. Il l'a fait, en moins de 5 minutes. J'ai demandé à ChatGPT d'écrire un plugin WordPress. Il l'a fait, en moins de 5 minutes - ZDNet https://www.zdnet.fr/actualites/j-ai-demande-a-chatgpt-d-ecrire-un-plugin- wordpress-il-l-a-fait-en-moins-de-5-minutes-39953768.htm "La qualité du code généré par ChatGPT Globalement, la qualité du code est propre. Le programme a correctement généré le bloc d'en- tête de WordPress et a écrit l'interface utilisateur du tableau de bord pour le plugin, ainsi que la logique de traitement du plugin. Il a placé mes lignes au-dessus des champs, alors que je l'avais spécifié en dessous, mais ce n'est pas vraiment un gros problème. C'est le même genre d'erreur qu'un client pourrait recevoir d'un développeur et qui nécessiterait un peu de travail pour être corrigée. Le code a fonctionné, mais il n'a pas intégré toutes les meilleures pratiques de programmation de WordPress, notamment sur la partie sécurisation du code. Par ailleurs, ChatGPT a également placé l'élément de menu du plugin dans Settings. Je l'aurais probablement placé sous Tools ou j'aurais donné à la fonction son propre élément de menu. Comme je n'ai pas précisé tout cela, je pense que ChatGPT a pris une décision par défaut en plaçant l'élément de menu à cet endroit. J'ai ajouté une dernière exigence à mon invite, demandant à l'IA de donner un nom au plugin : Ecrire un plugin WordPress compatible PHP 8 appelé "Robo Randomizer" qui...
Erol GIRAUDY 50 Bizarrement, l'IA m'a donné alors produit un plugin entièrement différent, qui fournit un shortcode plutôt qu'une interface de tableau de bord. Laissez-moi expliquer cela aux non- utilisateurs de WordPress, car c'est intéressant. Lorsque vous écrivez un plugin pour WordPress, vous pouvez le mettre à la disposition des visiteurs sur le site (c'est ce que l'on appelle le frontend) ou à la disposition de ceux qui se connectent au tableau de bord du site (c'est le backend). Dans mes instructions initiales, je n'ai pas spécifié frontend ou backend, mais l'IA a écrit ce que je voulais, c'est-à-dire une interface backend, un tableau de bord pour l'outil Mais lors de ce dernier essai, l'IA a décidé d'écrire le plugin comme un outil frontend, en le faisant exécuter par un shortcode. Dans WordPress, vous pouvez intégrer un code court dans un article et il exécutera le code d'un plugin. La dernière version que l'IA a produite me donnait ce shortcode, qui aurait permis de présenter la fonction de lignes aléatoires aux visiteurs du site. Après cela, ChatGPT a en quelque sorte perdu le fil. Je n'ai pas été en mesure d'obtenir l'ajout de fonctionnalités supplémentaires au plugin original et ChatGPT s'est contenté de générer la version shortcode. Il est donc clair que la maintenance du code n'est pas un point fort de ChatGPT. Les conséquences que l'on peut tirer de mon expérience de génération de code avec ChatGPT De toute évidence, il s'agit d'un plugin simple. Il est à peu près du niveau des exercices que je donnais à mes étudiants en première année de programmation lorsque j'enseignais à l'université. Il est loin d'être aussi complexe que d'autres plugins WordPress. Lorsque j'ai commencé à évoquer la création de plugin par ChatGPT sur les réseaux sociaux, j'ai reçu de nombreuses réactions. Et il y répond ici. https://www.zdnet.fr/actualites/j-ai-demande-a-chatgpt-d-ecrire-un-plugin- wordpress-il-l-a-fait-en-moins-de-5-minutes-39953768.htm 11 exemples de copilotes GitHub : Can A.I. Vous aide-t-il réellement à coder ? 11 GitHub Copilot Examples: Can A.I. Actually Help You Code? https://machinelearningknowledge.ai/github-copilot-examples-can-ai-actually-help-you-code/
Erol GIRAUDY 51 Azure OpenAI Service Documentation Learn how to use Azure OpenAI's powerful language models including the GPT- 3, Codex and Embeddings model series for content generation, summarization, semantic search, and natural language to code translation. Documentation du service Azure OpenAI Apprenez à utiliser les puissants modèles de langage d'Azure OpenAI, notamment les séries de modèles GPT-3, Codex et Embeddings pour la génération de contenu, la synthèse, la recherche sémantique et la traduction du langage naturel au code. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/openai/overview Request Access to Azure OpenAI Service Obligatoire Please read all instructions carefully and complete form as instructed Thank you for your interest in Azure OpenAI Service. Please submit this form to register for approval to access and use Azure OpenAI’s Limited Access text and code and/or DALL·E 2 text to image models (as indicated in the form). All use cases must be
Erol GIRAUDY 52 registered. Azure OpenAI Service requires registration and is currently only available to Microsoft managed customers and partners. Learn more about limited access to Azure OpenAI Service here. Limited access scenarios: When evaluating which scenarios to onboard, we consider who will directly interact with the application, who will see the output of the application, whether the application will be used in a high-stakes domain (e.g., medical), and the extent to which the application’s capabilities are tightly scoped. In general, applications in high stakes domains will require additional mitigations and are more likely to be approved for applications with internal-only users and internal-only audiences. Applications with broad possible uses, including content generation capabilities, are more likely to be