A lire absolument : 15 articles essentiels sur l'IA pour les développeurs GenAI

Introduction

À mesure que le domaine de l’intelligence artificielle (IA) continue de croître et d’évoluer, il devient de plus en plus important pour les futurs développeurs d’IA de se tenir au courant des dernières recherches et avancées. L'un des meilleurs moyens d'y parvenir est de lire les AI Papers pour les développeurs GenAI, qui fournissent des informations précieuses sur les techniques et les algorithmes de pointe. Cet article explorera 15 articles essentiels sur l'IA pour les développeurs GenAI. Ces articles couvrent divers sujets, du traitement du langage naturel à la vision par ordinateur. Ils amélioreront votre compréhension de l’IA et augmenteront vos chances de décrocher votre premier emploi dans ce domaine passionnant.

Importance des articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

Les AI Papers pour les développeurs GenAI permettent aux chercheurs et aux experts de partager leurs découvertes, méthodologies et avancées avec la communauté au sens large. En lisant ces articles, vous avez accès aux dernières avancées en matière d'IA, vous permettant de garder une longueur d'avance et de prendre des décisions éclairées dans votre travail. De plus, les AI Papers pour les développeurs GenAI fournissent souvent des explications détaillées des algorithmes et des techniques, vous permettant de mieux comprendre leur fonctionnement et la manière dont ils peuvent être appliqués à des problèmes du monde réel.

La lecture d'AI Papers pour les développeurs GenAI offre plusieurs avantages aux aspirants développeurs d'IA. Premièrement, il vous aide à rester informé des dernières recherches et tendances dans le domaine. Ces connaissances sont cruciales lorsqu’on postule à des emplois liés à l’IA, car les employeurs recherchent souvent des candidats familiers avec les avancées les plus récentes. De plus, la lecture d'articles sur l'IA vous permet d'élargir vos connaissances et d'acquérir une compréhension plus approfondie des concepts et des méthodologies de l'IA. Ces connaissances peuvent être appliquées à vos projets et recherches, faisant de vous un développeur d’IA plus compétent et qualifié.

Un aperçu : documents essentiels sur l'IA pour les développeurs GenAI avec des liens

Document 1 : Transformateurs : l'attention est tout ce dont vous avez besoin

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Résumé du document

L'article présente le Transformer, une nouvelle architecture de réseau neuronal pour les tâches de transduction de séquences, telles que la traduction automatique. Contrairement aux modèles traditionnels basés sur des réseaux neuronaux récurrents ou convolutifs, le Transformer s'appuie uniquement sur des mécanismes d'attention, éliminant ainsi le besoin de récurrence et de convolutions. Les auteurs soutiennent que cette architecture offre des performances supérieures en termes de qualité de traduction, de parallélisabilité accrue et de temps de formation réduit.

Informations clés sur les articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

1. Mécanisme d'attention
   
   Le Transformer est entièrement construit sur des mécanismes d'attention, lui permettant de capturer les dépendances globales entre les séquences d'entrée et de sortie. Cette approche permet au modèle de considérer les relations sans être limité par la distance entre les éléments des séquences.

2. Parallélisation

   L'un des avantages majeurs de l'architecture Transformer est sa parallélisabilité accrue. Les modèles récurrents traditionnels souffrent du calcul séquentiel, ce qui rend la parallélisation difficile. La conception du Transformer permet un traitement parallèle plus efficace pendant la formation, réduisant ainsi les temps de formation.

3. Qualité et efficacité supérieures
   
   L'article présente des résultats expérimentaux sur des tâches de traduction automatique, démontrant que le Transformer atteint une qualité de traduction supérieure par rapport aux modèles existants. Il surpasse de loin les résultats de pointe précédents, y compris les modèles d’ensemble. De plus, le Transformer obtient ces résultats avec un temps de formation considérablement réduit.

4. Performances de traduction
   
   Lors de la tâche de traduction anglais-allemand du WMT 2014, le modèle proposé atteint un score BLEU de 28.4, dépassant les meilleurs résultats existants de plus de 2 BLEU. Sur la tâche de l'anglais vers le français, le modèle établit un nouveau score BLEU de pointe de 41.8 après une formation de seulement 3.5 jours sur huit GPU.

5. Généralisation à d'autres tâchesLes auteurs démontrent que l'architecture Transformer se généralise bien à des tâches allant au-delà de la traduction automatique. Ils appliquent avec succès le modèle à l'analyse de circonscriptions anglaises, démontrant son adaptabilité à différents problèmes de transduction de séquences.

