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Date de coupure des connaissances
La date à laquelle s'arrêtent les données d'entraînement d'un modèle : tout ce qui a été publié après n'existe pas pour lui. Comme l'entraînement puis les tests prennent des mois, elle se situe souvent bien avant la sortie du modèle. D'où des faits périmés présentés comme actuels, que la recherche web en temps réel ne corrige qu'en partie.
Autrement dit
Un voyageur qui rentre d'une longue expédition sans réseau : il parle avec assurance d'une actualité qui a changé depuis son départ.
Nos articles qui en parlent
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Quand une IA cite des sources web, elle suit une chaîne en quatre étapes dont chacune peut échouer. On explique le mécanisme et ce qu'il faut vérifier.
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Beaucoup de gens ont remplacé la recherche web par une IA, ou l'inverse, sans distinguer ce que chacune fait bien. On propose une répartition claire, avec les cas où l'une est nettement supérieure à l'autre.
- L'IA et votre argent : ce qu'elle peut faire, et ce qu'il ne faut surtout pas lui demander
De plus en plus de gens interrogent une IA sur leurs finances personnelles. On distingue les usages où elle apporte une vraie valeur de ceux où elle expose à un risque réel, sans jargon et sans moralisme.
- Pourquoi une IA ne connaît pas l'actualité d'hier
La date de coupure des connaissances marque la fin des données d'entraînement d'un modèle. On explique ce qu'elle implique, pourquoi elle produit des erreurs subtiles, et comment la recherche en temps réel change la donne sans tout résoudre.
- Comment "apprend" une IA ? Le voyage d'un modèle, du chaos brut jusqu'à l'assistant poli
Comment un modèle passe-t-il d'un tas de données brutes à un assistant capable de vous répondre poliment ? On décrit les trois grandes étapes de l'entraînement d'une IA (pré-entraînement, fine-tuning, RLHF) avec une analogie simple, pour comprendre d'où viennent ses forces et ses biais.
Voir aussi
Dans la même famille : Les bases
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