Glossaire

Alignement : Processus qui consiste à intégrer les valeurs et objectifs humains dans une IA.

Apprentissage profond : Apprentissage automatique qui se concentre sur l'utilisation de réseaux neuronaux multicouches. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui vise à donner aux systèmes la capacité d'apprendre à partir de l'expérience sans être programmés à cette fin. Les réseaux neuronaux sont des modèles inspirés des neurones biologiques.

Apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine : Technique visant à aligner un agent intelligent sur les préférences humaines à l'aide d'annotateurs humains.

Grand modèle de langage (LLM) : Modèle de langage formé par apprentissage automatique sur une grande quantité de texte, conçu pour des tâches de traitement du langage humain.

Intelligence artificielle générale : IA qui pourrait égaler ou surpasser les capacités cognitives humaines.

Transformeur : Architecture d'apprentissage profond utilisée dans les LLM qui peut analyser simultanément différentes parties d'un texte, ce qui réduit le temps d'entraînement des modèles.