Article 2 : BERT : Pré-formation de transformateurs bidirectionnels profonds pour la compréhension du langage

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La pré-formation au modèle linguistique s'est avérée efficace pour améliorer diverses tâches de traitement du langage naturel. L'article fait la distinction entre les approches basées sur les fonctionnalités et les approches de réglage fin pour appliquer des représentations linguistiques pré-entraînées. BERT est introduit pour remédier aux limites des approches de réglage fin, en particulier la contrainte d'unidirectionnalité des modèles de langage standard. L'article propose un objectif de pré-formation « Modèle de langage masqué » (MLM), inspiré de la tâche Cloze, pour permettre des représentations bidirectionnelles. Une tâche de « prédiction de la phrase suivante » est également utilisée pour pré-entraîner conjointement les représentations de paires de textes.

Informations clés sur les articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

1. Importance de la pré-formation bidirectionnelle
   
   L'article souligne l'importance de la pré-formation bidirectionnelle pour les représentations linguistiques. Contrairement aux modèles précédents, BERT utilise des modèles de langage masqués pour permettre des représentations bidirectionnelles profondes, surpassant les modèles de langage unidirectionnels utilisés par les travaux antérieurs.

2. Réduction des architectures spécifiques aux tâches
   
   BERT démontre que les représentations pré-entraînées réduisent le besoin d'architectures spécifiques à des tâches fortement conçues. Il devient le premier modèle de représentation basé sur un réglage fin offrant des performances de pointe sur un large éventail de tâches au niveau des phrases et des jetons, surpassant ainsi les architectures spécifiques à des tâches.

3. Avancées de pointe
   
   BERT obtient de nouveaux résultats de pointe sur onze tâches de traitement du langage naturel, démontrant sa polyvalence. Les améliorations notables incluent une augmentation substantielle du score GLUE, de la précision MultiNLI et des améliorations des tâches de réponse aux questions SQuAD v1.1 et v2.0.

Vous pouvez également lire: Affiner le BERT avec la modélisation du langage masqué

Article 3 : GPT : les modèles linguistiques sont des apprenants peu nombreux

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L'article discute des améliorations obtenues dans les tâches de traitement du langage naturel (NLP) en mettant à l'échelle les modèles de langage, en se concentrant sur GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), un modèle de langage autorégressif avec 175 milliards de paramètres. Les auteurs soulignent que même si les récents Modèles PNL démontrent des gains substantiels grâce à la pré-formation et au réglage fin, ils nécessitent souvent des ensembles de données spécifiques à des tâches avec des milliers d'exemples pour le réglage fin. En revanche, les humains peuvent effectuer de nouvelles tâches linguistiques avec peu d’exemples ou des instructions simples.

Informations clés sur les articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

1. La mise à l'échelle améliore les performances en quelques prises de vue

   Les auteurs démontrent que la mise à l’échelle des modèles de langage améliore considérablement les performances en quelques tâches, indépendamment des tâches. GPT-3, avec sa grande taille de paramètres, atteint parfois la compétitivité avec des approches de réglage fin de pointe sans réglage précis ou mises à jour de gradient spécifiques à la tâche.

2. Large applicabilité
   
   GPT-3 présente de solides performances dans diverses tâches de PNL, notamment les tâches de traduction, de réponse aux questions, de clonage et les tâches nécessitant un raisonnement à la volée ou une adaptation de domaine.
3. Défis et limites
   
   Alors que GPT-3 montre des capacités d'apprentissage remarquables en quelques étapes, les auteurs identifient les ensembles de données où il rencontre des difficultés et mettent en évidence les problèmes méthodologiques liés à la formation sur de grands corpus Web.
4. Génération d'articles de type humain
   
   GPT-3 peut générer des articles d’actualité que les évaluateurs humains ont du mal à distinguer des articles écrits par des humains.
5. Impacts sociétaux et considérations plus larges
   
   L'article discute des impacts sociétaux plus larges des capacités de GPT-3, en particulier dans la génération de textes de type humain. Les implications de sa performance dans diverses tâches sont considérées en termes d'applications pratiques et de défis potentiels.
6. Limites des approches PNL actuelles
   
   Les auteurs soulignent les limites des approches actuelles de PNL, en particulier leur dépendance à des ensembles de données de réglage précis spécifiques à des tâches, qui posent des défis tels que la nécessité de disposer de grands ensembles de données étiquetés et le risque de surajustement pour des distributions de tâches étroites. De plus, des inquiétudes surgissent quant à la capacité de généralisation de ces modèles en dehors des limites de leur distribution de formation.

Article 4 : CNN : classification ImageNet avec des réseaux de neurones à convolution profonde

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L'article décrit le développement et la formation d'un vaste réseau neuronal convolutif (CNN) profond pour la classification d'images sur les ensembles de données ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). Le modèle permet d'améliorer considérablement la précision de la classification par rapport aux méthodes de pointe précédentes.

Informations clés sur les articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

1. Architecture du modèle

   Le réseau neuronal utilisé dans l’étude est un CNN profond comportant 60 millions de paramètres et 650,000 1000 neurones. Il se compose de cinq couches convolutives, certaines suivies de couches de pooling maximum, et de trois couches entièrement connectées avec un softmax final à XNUMX XNUMX voies pour la classification.