approved if 1) the domain is not high stakes and users are authenticated or 2) in the case of high stakes domains, anyone who views or interacts with the content is internal to your company. Please be sure to visit the Azure OpenAI Service’s transparency note, which provides information and guidelines for responsible use of the service as well as system limitations that may be applicable to your scenario. If you are a current Azure OpenAI customer and would like to add additional use cases, please fill out this form Azure OpenAI Additional Use Case Form (microsoft.com) Possible causes for a denied application: 1) You are not a managed customer. Learn more here 2) Application submitted with personal email (Example: @gmail.com, @yahoo.com, @hotmail.com, etc.) 3) A scenario we are not yet supporting because of higher potential for misuse, such as a content creation application open to unauthenticated users who can generate unconstrained content on any topic Updates about your onboarding request: If you applied for Azure OpenAI text or code models, we will reply within approximately 10 business days. We are unable to offer timelines for DALL-E. Please add maccount@microsoft.com and csgate@microsoft.com to your Safe Senders list to ensure you receive all correspondence pertaining to your application, including the verification email from Microsoft Vetting Service. For questions about the application process, please contact our team at csgate@microsoft.com Pourquoi échanger autour de la ML ? Parce que : La Machine Learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle, qui utilise des techniques d'apprentissage pour améliorer ses performances à partir de données. Le rapport entre Machine Learning et l'analyse prédictive est que le Machine Learning est plus facile à mettre à jour en temps réel, tandis que l'analyse prédictive nécessite des mises à jour régulières. Enfin, le Deep Learning est une forme spécialisée de Machine Learning qui utilise des réseaux neuronaux pour fournir des réponses et qui est capable de déterminer la précision de lui-même. Qu’est-ce que la Machine Learning et comment fonctionne-t-il ? « La Machine Learning (MLx ) est le processus qui consiste à utiliser des modèles mathématiques de données pour aider un ordinateur à apprendre sans instruction directe. Il est considéré comme un sous-ensemble d’intelligence artificielle. Le Machine
Erol GIRAUDY 53 Learning utilise des algorithmes pour identifier des patterns dans les données, et ces patterns sont ensuite utilisés pour créer un modèle de données qui peut effectuer des prédictions. Avec des données et une expérience accrues, les résultats du Machine Learning sont plus précis, à l’instar de la manière dont les êtres humains s’améliorent avec la pratique. L’adaptabilité du Machine Learning en fait un excellent choix dans les scénarios où les données changent toujours, si la nature de la demande ou de la tâche est toujours décalée, ou si le codage d’une solution est effectivement impossible. » Que fait un ingénieur de Machine Learning ? « Les ingénieurs de Machine Learning convertissent les données brutes recueillies à partir de différents pipelines de données en modèles de science des données qui peuvent être appliqués et mis à l’échelle en fonction des besoins. Un ingénieur de Machine Learning connecte ces données structurées aux modèles définis par les scientifiques des données avec lesquels ils travaillent. En outre, les ingénieurs de Machine Learning développent également des algorithmes et des programmes qui permettent aux machines, aux ordinateurs et aux robots de traiter les données entrantes et d’identifier les modèles. » Les algorithmes de Machine Learning permettent d'identifier les patterns dans les données pour résoudre des problèmes tels que la prédiction de valeurs ou la création de catégories. Les secteurs tels que la banque et la finance, la santé, le transport, le service clientèle, la distribution et l'agriculture utilisent le Machine Learning de différentes façons pour améliorer leurs opérations. Lors du choix d'une plateforme de Machine Learning, il est important de rechercher des fonctionnalités telles que le cloud computing, un environnement de développement accessible, la prise en charge des frameworks familiers de Machine Learning et une sécurité de niveau d'entreprise. La Machine Learning offre la possibilité de prédire des valeurs, d'identifier les occurrences inhabituelles, de trouver la structure des données et de prédire les catégories. Les algorithmes peuvent être utilisés pour résoudre différents problèmes dans divers secteurs, tels que la gestion des risques financiers, la prédiction des épidémies, l'optimisation des itinéraires de livraison, l'analyse des modèles d'achat, le diagnostic des pathologies végétales, etc. Le processus de Machine Learning pour résoudre les problèmes comprend les étapes suivantes : 1. Collecter et préparer les données en identifiant les sources de données, en compilant les données et en résolvant les problèmes d'intégrité des données. 2. Former le modèle en divisant les données préparées en un jeu d'apprentissage et un jeu de test, en adaptant les modèles de Machine Learning à la précision. 3. Valider le modèle en utilisant le jeu de test pour évaluer les performances et la précision. 4. Interpréter les résultats pour obtenir des insights, tirer des conclusions et prédire les résultats.

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