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Glossary

0-9
2-stage detector9-layer network5G + AI0-shot learning6DoF pose estimation3D convolution8-bit quantization7D representation1-shot learning4D data
A
AlgorithmAutoencoderAGI / Artificial General IntelligenceAttentionArtificial Intelligence (AI)
B
BERTBatch NormalizationBackpropagationBiasBoosting
C
ChatbotClassifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClustering
D
Deterministic ModelDiscriminative ModelDeepfakeData AugmentationDeep Learning
E
EpochEncoderEnsemble LearningEmbeddingExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFeature ExtractionFusion / Multimodal FusionForward PropagationFine-tuning
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)
H
HyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristicHierarchical Model
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtapositionJittering
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Large Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLearning RateLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
OptimizerOnline LearningObjective FunctionOverfittingOne-hot Encoding
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQuality EstimationQuantizationQ-learningQueue / Buffer
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSamplingSequence ModelingSoftmax
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUnderfittingUniversal Approximation TheoremU-Net
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingValidation SetVanishing / Exploding GradientVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)Yoga of AIY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZygosity in augmentationZero-gradient phenomenon

Qu'est-ce que Instruction tuning

Instruction tuning est une technique dans les domaines de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel qui vise à ajuster les modèles pour mieux comprendre et exécuter des instructions ou des tâches spécifiques. Ce processus se déroule généralement sur la base de modèles pré-entraînés, avec pour objectif d'améliorer les performances du modèle dans des scénarios d'application spécifiques.


L'importance de l'instruction tuning a augmenté avec l'avancement rapide des technologies d'intelligence artificielle (IA). Cela permet à de grands modèles de langage, comme la série GPT, de répondre plus efficacement aux besoins des utilisateurs et de fournir des résultats précis et pertinents. La mise en œuvre réussie de cette technique aura un impact direct sur la naturalité et l'efficacité de l'interaction humain-machine.


L'instruction tuning implique généralement l'utilisation d'une petite quantité de données de tâches spécifiques pour affiner le modèle, lui permettant de mieux performer lors du traitement de ces tâches. En introduisant des instructions ou des exemples, le modèle peut mieux comprendre le contexte et générer des sorties appropriées en fonction des directives.


Dans des applications telles que des systèmes de questions-réponses, la génération de dialogues et le résumé de texte, l'instruction tuning peut améliorer considérablement les performances du modèle. Par exemple, dans le domaine médical, les modèles ayant subi un instruction tuning peuvent comprendre plus précisément les instructions des médecins et fournir des recommandations plus pertinentes.


À l'avenir, l'instruction tuning pourrait s'intégrer à d'autres méthodes d'apprentissage auto-supervisé pour améliorer encore la capacité de généralisation du modèle. De plus, alors que la demande de personnalisation et de personnalisation augmente dans divers secteurs, l'instruction tuning devrait jouer un rôle plus important dans diverses industries.


Les avantages de l'instruction tuning incluent l'amélioration de la performance spécifique à la tâche et de la satisfaction des utilisateurs, tandis que les inconvénients peuvent inclure des exigences élevées en matière de données et des processus d'ajustement complexes. De plus, un ajustement excessif peut entraîner un surajustement du modèle à des tâches spécifiques.


Lors de la réalisation de l'instruction tuning, il est essentiel de sélectionner soigneusement les ensembles de données afin d'assurer leur représentativité et leur diversité, évitant ainsi les biais dans les performances du modèle pour des tâches spécifiques.