Lien entre les transformateurs et les machines à vecteurs de support; Jeu de données Belebele de Meta AI, qui évalue les modèles de texte dans plusieurs langues; le problème de l'hallucination dans le

Dans l'épisode d'aujourd'hui, nous aborderons le jeu de données Belebele de Meta AI, qui évalue les modèles de texte dans plusieurs langues, le modèle japonais de vision-langage de Stability AI pour les personnes malvoyantes, le lien entre les transformateurs et les machines à vecteurs de support, le problème de l'hallucination dans les modèles linguistiques d'IA et ses solutions, l'intégration de Canva dans ChatGPT Plus pour la création graphique, différentes annonces et développements liés à l'IA, et enfin, une recommandation d'écouter le podcast AI Unraveled et de vous procurer le livre "AI Unraveled".Video: https://youtu.be/WymLN8Vjvd8Meta AI a récemment fait une annonce excitante à propos de leur nouvel ensemble de données appelé Belebele. Cet ensemble de données est conçu pour comprendre 122 langues différentes, ce qui représente une avancée importante dans le domaine de la compréhension du langage naturel. Belebele est un ensemble de données multilingue de compréhension de lecture qui permet d'évaluer les modèles de texte dans des langues à ressource élevée, moyenne et faible. En élargissant la couverture linguistique des référentiels de compréhension du langage naturel, il permet une comparaison directe des performances des modèles dans toutes les langues. L'ensemble de données se compose de questions basées sur de courts passages de l'ensemble de données Flores-200, avec quatre réponses à choix multiples. Ces questions ont été soigneusement conçues pour tester différents niveaux de compréhension générale du langage. En évaluant des modèles de langage masqué multilingue et de grands modèles de langage utilisant l'ensemble de données Belebele, les chercheurs ont découvert que les modèles multilingues plus petits obtiennent en réalité de meilleurs résultats dans la compréhension de plusieurs langues. Cette constatation remet en question l'idée selon laquelle les modèles plus grands surpassent toujours les modèles plus petits. Alors, pourquoi cela importe-t-il ? Eh bien, l'ensemble de données Belebele ouvre de nouvelles opportunités pour évaluer et analyser les capacités multilingues des systèmes de traitement du langage naturel. Il bénéficie également aux utilisateurs finaux en offrant une meilleure compréhension de l'IA dans un plus large éventail de langues. De plus, cet ensemble de données établit une référence pour les modèles d'IA, en repensant potentiellement la concurrence alors que les modèles plus petits montrent une performance supérieure par rapport aux plus grands. Dans l'ensemble, l'ensemble de données Belebele de Meta AI est un changement de paradigme dans le domaine de la compréhension multilingue, offrant des possibilités passionnantes pour faire progresser la compréhension du langage dans les systèmes d'IA.Full transcript: https://enoumen.com/2023/09/04/transformers-as-support-vector-machines-and-are-ai-models-doomed-to-always-hallucinate/Attention aux auditeurs du podcast AI Unraveled !Êtes-vous désireux d’élargir votre compréhension de l’intelligence artificielle ? Ne cherchez pas plus loin que le livre essentiel « AI Unraveled : Démystifier les questions fréquemment posées sur l'intelligence artificielle », d'Etienne Noumen, désormais disponible sur Shopify, Apple, Google ou Amazon (https://amzn.to/44Y5u3y) dès aujourd'hui !