AI-900 · IA générative
IA générative : 12 questions AI-900 corrigées
« IA générative » est l'un des 5 domaines évalués à l'examen Microsoft AI-900. Voici 12 questions de ce domaine, chacune avec sa bonne réponse et son explication.
1. Quelle architecture de réseau de neurones est à la base de la plupart des grands modèles de langage modernes ?
Réponse : L'architecture transformer
Les LLM modernes reposent généralement sur l'architecture transformer, qui traite efficacement les séquences de tokens.
2. Quel est l'objectif fondamental d'entraînement d'un grand modèle de langage ?
Réponse : Prédire le token suivant dans une séquence
Un LLM est entraîné à prédire le token suivant à partir des tokens précédents, ce qui lui fait apprendre la structure du langage.
3. Que désigne un SLM (Small Language Model) par rapport à un LLM ?
Réponse : Un modèle de langage de plus petite taille, avec moins de paramètres
Un SLM est un modèle de langage de petite taille, comportant moins de paramètres qu'un LLM, souvent plus léger à exécuter.
4. Parmi les éléments suivants, lequel l'IA générative PEUT produire ?
Réponse : Du texte, des images et du code
L'IA générative peut créer divers types de contenu original, notamment du texte, des images et du code.
5. Pourquoi le nombre de tokens d'une invite (prompt) est-il important ?
Réponse : La tarification et la fenêtre de contexte se mesurent en tokens
La tarification et la taille de la fenêtre de contexte se mesurent en tokens : un prompt plus long consomme plus de tokens.
6. Que signifie GPT dans des modèles comme GPT-4 ?
Réponse : Generative Pretrained Transformer
GPT signifie Generative Pretrained Transformer, une série de grands modèles de langage développés par OpenAI.
7. Une équipe veut générer automatiquement des articles de blog à partir de quelques mots-clés. Quel type de charge de travail d'IA générative est-ce ?
Réponse : Génération de contenu
Produire du texte original (articles) à partir d'une entrée relève de la génération de contenu, une charge de travail d'IA générative.
8. Quel scénario correspond à une tâche de résumé (summarization) par IA générative ?
Réponse : Condenser un long rapport en quelques phrases clés
Le résumé consiste à condenser un texte long en une version plus courte tout en conservant l'essentiel.
9. Un chatbot conversationnel qui répond aux questions des clients en langage naturel illustre quelle charge de travail générative ?
Réponse : La conversation (chatbots / assistants)
Un chatbot ou assistant conversationnel est un cas typique de charge de travail générative de type conversation.
10. Quel modèle d'Azure OpenAI est associé à la génération d'images à partir de texte ?
Réponse : DALL-E
Les modèles DALL-E d'Azure OpenAI permettent de générer des images à partir d'invites textuelles.
11. Qu'est-ce que le prompt engineering (ingénierie des invites) ?
Réponse : La conception et l'optimisation des invites pour guider le modèle
Le prompt engineering consiste à structurer et optimiser les invites afin de guider le modèle vers de meilleures réponses.
12. Qu'est-ce qu'une hallucination dans le contexte d'un LLM ?
Réponse : Une réponse plausible mais factuellement incorrecte ou inventée
Une hallucination est une sortie du modèle qui paraît crédible mais qui est non factuelle ou fabriquée.