Comment optimiser les modèles AI pour une meilleure performance?

L'évolution constante des modèles AI dans l'espace technologique actuel

• Salut, c'est Dave. Si vous vous intéressez quelque peu à l'IA et que vous avez ouvert votre navigateur ou décroché votre téléphone, vous avez probablement remarqué la sortie de la nouvelle famille de modèles Cloud 3. Avec tout ce qui se passe dans l'espace de l'IA, il est difficile de suivre. Il y a deux semaines, Google surpassait le GPT-4 dans de nombreux domaines, et maintenant Entropic revendique à nouveau de nouvelles améliorations toutes aussi impressionnantes. En tant qu'ingénieur en IA utilisant ces grands modèles de langage de manière professionnelle pour les clients avec lesquels je travaille actuellement et pour l'avenir, nous devrons constamment nous adapter pour trouver les meilleurs modèles pour un cas d'utilisation spécifique, en tenant compte de la performance, de l'intelligence, de la vitesse et des coûts. Jusqu'à présent, j'ai principalement utilisé le GPT-4 et le GPT 3.5 pour les projets de mes clients, mais maintenant j'arrive à un point où j'ai également accès à CLTH avec ces nouvelles revendications.

L'évolution constante des modèles AI dans l'espace technologique actuel

La Révolution des Modèles de Langage : Comparaison Entre les Modèles GP4, Turbo et Cloud

• Suite à une série de tests, j'ai décidé de mener une rapide comparaison entre le modèle GP4 actuel, le modèle Turbo et les nouveaux modèles Cloud. Je me suis également penché sur le flux de travail des développeurs, car j'ai plusieurs projets où j'utilise OpenAI et les modèles GPT. Il est important de savoir à quel point il est facile de passer d'un modèle à un autre sans trop de complications. J'ai préparé du code à ce sujet, que je mettrai à votre disposition. De plus, j'ai deux services à présenter, qui vont au-delà du contenu de cette vidéo, mais qui seront utiles de toute façon. Ces services concernent la configuration des grands modèles de langage pour tous les projets sur lesquels nous travaillons chez Data Lumina. J'ai un service Azure OpenAI et un service Entropic, et nous allons mettre en place une configuration simple, avec un système prom et des instructions simples pour créer un profil LinkedIn.

La Révolution des Modèles de Langage : Comparaison Entre les Modèles GP4, Turbo et Cloud

L'utilisation d'un LLM pour la création de contenu

• Dans ce post, nous allons parler de l'utilisation d'un LLM pour la création de contenu et ce qui m'intéresse particulièrement est la qualité structurée de ces modèles, car récemment, si nous nous reportons aux modèles, si vous vous souvenez de l'événement Open AI de l'époque, l'une des énormes mises à jour était le mode Jason, et pour moi du moins, c'était tellement utile en termes d'instruction des LLM pour fournir une sortie Json fiable. Au début, il fallait se débrouiller avec des instructions pour obtenir une sortie Json, etc., et c'est devenu depuis ma méthode par défaut lorsque j'interagis avec de grands modèles de langage, même si je ne veux pas spécifiquement de sortie Json, je le demande quand même et je prends simplement la première clé comme réponse. Et pourquoi fais-je cela ? Parce que d'un point de vue de développement, avoir des objets, des données en Json a tellement plus de sens jusqu'au point où, oui, même si vous réalisez quelque chose de simple, même si vous le faites à

L'utilisation d'un LLM pour la création de contenu

L'importance de la structure des messages dans la communication digitale

• Imaginons une conversation où les informations sont échangées de manière fluide. Il est toujours très utile de se concentrer sur le message clé au premier abord, en fournissant éventuellement des métadonnées supplémentaires pour un suivi précis. Les modèles turbo sont vraiment ce que j'utilise principalement pour cela. Passons maintenant à la surface Azure OpenAI. Je vais vous présenter une démonstration basée sur mes observations, donc cela pourrait être un peu moins structuré que ce à quoi vous êtes habitué. Ici, vous pouvez examiner le format de réponse et spécifier que vous souhaitez du Json lors de l'interaction avec OpenAI grâce aux modèles turbo, afin de voir comment cela fonctionne avec les nouveaux modèles Cloud. J'ai deux exemples concrets où nous obtenons deux résultats finaux. Explorons rapidement ces exemples pour vous montrer les différences.

L'importance de la structure des messages dans la communication digitale

L'utilisation des services Azure OpenAI pour les développeurs AI

• On peut spécifier en sortie mais elles seront vraiment assez similaires, cela dépend un peu du style et de ce que vous aimez, mais principalement en termes de flux de travail et voyez, d'accord, est-ce que c'est logique pour moi en ce moment en tant que développeur AI, quelqu'un qui travaille avec ces modèles, de peut-être aussi s'inscrire au moins pour obtenir la clé API d'entropie et voir où je peux incorporer ce modèle. Il ne s'agit pas vraiment d'une vidéo où je vais passer en revue tous ces benchmarks et trouver quel est finalement le meilleur modèle et où il est meilleur maintenant, cela va simplement être une leçon pratique pour les développeurs à utiliser, comme d'accord, bon qu'est-ce que cela signifie pour moi, d'accord ? Donc cela étant dit, encore une fois, en donnant un peu de contexte sur le service Azure OpenAI que nous utilisons et pour ceux d'entre vous qui ne le savent pas, Azure OpenAI est simplement une façon d'utiliser les modèles Open AI mais ensuite par le biais d'Azure et vous avez un sens accru de sécurité, ce qui pour la plupart de mes clients est une nécessité c'est pourquoi nous utilisons Azure OpenAI, mais c'est toujours le même modèle. Donc cela étant dit, si nous

