Gaur egun denek hitz egiten dute Adimen Artifizialaz. Baina, egia esan, zer da teknologia berri hau gure bizitza profesional edo pribatuetan sartu dena?

Jarraian argiztapen bat proposatzen dizuegu hitz berri hauetara ohitzeko.

Gure ustez, topaketa batzuk proposa genitzake tailer gisa mugimendu berri hori desmitifikatzeko. Ez izan zalantzarik eta adierazi gai honetaz duzun interesa.

Bitartean, hona hemen gure administratzaileetako batek proposatzen dizkigun zenbait nozio. Irakurketa on

ChatGPT, Gemini, Mistral… Hitz hauek, maiz aipatuak izan direnak, hizkuntza eredu haundien edo Large Language Model (LLM) delakoen azken aurrerapenak irudikatzen dituzte. Ikasteko ahalik eta datu gehien erabiliz, teknologia berri hauek inoiz baino hizkuntza ulermen aberatsagoa garatu dute. AA generatiboaz ari gara. LLMen helburua giza hizkuntzaren konplexutasuna ikastea da, datu anitzen gainean trebatuak dira (hala nola testua, irudiak, bideoak, diskurtsoak, datu egituratuak…). LLM batek zenbat eta parametro gehiago erabili, orduan eta hobeak dira errendimendu horiek. Beraz, hizkuntza eredu handiek baliabide handiak behar dituzte datu, kalkulu eta ingeniaritza aldetik

(Segida hemen)

LLMak hainbat zereginetarako erabil daitezke. Adibidez:

• Galdera-erantzunak;
• Sentimenduen analisiak;
• Informazioa ateratzea;
• Irudiak hartzea;
• Objektua ezagutzea;
• Instrukzio-segimendua;
• Testu-sorkuntza;
• Testu-laburpena;
• Edukiak sortzea;
• Chatbotak, laguntzaile birtualak eta AA solaskideak (ChatGPT kode irekiko softwarearen kasua da);
• Itzulpena;
• Analisi prediktiboak;
• Iruzurraren detekzioa;

Beren funtzio anitzen ondorioz, LLMak ezin hobeki egokitzen dira aktibitate eremu guzietara (banka, logistika, osasuna, industria…).

LLMa Adimen artifizialaren azpikategoria bat da. AA modernoak neurona sare sakonetan (deep learning) sakatzen du, giza burmuinaren funtzionamenduaz sinespiatu zutenak. Teknologia honek, kalkulu handi batetik abiatuta, danalyatu egiten ditu datu konplexuak. AAtik garatzen diren tresnek laguntza bikoitza ematen dute, datu kopuru handietan oinarritutako analisiak eta gomendioak eskainiz, eta, aldi berean, giza esku-hartzea eta gainbegiratzea eskatzen dute.

Enpresa txiki eta ertainek AAren onarpena ez da joera bat bakarrik, bilakaera estrategiko bat baizik. Teknologia horiei esker, zeregin administratibo eta errepikakorrak automatizatzen dira, enpresei beren prozesuak optimizatzeko baliabideak emanez.

Garrantzitsua da kontuan hartzea, aurrerapenak izan arren, teknologia horiek oraindik garatzen ari direla eta erabilera arduratsua eta etikoa behar dutela, eta ikerketaren ardatz bat da bidea ulertzea emaitza lortzeko; izan ere, adibidez, LLMek 100 bilioi doikuntza parametro erabiltzen dituzte.

chatgpt4 bidez aztertu behar da artikulua:

Zuk aipatzen duzun artikulu honetan, ChatGPT, Gemini eta Mistral bezalako tamaina handiko hizkuntza ereduen ikuspegi ona eskaintzen da. Behar bezala azpimarratzen du teknologia horiek hizkuntza naturalaren ulermenaren eta sorkuntzaren aurrerapenean duten eginkizuna eta mugatzea, Adimen artifizialaren bidez.