2. Données d'entraînement
   
   Le modèle est formé sur un ensemble de données important de 1.2 million d'images haute résolution du concours ImageNet ILSVRC-2010. Le processus de formation consiste à classer les images en 1000 XNUMX classes différentes.

3. Performance

   Le modèle atteint respectivement les taux d'erreur parmi les 1 et 5 premiers de 37.5 % et 17.0 % sur les données de test. Ces taux d'erreur sont considérablement meilleurs que l'état de l'art précédent, ce qui indique l'efficacité de l'approche proposée.

4. Améliorations du surapprentissage
   
   L'article présente plusieurs techniques pour résoudre les problèmes de surapprentissage, notamment des neurones non saturés, une mise en œuvre efficace du GPU pour un entraînement plus rapide et une méthode de régularisation appelée « abandon » dans les couches entièrement connectées.
5. Efficacité de calcul

   Malgré les exigences informatiques liées à la formation de grands CNN, le document note que les GPU actuels et les implémentations optimisées permettent de former de tels modèles sur des images haute résolution.

6. Contributions

   L'article met en évidence les contributions de l'étude, notamment la formation de l'un des plus grands réseaux neuronaux convolutifs sur les ensembles de données ImageNet et l'obtention de résultats de pointe dans les compétitions ILSVRC.

Vous pouvez également lire: Un tutoriel complet pour apprendre les réseaux de neurones convolutifs

Article 5 : GAT : réseaux d'attention graphique

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L'article présente une architecture basée sur l'attention pour la classification des nœuds dans les données structurées en graphiques, démontrant son efficacité, sa polyvalence et ses performances compétitives dans divers benchmarks. L'incorporation de mécanismes d'attention s'avère être un outil puissant pour gérer des graphiques arbitrairement structurés.

Informations clés sur les articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

1. Réseaux d'attention graphique (GAT)Les GAT exploitent des couches d'auto-attention masquées pour remédier aux limitations des méthodes précédentes basées sur des convolutions graphiques. L'architecture permet aux nœuds de s'occuper des caractéristiques de leurs quartiers, en spécifiant implicitement différents poids à différents nœuds sans s'appuyer sur des opérations matricielles coûteuses ou une connaissance a priori de la structure du graphe.

2. Relever les défis spectraux
   
   Les GAT répondent simultanément à plusieurs défis dans les réseaux neuronaux graphiques basés sur le spectre. Les défis du Graph Attention Network (GAT) impliquent des filtres localisés spatialement, des calculs intenses et des filtres non localisés spatialement. De plus, les GAT dépendent de la base propre laplacienne, contribuant à leur applicabilité aux problèmes inductifs et transductifs.

3. Performances à travers les benchmarks
   
   Les modèles GAT obtiennent ou correspondent à des résultats de pointe sur quatre références graphiques établies : les ensembles de données du réseau de citations Cora, Citeseer et Pubmed, ainsi qu'un ensemble de données d'interaction protéine-protéine. Ces benchmarks couvrent à la fois des scénarios d'apprentissage transductifs et inductifs, démontrant la polyvalence des GAT.

4. Comparaison avec les approches précédentes
   
   L'article fournit un aperçu complet des approches précédentes, y compris les réseaux neuronaux récursifs, Graphiques de réseaux de neurones (GNN), méthodes spectrales et non spectrales et mécanismes d'attention. Les GAT intègrent des mécanismes d'attention, permettant une parallélisation efficace entre les paires nœud-voisin et une application à des nœuds avec différents degrés.

5. Efficacité et applicabilitéLes GAT offrent un fonctionnement parallélisable et efficace qui peut être appliqué à des nœuds de graphe avec différents degrés en spécifiant des poids arbitraires aux voisins. Le modèle s'applique directement aux problèmes d'apprentissage inductif, ce qui le rend adapté aux tâches où il doit être généralisé à des graphiques totalement invisibles.

6. Relation avec les modèles précédents
   
   Les auteurs notent que les GAT peuvent être reformulés comme une instance particulière de MoNet, partager des similitudes avec les réseaux relationnels et se connecter à des œuvres qui utilisent des opérations d'attention de quartier. Le modèle d'attention proposé est comparé à des approches connexes telles que Duan et al. (2017) et Denil et coll. (2017).

Article 6 : ViT : Une image vaut 16 × 16 mots : transformateurs pour la reconnaissance d'images à grande échelle

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L'article reconnaît la domination des architectures convolutionnelles dans la vision par ordinateur malgré le succès des architectures Transformer dans le traitement du langage naturel. Inspirés par l'efficacité et l'évolutivité des transformateurs en PNL, les auteurs ont appliqué un transformateur standard directement aux images avec un minimum de modifications.

