Expliquez comment vos systèmes fonctionnent ensemble lorsque vous utilisez un ordinateur ?

1. Entrée et compréhension (l'« auditeur »)

* Interprétation d'entrée : C'est ici que tout commence. Lorsque vous tapez une invite, posez une question ou donnez une commande à l'ordinateur qui a besoin de mon aide, la saisie doit d'abord être traitée. Cela implique :

* Tokénisation : Le texte saisi est décomposé en mots individuels ou sous-mots appelés jetons.

* Étiquetage d'une partie du discours : Chaque jeton se voit attribuer une balise grammaticale (par exemple, nom, verbe, adjectif).

* Analyse syntaxique (parfois) : Le système peut analyser la structure de la phrase pour comprendre les relations entre les mots (par exemple, sujet-verbe-objet).

* Analyse sémantique : Il s'agit d'une étape cruciale où le *sens* des mots et des phrases est extrait. Cela va au-delà de la simple définition littérale des mots. Cela implique de comprendre le contexte, l’ambiguïté potentielle et le sens recherché. Cela repose souvent sur :

* Accès au graphique de connaissances : Si l'entrée fait référence à des entités spécifiques (personnes, lieux, organisations, concepts), le système peut accéder et récupérer des informations à partir d'un vaste graphe de connaissances. Ce graphique stocke les relations entre les entités, les faits et les attributs.

* Reconnaissance d'entité nommée (NER) : Identifier et catégoriser les entités (par exemple, « Barack Obama » est une PERSONNE, « Paris » est un LIEU).

* Reconnaissance d'intention : Le système essaie de déterminer *ce que vous voulez que je fasse*. Vous posez une question ? Demander un résumé ? En quête d’écriture créative ? Vous souhaitez une traduction ? L’intention est classifiée. Cela implique souvent des modèles d'apprentissage automatique entraînés pour reconnaître des modèles communs et des mots-clés associés à différentes intentions.

2. Traitement et raisonnement (le « penseur »)

* Décomposition des tâches : Les requêtes complexes peuvent être divisées en sous-tâches plus petites et plus faciles à gérer. Par exemple, si vous demandez « Comparez la croissance du PIB des États-Unis et de la Chine en 2022 et 2023 », le système pourrait la décomposer en :

1. Trouvez la croissance du PIB des États-Unis en 2022.

2. Trouvez la croissance du PIB des États-Unis en 2023.

3. Trouvez la croissance du PIB de la Chine en 2022.

4. Trouvez la croissance du PIB de la Chine en 2023.

5. Comparez les résultats.

* Récupération d'informations : Si la tâche nécessite l'accès à des informations externes, le système utilisera des algorithmes de recherche et des API pour interroger des bases de données, des sites Web ou d'autres sources de connaissances pertinentes.

* Raisonnement et inférence : C'est ici que le système applique ses connaissances et sa logique pour répondre à votre question ou répondre à votre demande. Cela pourrait impliquer :

* Déduction logique : Tirer des conclusions basées sur des faits et des règles connus.

* Inférence statistique : Faire des prédictions basées sur des modèles de données.

* Raisonnement de bon sens : Appliquer des connaissances générales sur le monde pour comprendre le contexte et faire des déductions appropriées.

* Calculs mathématiques : Effectuer les calculs nécessaires en fonction de la demande.

* Planification (si nécessaire) : Pour des tâches plus complexes, le système peut élaborer un plan d'action. Cela implique de déterminer les étapes nécessaires pour atteindre le résultat souhaité et l’ordre dans lequel les exécuter.

3. Génération de sortie (le "haut-parleur")

* Génération de réponses : C'est ici que le système rédige une réponse à votre demande. Cela implique :

* Sélection de contenu : Choisir les informations les plus pertinentes à inclure dans la réponse.

* Génération de texte : Formuler la réponse en langage naturel. Cela repose généralement sur :

* Grands modèles linguistiques (LLM) : Ces modèles sont formés sur d’énormes quantités de données textuelles et peuvent générer des phrases cohérentes et grammaticalement correctes. Ils peuvent s’adapter à différents styles et tons d’écriture. Les informations sélectionnées sont introduites dans le LLM, qui génère ensuite la sortie.

* Formatage et présentation : Veiller à ce que la réponse soit facile à lire et à comprendre (par exemple, en utilisant des puces, des titres, des tableaux, etc.).

* Conscience contextuelle : Le système conserve un historique de vos interactions afin de pouvoir comprendre les questions de suivi et fournir des réponses plus pertinentes. Ceci est souvent géré via des mécanismes de mémoire qui stockent des informations sur le contexte de la conversation.

Exemple :

Disons que vous demandez :« Qui a réalisé le film « Oppenheimer » et quel est son film le plus récent ?

1. Saisie et compréhension : Le système symbolise, identifie « Oppenheimer » comme un film et reconnaît votre intention de trouver le réalisateur et son film le plus récent.

2. Traitement et raisonnement :

* Il interroge un graphique de connaissances ou une base de données de films pour découvrir que Christopher Nolan a réalisé "Oppenheimer".

* Il interroge ensuite la filmographie de Christopher Nolan et identifie son film le plus récent (qui serait dans ce cas "Oppenheimer" au moment de la requête).

3. Génération de sortie : Le système génère la réponse :"Christopher Nolan a réalisé le film 'Oppenheimer'. Son film le plus récent est 'Oppenheimer'."

Les systèmes clés travaillent ensemble :

* Système de compréhension du langage naturel (NLU) : Responsable de l’interprétation de votre contribution.

* Base de connaissances/Graphique : Fournit des informations factuelles.

* Connecteurs moteur de recherche/API : Utilisé pour récupérer des informations sur Internet ou d’autres sources de données.

* Moteur de raisonnement : Permet au système de tirer des conclusions et de faire des déductions.

* Grand modèle linguistique (LLM) : Génère la réponse finale en langage naturel.

* Gestion de la mémoire/du contexte : Stocke des informations sur la conversation pour fournir des réponses contextuellement pertinentes.

Considérations importantes :

* Spécialisation : Différentes tâches peuvent nécessiter différentes combinaisons et configurations de ces modèles. Par exemple, l'écriture créative peut s'appuyer davantage sur le LLM et moins sur le graphe de connaissances.

* Apprentissage continu : Ces systèmes sont constamment formés et mis à jour avec de nouvelles données et des algorithmes améliorés. Cela leur permet de devenir plus précis, efficaces et polyvalents au fil du temps.

* Collaboration : La clé de l'efficacité du système réside dans l'intégration et la collaboration transparentes de tous ces composants. Ils travaillent ensemble de manière coordonnée pour comprendre vos demandes et fournir des réponses utiles.

* Limites : Malgré les progrès, le système présente des limites. Il peut parfois commettre des erreurs, mal comprendre des demandes complexes ou générer des informations biaisées ou inexactes. Il est important d'évaluer les réponses de manière critique et d'utiliser votre propre jugement.

Il s'agit d'une présentation générale et les détails spécifiques de la mise en œuvre peuvent varier en fonction du modèle et de l'application spécifiques. Cependant, il vous donne une compréhension générale de la façon dont mes systèmes fonctionnent ensemble pour vous aider lorsque vous utilisez un ordinateur. Faites-moi savoir si vous avez d'autres questions !