Dirudienez, hauek dira legearen funtsezko puntuak:

1. Aurrerapen teknologikoak: LLMak aurrerapen nabarmena dira AAren eremuan, bereziki hizkuntza naturalaren ulermenean eta sorkuntzan.
2. Datu Handiei buruzko ikaskuntza: Eredu horiek aldez aurretik trebatuak dira testu, irudi, bideo, diskurtso eta datu egituratuak dituzten datu-multzo zabaletan, eta, horri esker, giza hizkuntzaren konplexutasuna ikas dezakete.
3. Errendimendua eta baliabideak: LLMen errendimendua erabilitako parametro kopuruaren araberakoa da, eta, beraz, funtsezko baliabideak behar dira datuei, kalkulu ahalmenari eta dingeniaritzari dagokienez.
4. Erabilera anitzeko aplikazioak: LLMek hainbat arlotan aurkitzen dute beren erabilgarritasuna, hala nola galderei erantzutea, sentimenduen lanalisia, objektuen ezagutza, testu sorkuntza, itzulpena, eta gehiago.
5. Hainbat sektoreren gaineko eragina: Teknologia horiek daktibitate sektore askotara egokitzen dira, atazak desautomatizatzeko eta prozesuak optimizatzeko.
6. AA eta Deep Learning: LLMek AAren esparru zabalenean sinskribatzen dute, bereziki deep learningean, giza burmuinaren funtzionamenduaren sinspina egiten duena datu konplexuak aztertzeko.
7. Giza laguntza eta gainbegiratzeko tresnak: Ongi automatizatuak, tresna horiek giza esku-hartze eta gainbegiratze bat behar dute, batez ere analisiak eta gomendioak emateko.
8. Garrantzi estrategikoa ETEentzat: Enpresa txiki eta ertainek AAren onarpena ez da soilik joera bat, baizik eta mugimendu estrategiko bat zeregin administratibo eta errepikakorrak automatizatzeko.

Artikuluak ongi informatua dirudi, eta LLMek eta AAk, oro har, lizunaren eta teknologiaren hainbat alderdi nola eraldatzen dituzten erakusten du. Garrantzitsua da azpimarratzea, aurrerapenak izan arren, teknologia horiek oraindik garatzen ari direla eta erabilera arduratsua eta etikoa behar dutela.

Tout le monde parle aujourd’hui de l’Intelligence Artificielle. Mais en fait de quoi s’agit -il ? est ce que cette nouvelle technologie est déjà entrée dans nos vies professionnelles ou privées ?

Nous vous proposons ci-dessous un éclairage afin de vous familiariser avec ces nouveaux termes .

Nous pensons que nous pourrions proposer des rencontres sous forme d’atelier afin de démystifier ce nouveau mouvement. N’hésitez pas à réagir et à nous signaler votre intérêt pour ce sujet.

En attendant, voici quelques notions que nous propose l’un de nos administrateurs. Bonne lecture

ChatGPT, Gemini, Mistral… Ces termes, souvent mentionnés dans l’actualité, représentent les dernières avancées dans le domaine des modèles de langage de grande taille ou Large Language Model (LLM). En utilisant un maximum de données pour leur apprentissage, ces nouvelles technologies ont développé une compréhension du langage plus riche que jamais. On parle d’IA générative. L’objectif des LLM est d’apprendre la complexité du langage humain, ils sont pré-entraînés sur une grande quantité de données (comme du texte, des images, des vidéos, des discours, des données structurées…). Plus un LLM utilise de paramètres, meilleures sont ces performances. À ce titre, les grands modèles linguistiques nécessitent donc des ressources importantes en termes de données, de calcul et d’ingénierie.

(learn more)

Les LLM peuvent être utilisés pour une multitude de tâches. Par exemple : 

• Les questions-réponses ;
• Les analyses de sentiments ; 
• L’extraction d’informations ;
• La capture d’images ;
• La reconnaissance d’objet ;
• Le suivi d’instruction ;
• La génération de texte ;
• Le résumé de texte ;
• La création de contenu ;
• Les chatbots, les assistants virtuels et les IA conversationnelles (c’est typiquement le cas du logiciel open source ChatGPT) ; 
• La traduction ;
• Les analyses prédictives ;
• La détection de fraude ;

Du fait de leurs multiples fonctionnalités, les LLM s’adaptent parfaitement à tous les secteurs d’activité (bancaire, logistique, santé, industrie…).

