La recherche montre que la combinaison de modèles de langage avec des algorithmes traditionnels donne de meilleurs résultats que le LLM seul, Google introduit un outil pour construire des applications d'IA sans code, et l'OpenAI renforce ses normes de sécurité. Voici un récapitulatif des faits marquants de la semaine dernière dans le domaine de l'IA.
Faits marquants de la semaine :
- Les systèmes d'IA hybrides combinant LLM et algorithmes classiques sont plus performants que les modèles de langage purs
- Google Cloud lance Gemini API Expander pour créer des applications d'IA sans codage
- L'OpenAI a publié des normes de sécurité pour la mise à l'échelle des modèles d'intelligence humaine
- Microsoft lance un outil de détection automatique des vulnérabilités dans les systèmes d'intelligence artificielle
- Une nouvelle étude montre que l'IA peut prédire le risque de décès avec une précision de 75%
Les systèmes d'IA hybrides sont plus performants que les modèles linguistiques purs
De plus en plus, les chercheurs constatent que la combinaison de grands modèles de langage avec des algorithmes traditionnels donne de meilleurs résultats que le LLM seul. Les systèmes hybrides utilisent le LLM pour le traitement du langage naturel et les algorithmes traditionnels pour les tâches nécessitant un calcul précis ou la manipulation de données structurées. Cette approche montre des performances supérieures dans la résolution de tâches complexes telles que le raisonnement mathématique et les simulations scientifiques, où les LLM purs échouent souvent. Le passage aux architectures hybrides représente un changement important dans la conception des systèmes d'intelligence artificielle.
Google Cloud lance Gemini API Expander
Google Cloud a lancé Gemini API Expander, un outil qui permet aux entreprises de créer des applications d'IA sans avoir besoin de coder. La plateforme utilise l'apprentissage par transfert pour adapter les modèles pré-entraînés de Gemini aux cas d'utilisation spécifiques des entreprises. Une nouvelle fonction Prompt Shield offre une protection contre les attaques par injection d'invite, tandis qu'une API RAG mise à jour améliore la précision de la recherche de documents. La société a également annoncé la disponibilité générale du modèle Gemini 1.5 Flash et l'extension de la fenêtre contextuelle à 2 millions de jetons, permettant le traitement de documents volumineux.
L'OpenAI renforce les normes de sécurité
L'OpenAI a publié de nouvelles normes de sécurité visant à gérer les risques associés au développement de modèles capables d'une intelligence de niveau humain. Le cadre comprend l'évaluation obligatoire des capacités des modèles avant la formation, la fixation de limites pour la réplication autonome et l'établissement de procédures pour l'arrêt des systèmes très avancés. L'entreprise a également annoncé la création d'un conseil consultatif sur la sécurité composé d'experts externes chargés de superviser la mise en œuvre de la politique. Cette décision reflète les préoccupations croissantes concernant les risques potentiels des systèmes d'IA superintelligents.
Microsoft lance un outil de détection des vulnérabilités par l'IA
Microsoft a présenté un nouvel outil de sécurité capable d'identifier automatiquement les vulnérabilités des systèmes d'intelligence artificielle. L'outil utilise une combinaison d'analyse statique du code et de tests dynamiques pour découvrir les failles de sécurité dans les applications d'IA. L'outil est capable de détecter des problèmes courants tels que l'injection d'invite, l'empoisonnement des données et les attaques par inversion de modèle. L'entreprise a également publié un ensemble de bonnes pratiques pour sécuriser les applications d'IA, y compris des recommandations pour contrôler l'accès aux modèles et surveiller les comportements inhabituels.
L'IA prédit la mortalité avec une précision de 75%
Une nouvelle étude publiée dans Nature montre qu'un modèle d'IA formé à partir de dossiers médicaux de routine peut prédire le risque de décès avec une précision de 75%. Le système analyse des données telles que la tension artérielle, le taux de cholestérol et le mode de vie, sans avoir accès à des diagnostics explicites. Le modèle a surpassé les outils prédictifs traditionnels utilisés dans la pratique clinique et a été en mesure d'identifier les patients à haut risque des mois avant les complications potentielles. Cette approche pourrait révolutionner la médecine préventive, bien qu'elle soulève des questions éthiques sur le respect de la vie privée et l'utilisation de données sensibles.
Le lot - DeepLearning.Ai par Andrew Ng / gnews.cz - GH
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