Ils présentent le Transformateur de vision (ViT), où les images sont divisées en patchs, et la séquence d'intégrations linéaires de ces patchs sert d'entrée au Transformer. Le modèle est entraîné aux tâches de classification d’images de manière supervisée. Initialement, lorsqu'il est formé sur des ensembles de données de taille moyenne comme ImageNet sans forte régularisation, ViT atteint des précisions légèrement inférieures à celles des ResNet comparables.

Cependant, les auteurs révèlent que la formation à grande échelle est cruciale pour le succès du ViT, dépassant les limites imposées par l'absence de certains biais inductifs. Lorsqu'il est pré-entraîné sur des ensembles de données massifs, ViT surpasse les réseaux convolutifs de pointe sur plusieurs benchmarks, notamment ImageNet, CIFAR-100 et VTAB. L'article souligne l'impact de la mise à l'échelle pour obtenir des résultats remarquables avec les architectures Transformer en vision par ordinateur.

Informations clés sur les articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

1. Transformateur en vision par ordinateur
   
   L'article remet en question la dépendance actuelle à l'égard des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour les tâches de vision par ordinateur. Il démontre qu'un transformateur pur, lorsqu'il est appliqué directement à des séquences de patchs d'images, peut atteindre d'excellentes performances dans les tâches de classification d'images.

2. Transformateur de vision (ViT)
   
   Les auteurs présentent le Vision Transformer (ViT), un modèle qui utilise des mécanismes d'auto-attention similaires aux Transformers en PNL. ViT peut obtenir des résultats compétitifs sur divers tests de reconnaissance d'images, notamment ImageNet, CIFAR-100 et VTAB.

3. Pré-formation et apprentissage par transfert
   
   L'article souligne l'importance de la pré-formation sur de grandes quantités de données, similaire à l'approche de la PNL, puis du transfert des représentations apprises vers des tâches spécifiques de reconnaissance d'images. ViT, lorsqu'il est pré-entraîné sur des ensembles de données massifs comme ImageNet-21k ou JFT-300M, surpasse les réseaux convolutifs de pointe sur divers benchmarks.

4. Efficacité de calculViT obtient des résultats remarquables avec beaucoup moins de ressources informatiques pendant la formation que réseaux convolutifs de pointe. Cette efficacité est particulièrement notable lorsque le modèle est pré-entraîné à grande échelle.

5. Impact de mise à l'échelle
   
   Le document souligne l'importance de la mise à l'échelle pour obtenir des performances supérieures avec les architectures Transformer en vision par ordinateur. Une formation à grande échelle sur des ensembles de données contenant des millions, voire des centaines de millions d'images, aide ViT à surmonter l'absence de certains biais inductifs présents dans les CNN.

Article 7 : AlphaFold2 : Structure protéique très précise avec AlphaFold

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L'article « AlphaFold2 : Structure protéique hautement précise avec AlphaFold » présente AlphaFold2, un modèle d'apprentissage en profondeur qui prédit avec précision les structures protéiques. AlphaFold2 exploite une nouvelle architecture basée sur l'attention et réalise une percée dans le repliement des protéines.

Informations clés sur les articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

• AlphaFold2 utilise un réseau neuronal profond doté de mécanismes d'attention pour prédire la structure 3D des protéines à partir de leurs séquences d'acides aminés.
• Le modèle a été formé sur un vaste ensemble de données de structures protéiques connues et a atteint une précision sans précédent lors de la 14e compétition de repliement des protéines d’évaluation critique de la prédiction de la structure des protéines (CASP14).
• Les prédictions précises d'AlphaFold2 peuvent potentiellement révolutionner la découverte de médicaments, l'ingénierie des protéines et d'autres domaines de la biochimie.

Document 8 : GAN : réseaux contradictoires génératifs

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L'article aborde les défis liés à la formation de modèles génératifs profonds et introduit une approche innovante appelée réseaux contradictoires. Dans ce cadre, les modèles génératifs et discriminatifs s'engagent dans un jeu où le modèle génératif vise à produire des échantillons impossibles à distinguer des données réelles. En revanche, le modèle discriminant fait la différence entre les échantillons réels et générés. Le processus de formation contradictoire conduit à une solution unique, le modèle génératif récupérant la distribution des données.

Informations clés sur les articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

1. Cadre contradictoire
   
   Les auteurs introduisent un cadre contradictoire dans lequel deux modèles sont formés simultanément : un modèle génératif (G) qui capture la distribution des données et un modèle discriminatif (D) qui estime la probabilité qu'un échantillon provienne des données de formation plutôt que du modèle génératif.

2. Jeu MinimaxLa procédure de formation consiste à maximiser la probabilité que le modèle discriminant commette une erreur. Ce cadre est formulé comme un jeu minimax à deux joueurs, dans lequel le modèle génératif vise à générer des échantillons impossibles à distinguer des données réelles, et le modèle discriminatif vise à classifier si un échantillon est réel ou généré correctement.

3. Solution unique
   
   Une solution unique existe dans les fonctions arbitraires pour G et D, G récupérant la distribution des données d'entraînement et D étant égal à 1/2 partout. Cet équilibre est atteint grâce au processus de formation contradictoire.