L'utilisation des services Azure OpenAI pour les développeurs AI

Créer du contenu de qualité avec une API de génération de texte

• Regardons ce que nous avons ici, c'est une configuration simple. Nous initialisons une classe, nous relions tout avec toutes les informations d'identification, puis nous avons une fonction simple pour compléter une conversation en une seule fois. Ensuite, voici la fonction de génération de réponse où nous donnons une consigne système en disant que nous allons rédiger une publication LinkedIn, etc., nous lui donnons certaines spécifications et je dis aussi, créons en format Json et nous voulons des mots-clés de contenu et un titre, puis nous l'avons lié à ce format de message avec un système d'inscription, ensuite nous l'envoyons réellement à l'API et c'est vraiment là que la magie opère. Maintenant, puisque nous avons demandé de renvoyer ceci sous forme d'objet Json, nous pouvons ensuite appeler Json loads ici et le renvoyer comme une réponse Json. Si je viens ici et que je lance cela une fois de plus, laissez-moi voir... je n'ai pas besoin de le lancer à nouveau, je l'ai déjà en mémoire. Je peux donc maintenant regarder ce résultat que j'ai. Actuellement, je vous demande d'écrire une publication LinkedIn mais j'ai le contenu, j'ai quelques mots-clés et j'ai aussi

Créer du contenu de qualité avec une API de génération de texte

Créer du contenu automatisé avec un système de gestion de contenu

• Maintenant, si vous envisagiez de créer une sorte de génération de contenu automatisée où vous disposez d'un système de gestion de contenu dans lequel vous souhaitez stocker toutes ces informations précieuses, ce serait très utile à ajouter. Dans le système de gestion de contenu, ceci pourrait être le titre que vous utilisez pour cet article. Ensuite, en fait, le contenu... nous pouvons interroger cela en tant que clé dans ce dictionnaire, puis nous avons le contenu réel. C'est pourquoi une sortie structurée au format Json de llms est fantastique. Jetons un œil à ce que cela donne dans entropic. Jusqu'à cet après-midi, je n'avais jamais travaillé avec l'API d'entropic, donc tout cela était nouveau pour moi. Heureusement, c'est en fait très simple et très similaire à la façon dont vous travaillez avec OpenAI. Sur le site web, ils ont des démarrages rapides simples avec Python, et ici, vous pouvez voir que le style est très similaire, et en termes de messages, ils sont également configurés exactement de la même manière. J'apprécie de voir que même s'ils sont concurrents, ils cherchent à simplifier les choses.

Créer du contenu automatisé avec un système de gestion de contenu

Modèles de développement de l'IA: Hiu, Sonet et Opus

• L'expérience des développeurs et maintenant, si nous examinons les modèles actuels, nous voyons qu'ils ont introduit trois modèles. Nous avons le Hiu, qui n'est pas encore disponible mais le sera bientôt, puis le Sonet et l'Opus. Plus vous montez en gamme, plus l'intelligence est élevée, mais aussi plus lente et plus coûteuse. Sonet est la version la plus équilibrée, offrant une puissance maximale, tandis que Opus est un modèle très rentable. Actuellement, vous pouvez choisir entre l'Opus et le Sonet. C'est ce qui est expliqué. Dans cette configuration, nous retrouvons un système similaire à celui d'OpenAI, mais cette fois avec Entropic. Nous avons encore une fois un prompt système identique, puis nous créons le message.

Modèles de développement de l'IA: Hiu, Sonet et Opus

Optimiser les sorties structurées avec l'API Entropic

• J'ai fait quelque chose d'intéressant et j'ai peaufiné cela pendant un certain temps, et je tiens à le partager avec vous car je pense que cela sera très utile. L'API Entropic ne dispose pas du paramètre de sortie structurée comme le fait le modèle open AI, mais il existe des astuces pour l'optimiser. Par exemple, vous pouvez le contrôler en lui donnant des instructions via une amorce, mais parfois, même en le faisant, vous obtenez toujours des résultats surprenants. Par exemple, demander une sortie Json et obtenir une réponse en Json avec des erreurs. Cependant, il y a une option intéressante qui m'a vraiment surpris. Vous avez la possibilité de pré-remplir...

