Rebonjour Alexis, oui c'était pas évident en proportions déjà dans la vidéo que vous verrez de choisir les plans, et dans cette BA tout est question finalement de rythme aussi, alterner des plans très dynamiques avec certains davantage statiques. Mais on va dire qu'étant donné que le petit film de 3 minutes était terminé, en faire une BA m'a pris seulement une soirée, c'était facile à faire.
Pour multidimensionnels, par exemple les machines qui génèrent chatgpt transforment un langage sémantique, les sens des mots, les morphèmes, en langage géométrique. C'est vulgarisé ce que j'indique car il faudrait être plus précis, mais c'est l'idée. Les géométries dans la machine représentent beaucoup de choses du langage, notamment les contextes, les relations.
Les géométries ainsi représentées dans une machine qui traite du LLM sont des tenseurs, c'est-à-dire grossièrement des tableaux à n dimensions. On est d'accord qu'une ligne c'est une information à 1 dimension d'espace. Un plan c'est 2 dimensions, une cube c'est 3 dimensions, etc... Un LLM ça peut être des milliards de dimensions.
Je rappelle vite fait ce qu'est un tenseur, c'est un formalisme algébrique, voir une liste de quelques autres formalismes algébriques pour comprendre :
- Scalaire (1 valeur).
- Complexe (2 valeurs scalaires).
- Vectoriel (2 ou 3 valeurs scalaires).
- Matriciel (tableau bidimensionnel de valeurs scalaires,
complexes, ou vectorielles).
- Tensoriel (tableau multidimensionnel de valeurs scalaires,
complexes, vectorielles, ou matricielles).
Donc, pourquoi cela demande des calculateurs GPU pour les IA, parce que les calculs à effectuer sont géométriques, il y a des matrices à calculer, pourquoi cela demande des calculateurs TPU pour les IA, car il y a des tenseurs à calculer.
L'arbre de décision multidimensionnel c'est aussi visualisable comme des milliards de chemins possibles qui sont choisis via l'application des statistiques, des probabilités. Le fait que cet arbre existe dans la machine ça permet qu'avec n'importe quelle instruction de l'utilisateur (prompt), la machine possède forcément les chemins qui mènent à une réponse.
Rebonjour Alexis, oui c'était pas évident en proportions déjà dans la vidéo que vous verrez de choisir les plans, et dans cette BA tout est question finalement de rythme aussi, alterner des plans très dynamiques avec certains davantage statiques. Mais on va dire qu'étant donné que le petit film de 3 minutes était terminé, en faire une BA m'a pris seulement une soirée, c'était facile à faire.
Pour multidimensionnels, par exemple les machines qui génèrent chatgpt transforment un langage sémantique, les sens des mots, les morphèmes, en langage géométrique. C'est vulgarisé ce que j'indique car il faudrait être plus précis, mais c'est l'idée. Les géométries dans la machine représentent beaucoup de choses du langage, notamment les contextes, les relations.
Les géométries ainsi représentées dans une machine qui traite du LLM sont des tenseurs, c'est-à-dire grossièrement des tableaux à n dimensions. On est d'accord qu'une ligne c'est une information à 1 dimension d'espace. Un plan c'est 2 dimensions, une cube c'est 3 dimensions, etc... Un LLM ça peut être des milliards de dimensions.
Je rappelle vite fait ce qu'est un tenseur, c'est un formalisme algébrique, voir une liste de quelques autres formalismes algébriques pour comprendre :
- Scalaire (1 valeur).
- Complexe (2 valeurs scalaires).
- Vectoriel (2 ou 3 valeurs scalaires).
- Matriciel (tableau bidimensionnel de valeurs scalaires,
complexes, ou vectorielles).
- Tensoriel (tableau multidimensionnel de valeurs scalaires,
complexes, vectorielles, ou matricielles).
Donc, pourquoi cela demande des calculateurs GPU pour les IA, parce que les calculs à effectuer sont géométriques, il y a des matrices à calculer, pourquoi cela demande des calculateurs TPU pour les IA, car il y a des tenseurs à calculer.
L'arbre de décision multidimensionnel c'est aussi visualisable comme des milliards de chemins possibles qui sont choisis via l'application des statistiques, des probabilités. Le fait que cet arbre existe dans la machine ça permet qu'avec n'importe quelle instruction de l'utilisateur (prompt), la machine possède forcément les chemins qui mènent à une réponse.
C'est ouf tout ça, merci beaucoup pour la réponse détaillée ^^
L'IA modelise magnifiquement les chats. Peut être grace à la masse d'images dispos sur le net...
Euh...non rien.
Des infos en plus :