4. Perceptrons multicouches (MLP)Les auteurs démontrent que l'ensemble du système peut être entraîné par rétropropagation lorsque les perceptrons multicouches représentent G et D. Cela élimine le besoin de chaînes de Markov ou de réseaux d'inférence approximatifs déroulés lors de l'entraînement et de la génération d'échantillons.

5. Aucune déduction approximative
   
   Le cadre proposé évite les difficultés liées à l'approximation de calculs probabilistes insolubles dans l'estimation du maximum de vraisemblance. Il surmonte également les difficultés liées à l’exploitation des avantages des unités linéaires par morceaux dans le contexte génératif.

Article 9 : RoBERTa : une approche de pré-formation BERT robustement optimisée

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L'article aborde le problème de sous-entraînement de BERT et présente RoBERTa, une version optimisée qui surpasse les performances de BERT. Les modifications apportées à la procédure de formation de RoBERTa et l'utilisation d'un nouvel ensemble de données (CC-NEWS) contribuent à des résultats de pointe sur plusieurs tâches de traitement du langage naturel. Les résultats soulignent l'importance des choix de conception et des stratégies de formation dans l'efficacité de la pré-formation des modèles de langage. Les ressources publiées, notamment le modèle et le code RoBERTa, contribuent à la communauté de recherche.

Informations clés sur les articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

1. Sous-entraînement BERT
   
   Les auteurs trouvent que BERT, un modèle de langage largement utilisé, était considérablement sous-entraîné. En évaluant soigneusement l'impact du réglage des hyperparamètres et de la taille de l'ensemble d'entraînement, ils montrent que BERT peut être amélioré pour égaler ou dépasser les performances de tous les modèles publiés après lui.

2. Recette de formation améliorée (RoBERTa)
   
   Les auteurs introduisent des modifications à la procédure de formation BERT, donnant lieu à RoBERTa. Ces changements impliquent des périodes de formation prolongées avec des lots plus importants, l'élimination de l'objectif de prédiction de la phrase suivante, une formation sur des séquences plus longues et des ajustements dynamiques du modèle de masquage pour les données de formation.

3. Contribution à l'ensemble de donnéesL'article présente un nouvel ensemble de données appelé CC-NEWS, dont la taille est comparable à d'autres ensembles de données utilisés à des fins privées. L'inclusion de cet ensemble de données permet de mieux contrôler les effets de la taille de l'ensemble d'entraînement et contribue à améliorer les performances sur les tâches en aval.

4. Réalisations de performances
   
   RoBERTa, avec les modifications suggérées, obtient des résultats de pointe sur diverses tâches de référence, notamment GLUE, RACE et SQuAD. Il égale ou dépasse les performances de toutes les méthodes post-BERT sur des tâches telles que MNLI, QNLI, RTE, STS-B, SQuAD et RACE.

5. Compétitivité de la pré-formation sur les modèles de langage masqué
   
   L'article réaffirme que l'objectif de pré-formation du modèle de langage masqué, avec les bons choix de conception, est compétitif par rapport aux autres objectifs de formation récemment proposés.

6. Ressources publiées
   
   Les auteurs publient leur modèle RoBERTa, ainsi que le code de pré-entraînement et de réglage fin implémenté dans PyTorch, contribuant à la reproductibilité et à l'exploration plus approfondie de leurs résultats.

Lisez aussi: Une introduction douce à RoBERTa

Article 10 : NeRF : Représentation de scènes sous forme de champs de rayonnement neuronal pour la synthèse de vues

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L'optimisation consiste à minimiser l'erreur entre les images observées avec des poses de caméra connues et les vues rendues à partir de la représentation continue de la scène. L'article aborde les défis liés à la convergence et à l'efficacité en introduisant un codage de position pour gérer les fonctions de fréquence plus élevée et en proposant une procédure d'échantillonnage hiérarchique pour réduire le nombre de requêtes nécessaires pour un échantillonnage adéquat.

Points clés des articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

1. Représentation de scène continue
   
   L'article présente une méthode pour représenter des scènes complexes sous forme de champs de radiance neuronale 5D à l'aide de réseaux de base de perceptrons multicouches (MLP).

2. Rendu différenciable
   
   La procédure de rendu proposée est basée sur des techniques classiques de rendu de volume, permettant une optimisation basée sur le dégradé à l'aide d'images RVB standard.

3. Stratégie d'échantillonnage hiérarchique
   
   Une stratégie d'échantillonnage hiérarchique est introduite pour optimiser la capacité MLP vers les zones avec un contenu de scène visible, résolvant ainsi les problèmes de convergence.

4. Encodage positionnelL’utilisation du codage positionnel pour mapper les coordonnées 5D d’entrée dans un espace de dimension supérieure permet d’optimiser avec succès les champs de radiance neuronale pour le contenu de scènes à haute fréquence.