Optimiser les sorties structurées avec l'API Entropic

Optimisation de l'interface utilisateur pour une meilleure utilisation de l'API

• Lors de l'utilisation de l'assistant avec une ouverture de crochet signifiant que vous avez suggéré que cela devrait être le début de votre réponse avec des crochets d'ouverture, puis, du moins à mon expérience, la seule façon logique pour le modèle de compléter cela est de fournir effectivement Jason, ce qui tend à fonctionner vraiment bien. J'ai réalisé quelques expériences et je n'ai rencontré aucun problème à ce sujet. Donc, comment vous configurez le message est vraiment très simple. Vous fournissez à nouveau la prompte du système, c'est celui-ci ici, puis nous avons l'utilisateur où vous mettez la prompte et ensuite nous ajoutons une autre assistante et nous faisons ce petit crochet d'ouverture ici, et ensuite ce que nous faisons, c'est que nous envoyons tout à l'API, nous obtenons la réponse, mais ensuite il y a une chose que nous devons faire, nous devons ajouter ce crochet en arrière parce que c'est un peu laborieux de le faire de cette façon mais puisque nous avons déjà le crochet d'ouverture ici, l'API renverra essentiellement le message sans le crochet, donc vous devez le remettre ensemble pour que le chargement Json fonctionne. Donc, si nous venons ici et

Optimisation de l'interface utilisateur pour une meilleure utilisation de l'API

La Création d'un Modèle Structuré en Json pour Vos Projets

• Aujourd'hui, je vais vous montrer comment créer un modèle structuré en Json pour vos projets. Nous avons la même interface ici, vous pouvez voir à quoi cela ressemble. Nous avons un titre, des mots-clés, et du contenu. Si nous comparons cela, je ne vais pas passer en revue mot à mot pour dire lequel est meilleur. Je pense que chacun aura ses points forts et faibles. L'essentiel est de peaufiner avec des exemples et votre propre style. Nous avons créé un cadre où vous pouvez facilement échanger différents modèles et obtenir la même réponse Json structurée. C'est l'objectif global que je voulais vous montrer dans cette petite vidéo. Cela va être quelque chose de continu, Google va évoluer, OpenAI va présenter le GPT 5, CLA sera de retour dans la course. En tant que développeur, c'est vraiment un cadre sur lequel vous devriez travailler.

La Création d'un Modèle Structuré en Json pour Vos Projets

L'avenir de l'intelligence artificielle : Vers une approche plus personnalisée

• Dans une démarche visant à utiliser le moins d'abstraction possible, il est essentiel de se montrer prudent avec les frameworks comme Lang Chain, avec lesquels j'ai déjà rencontré plusieurs problèmes en raison des évolutions rapides. En ayant sa propre base de code, ses propres services pour l'entropie, Azure, ou encore Google, on garde le contrôle et on peut créer rapidement des enveloppes autour de ses propres services, et ainsi les maintenir. Ces nouveaux modèles sont-ils meilleurs ? Faut-il basculer ? Tout dépend. Si l'on se réfère aux benchmarks, alors probablement oui. Du point de vue du développeur, cela dépend toujours du problème que l'on cherche à résoudre. Si vous êtes déjà pleinement investi dans l'open AI gp4, il est préférable de continuer dans cette voie, mais pour de nouveaux projets, il peut être intéressant d'expérimenter cette configuration. Personnellement, j'ai l'intention de le faire. J'ai quelques nouveaux projets en cours où je vais probablement évaluer les deux en parallèle, ce qui promet d'être très intéressant. Si vous êtes développeur et que vous n'avez pas encore adhéré à Entropic, je vous recommande vivement de le faire.

L'avenir de l'intelligence artificielle : Vers une approche plus personnalisée

Le Guide Ultime pour Démarrer une Carrière de Freelancer en Data Science et IA

• Recommander de le faire simplement pour figurer sur la liste afin d'obtenir une clé API maintenant si vous souhaitez également travailler sur des projets d'IA comme celui-ci en aidant les clients et le faire sur une base freelance peut-être pour gagner un peu plus d'argent potentiellement même passer à temps plein mais vous ne savez vraiment pas par où commencer alors Program Data Freelancer est quelque chose que vous voudrez peut-être consulter donc attention, il y aura un peu de promotion éhontée, mais je viens de publier une toute nouvelle version du programme Data Freelancer pour vraiment aider les professionnels des données, les ingénieurs logiciels, les ingénieurs en IA à se lancer dans le freelance. C'est quelque chose que je fais depuis 5 ans en en vivant à plein temps, et j'ai également aidé des tonnes d'autres personnes à le faire également. Jusqu'à présent, nous n'avons que des avis cinq étoiles, les gens adorent le programme et nous venons de sortir une toute nouvelle version encore meilleure. Donc, si cela vous correspond, vous pouvez cliquer sur le lien dans la description. Vous arriverez sur cette page où vous pourrez regarder cette vidéo pour voir si cela vous plaît. Sinon, peu importe. Et si vous avez trouvé cette vidéo utile, veuillez laisser un like et envisager également de vous abonner, et je vous retrouverai dans la prochaine.

Le Guide Ultime pour Démarrer une Carrière de Freelancer en Data Science et IA

Conclusion:

En conclusion, l'optimisation des modèles AI est essentielle pour garantir des performances optimales dans vos projets. Choisissez judicieusement entre les modèles Cloud 3, Claude Opus et GPT4 pour des résultats exceptionnels.

Q & A