La méthode proposée surpasse les approches de synthèse de vues de pointe, notamment l’ajustement de représentations neuronales 3D et la formation de réseaux convolutifs profonds. Cet article présente une représentation continue de scène neuronale pour le rendu de nouvelles vues photoréalistes haute résolution à partir d'images RVB dans des environnements naturels, avec des comparaisons supplémentaires présentées dans la vidéo supplémentaire pour souligner son efficacité dans la gestion de la géométrie et de l'apparence de scènes complexes.

Article 11 : FunSearch : découvertes mathématiques issues de la recherche de programmes avec de grands modèles de langage

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L'article présente FunSearch, une nouvelle approche permettant d'exploiter les grands modèles linguistiques (LLM) pour résoudre des problèmes complexes, en particulier dans le domaine de la découverte scientifique. Le principal défi abordé est l’apparition de confabulations (hallucinations) dans les LLM, conduisant à des déclarations plausibles mais incorrectes. FunSearch combine un LLM pré-formé avec un évaluateur systématique dans une procédure évolutive pour surmonter cette limitation.

Informations clés sur les articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

1. Résolution de problèmes avec les LLM

   L'article aborde le problème des LLM qui fabulent ou ne parviennent pas à générer de nouvelles idées et des solutions correctes à des problèmes complexes. Il souligne l’importance de trouver de nouvelles idées dont la correction est vérifiable, en particulier pour les défis mathématiques et scientifiques.

2. Procédure évolutive – FunSearch
   
   FunSearch combine un LLM pré-formé avec un évaluateur dans un processus évolutif. Il fait évoluer de manière itérative les programmes à faible score vers ceux à score élevé, garantissant ainsi la découverte de nouvelles connaissances. Le processus implique des invites optimales, l'évolution des squelettes de programmes, le maintien de la diversité des programmes et une mise à l'échelle de manière asynchrone.

3. Application à la combinatoire extrême
   
   L'article démontre l'efficacité de FunSearch sur le problème de l'ensemble des plafonds en combinatoire extrême. FunSearch découvre de nouvelles constructions d'ensembles de grandes capitalisations, dépassant les résultats les plus connus et apportant la plus grande amélioration depuis 20 ans à la borne inférieure asymptotique.

4. Problème algorithmique – Emballage de bacs en ligne
   
   FunSearch est appliqué au problème du bin packaging en ligne, conduisant à la découverte de nouveaux algorithmes qui surpassent les algorithmes traditionnels sur des distributions d'intérêt bien étudiées. Les applications potentielles incluent l’amélioration des algorithmes de planification des tâches.

5. Programmes vs solutionsFunSearch se concentre sur la génération de programmes décrivant comment résoudre un problème plutôt que sur la production directe de solutions. Ces programmes ont tendance à être plus interprétables, facilitant les interactions avec les experts du domaine et sont plus faciles à déployer que d'autres types de descriptions, tels que les réseaux de neurones.

6. Impact interdisciplinaire
   
   La méthodologie de FunSearch permet d'explorer un large éventail de problèmes, ce qui en fait une approche polyvalente avec des applications interdisciplinaires. L'article met en évidence son potentiel pour réaliser des découvertes scientifiques vérifiables à l'aide des LLM.

Article 12 : VAE : Bayes variationnel à codage automatique

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L'article « Auto-Encoding Variational Bayes » aborde le défi de l'inférence et de l'apprentissage efficaces dans des modèles probabilistes dirigés avec des variables latentes continues, en particulier lorsque les distributions a posteriori sont intraitables et traitent de grands ensembles de données. Les auteurs proposent un algorithme d’inférence et d’apprentissage variationnel stochastique qui s’adapte bien aux grands ensembles de données et reste applicable même dans les distributions a posteriori difficiles.

Informations clés sur les articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

1. Reparamétrage de la limite inférieure variationnelle
   
   L'article démontre une reparamétrisation de la limite inférieure variationnelle, aboutissant à un estimateur de limite inférieure. Cet estimateur peut être optimisé à l’aide de méthodes de gradient stochastique standard, ce qui le rend efficace sur le plan informatique.

2. Inférence postérieure efficace pour les variables latentes continuesLes auteurs proposent l'algorithme Auto-Encoding VB (AEVB) pour les ensembles de données avec des variables latentes continues par point de données. Cet algorithme utilise l'estimateur Stochastic Gradient Variational Bayes (SGVB) pour optimiser un modèle de reconnaissance, permettant une inférence postérieure approximative efficace grâce à un échantillonnage ancestral. Cette approche évite les schémas d'inférence itératifs coûteux comme la chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC) pour chaque point de données.

3. Avantages théoriques et résultats expérimentaux
   
   Les avantages théoriques de la méthode proposée se reflètent dans les résultats expérimentaux. L'article suggère que le modèle de reparamétrage et de reconnaissance conduit à une efficacité et une évolutivité informatiques, rendant l'approche applicable à de grands ensembles de données et dans des situations où le postérieur est insoluble.

A lire également: Dévoiler l'essence du stochastique dans l'apprentissage automatique

Épreuve 13 : MÉMOIRE À LONG TERME

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L'article aborde le défi de l'apprentissage du stockage d'informations sur des intervalles de temps prolongés dans des réseaux neuronaux récurrents. Il introduit une nouvelle méthode efficace basée sur le gradient appelée « Mémoire à long terme et à court terme » (LSTM), qui permet de surmonter les problèmes de reflux d'erreurs insuffisants et décroissants. LSTM applique un flux d'erreurs constant via des « carrousels d'erreurs constantes » et utilise des unités de porte multiplicatives pour contrôler l'accès. Avec une complexité spatio-temporelle locale (O(1) par pas de temps et poids), les résultats expérimentaux montrent que LSTM surpasse les algorithmes existants en termes de vitesse d'apprentissage et de taux de réussite, en particulier pour les tâches avec des délais prolongés.

Informations clés sur les articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

1. Analyse du problème
   
   L'article fournit une analyse détaillée des défis associés au reflux d'erreurs dans les réseaux neuronaux récurrents, mettant en évidence les problèmes liés à l'explosion ou à la disparition des signaux d'erreur au fil du temps.

2. Introduction du LSTM
   
   Les auteurs présentent LSTM comme une nouvelle architecture conçue pour résoudre les problèmes de disparition et d'explosion des signaux d'erreur. LSTM intègre un flux d'erreurs constant via des unités spécialisées et utilise des unités de portes multiplicatives pour réguler l'accès à ce flux d'erreurs.

3. Résultats expérimentaux
   
   Grâce à des expériences avec des données artificielles, l'article démontre que LSTM surpasse d'autres algorithmes de réseau récurrents, notamment BPTT, RTRL, la corrélation en cascade récurrente, les réseaux Elman et le Neural Sequence Chunking. LSTM affiche un apprentissage plus rapide et des taux de réussite plus élevés, en particulier dans la résolution de tâches complexes avec de longs délais.

4. Local dans l’espace et le temps
   
   LSTM est décrit comme une architecture locale dans l’espace et le temps, avec une complexité de calcul par pas de temps et poids étant O(1).

5. Applicabilité

   L'architecture LSTM proposée résout efficacement les tâches complexes et artificielles à long délai qui n'ont pas été résolues avec succès par les algorithmes de réseau récurrents précédents.

6. Limites et avantages
   
   L'article discute des limites et des avantages du LSTM, donnant un aperçu de l'applicabilité pratique de l'architecture proposée.

A lire également: Qu'est-ce que le LSTM? Introduction à la mémoire à long terme

Article 14 : Apprentissage de modèles visuels transférables à partir de la supervision du langage naturel

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L'article explore la formation de systèmes de vision par ordinateur de pointe en apprenant directement à partir du texte brut sur les images plutôt que de s'appuyer sur des ensembles fixes de catégories d'objets prédéterminées. Les auteurs proposent une tâche de pré-formation consistant à prédire quelle légende correspond à une image donnée, en utilisant un ensemble de données de 400 millions de paires (image, texte) collectées sur Internet. Le modèle résultant, CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training), démontre un apprentissage efficace et évolutif des représentations d'images. Après la pré-formation, le langage naturel fait référence à des concepts visuels, permettant un transfert direct vers diverses tâches en aval. CLIP est évalué sur plus de 30 ensembles de données de vision par ordinateur, présentant des performances compétitives sans formation spécifique à une tâche.

Informations clés sur les articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

1. Formation sur le langage naturel pour la vision par ordinateur
   
   L'article explore l'utilisation de la supervision du langage naturel pour former des modèles de vision par ordinateur au lieu de l'approche de formation traditionnelle sur des ensembles de données étiquetés par la foule comme ImageNet.

2. Tâche de pré-formationLes auteurs proposent une tâche de pré-formation simple : prédire quelle légende correspond à une image donnée. Cette tâche est utilisée pour apprendre des représentations d'images de pointe à partir de zéro sur un ensemble de données massif de 400 millions de paires (image, texte) collectées en ligne.

3. Transfert sans tir
   
   Après la pré-formation, le modèle utilise le langage naturel pour référencer les concepts visuels appris ou en décrire de nouveaux. Cela permet un transfert instantané du modèle vers des tâches en aval sans nécessiter de formation spécifique sur les ensembles de données.

4. Analyse comparative sur diverses tâches
   
   L'article évalue les performances de l'approche proposée sur plus de 30 ensembles de données de vision par ordinateur différents, couvrant des tâches telles que l'OCR, la reconnaissance d'actions dans les vidéos, la géolocalisation et la classification fine des objets.

5. Performance compétitive
   
   Le modèle démontre des performances compétitives avec des références entièrement supervisées sur diverses tâches, correspondant souvent ou dépassant la précision des modèles formés sur des ensembles de données spécifiques à une tâche sans formation supplémentaire spécifique à l'ensemble de données.

6. Étude d'évolutivité
   
   Les auteurs étudient l'évolutivité de leur approche en entraînant une série de huit modèles avec différents niveaux de ressources informatiques. Les performances de transfert s’avèrent être une fonction informatique facilement prévisible.

7. Robustesse du modèle
   
   L'article souligne que les modèles CLIP sans tir sont plus robustes que les modèles ImageNet supervisés avec une précision équivalente, ce qui suggère que l'évaluation sans tir des modèles indépendants des tâches fournit une mesure plus représentative de la capacité d'un modèle.

Papier 15 : LORA : ADAPTATION DE BAS RANG DE GRANDS MODÈLES DE LANGAGE

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Résumé du document

L'article propose LoRA comme méthode efficace pour adapter de grands modèles de langage pré-entraînés à des tâches spécifiques, répondant aux défis de déploiement associés à leur taille croissante. Le procédé réduit considérablement les paramètres pouvant être entraînés et les besoins en mémoire GPU tout en maintenant ou en améliorant la qualité du modèle sur divers tests de référence. La mise en œuvre open source facilite en outre l’adoption de LoRA dans des applications pratiques.

Informations clés sur les articles sur l'IA pour les développeurs GenAI

1. Énoncé du problème

• Une pré-formation à grande échelle suivie d'un réglage fin est une approche courante dans le traitement du langage naturel.
• Le réglage fin devient moins réalisable à mesure que les modèles grandissent, en particulier lors du déploiement de modèles avec des paramètres massifs, tels que GPT-3 (175 milliards de paramètres).

2. Solution proposée : Adaptation de bas rang (LoRA)

• L'article présente LoRA, une méthode qui gèle les poids des modèles pré-entraînés et introduit des matrices de décomposition de rang pouvant être entraînées dans chaque couche de l'architecture Transformer.
• LoRA réduit considérablement le nombre de paramètres pouvant être entraînés pour les tâches en aval par rapport à un réglage fin complet.

3. Avantages de LoRA

• Réduction des paramètres : par rapport au réglage fin, LoRA peut réduire le nombre de paramètres pouvant être entraînés jusqu'à 10,000 XNUMX fois, ce qui la rend plus efficace sur le plan informatique.
• Efficacité de la mémoire : LoRA réduit les besoins en mémoire du GPU jusqu'à 3 fois par rapport au réglage fin.
• Qualité du modèle : malgré moins de paramètres pouvant être entraînés, LoRA fonctionne aussi bien ou mieux que le réglage fin en termes de qualité de modèle sur divers modèles, notamment RoBERTa, DeBERTa, GPT-2 et GPT-3.

4. Surmonter les défis de déploiement

• L'article aborde le défi du déploiement de modèles avec de nombreux paramètres en introduisant LoRA, permettant un changement de tâche efficace sans recycler l'intégralité du modèle.

5. Efficacité et faible latence d'inférence

• LoRA facilite le partage d'un modèle pré-entraîné pour créer plusieurs modules LoRA pour différentes tâches, réduisant ainsi les besoins de stockage et les frais de commutation de tâches.
• La formation est rendue plus efficace, réduisant jusqu'à 3 fois la barrière matérielle à l'entrée lors de l'utilisation d'optimiseurs adaptatifs.

6. Compatibilité et intégration

• LoRA est compatible avec diverses méthodes antérieures et peut être combinée avec elles, comme le réglage des préfixes.
• La conception linéaire proposée permet de fusionner des matrices entraînables avec des poids gelés pendant le déploiement, sans introduire de latence d'inférence supplémentaire par rapport aux modèles entièrement affinés.

7. Enquête empirique

• L'article comprend une enquête empirique sur le déficit de rang dans l'adaptation du modèle linguistique, fournissant un aperçu de l'efficacité de l'approche LoRA.

8. Implémentation open source

• Les auteurs fournissent un package qui facilite l'intégration de LoRA avec les modèles PyTorch et les implémentations de versions et les points de contrôle des modèles pour RoBERTa, DeBERTa et GPT-2.

Vous pouvez également lire : Ajustement efficace des paramètres de grands modèles de langage avec LoRA et QLoRA

Conclusion

En conclusion, se plonger dans les 15 articles essentiels sur l'IA pour les développeurs GenAI présentés dans cet article n'est pas simplement une recommandation mais un impératif stratégique pour tout développeur en herbe. Ces articles sur l'IA proposent un voyage complet à travers le paysage diversifié de l'intelligence artificielle, couvrant des domaines critiques tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et au-delà. En se plongeant dans les idées et les innovations présentées dans ces articles, les développeurs acquièrent une compréhension approfondie des techniques et des algorithmes de pointe du domaine.

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