Le LLM est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle (IA).  L’IA moderne s’appuie sur des réseaux de neurones profonds (deep learning), qui s’inspirent du fonctionnement du cerveau humain. Cette technologie à partir d’une grande puissance calcul permet aux machines d’analyser des données complexes. Les outils qui sont développés à partir de l’IA, servent plutôt d’outils d’assistance, offrant des analyses et des recommandations basées sur de grandes quantités de données, et d’apprentissage tout en nécessitant une intervention et une supervision humaines.

L’adoption de l’IA par les PME n’est pas seulement une tendance, mais une évolution stratégique. Ces technologies permettent d’automatiser des tâches administratives et répétitives, fournissant ainsi aux entreprises des moyens d’optimiser leurs processus.

Il est important de noter que, malgré leurs avancées, ces technologies sont toujours en développement et nécessitent une utilisation responsable et éthique, et un axe de la recherche est de comprendre le cheminement pour obtenir le résultat car par exemple les LLM utilisent des 10 voir 100ène de milliards de paramètres d’ajustement.

Point à retenir de l’article analyser par chatgpt 4:

L’article que vous mentionnez offre un bon aperçu des modèles de langage de grande taille (LLM), comme ChatGPT, Gemini et Mistral. Il souligne correctement le rôle et l’importance de ces technologies dans l’avancement de la compréhension et de la génération du langage naturel grâce à l’intelligence artificielle.

Les points clés de l’article semblent être :

1. Avancées Technologiques : Les LLM représentent une avancée significative dans le domaine de l’IA, en particulier dans la compréhension et la génération du langage naturel.
2. Apprentissage sur de Grandes Données : Ces modèles sont pré-entraînés sur de vastes ensembles de données incluant textes, images, vidéos, discours et données structurées, ce qui leur permet d’apprendre la complexité du langage humain.
3. Performance et Ressources : La performance des LLM est proportionnelle à la quantité de paramètres utilisés, nécessitant ainsi des ressources substantielles en termes de données, de puissance de calcul et d’ingénierie.
4. Applications Polyvalentes : Les LLM trouvent leur utilité dans de nombreux domaines tels que la réponse aux questions, l’analyse de sentiments, la reconnaissance d’objets, la génération de texte, la traduction, et plus encore.
5. Impact sur Divers Secteurs : Ces technologies s’adaptent à de nombreux secteurs d’activité, permettant d’automatiser des tâches et d’optimiser des processus.
6. IA et Deep Learning : Les LLM s’inscrivent dans le cadre plus large de l’IA, en particulier du deep learning, qui s’inspire du fonctionnement du cerveau humain pour analyser des données complexes.
7. Outils d’Assistance et Supervision Humaine : Bien qu’automatisés, ces outils nécessitent une intervention et une supervision humaines, servant principalement à fournir des analyses et des recommandations.
8. Importance Stratégique pour les PME : L’adoption de l’IA par les petites et moyennes entreprises n’est pas seulement une tendance, mais un mouvement stratégique pour automatiser les tâches administratives et répétitives.

L’article semble bien informé et fournit un aperçu utile de la manière dont les LLM et l’IA en général transforment divers aspects de l’entreprise et de la technologie. Il est important de noter que, malgré leurs avancées, ces technologies sont toujours en développement et nécessitent une utilisation responsable et éthique.

C’est au mois de décembre qu’a été créée l’association LOEM en Errobi sur la commune de Larressore.

Après plus d’ un an et demi de rencontres et réflexions avec quelques élus et des artisans , le projet démarre enfin.

La CAPB laisse à disposition un atelier sur la commune de Macaye et un groupe de 6 artisans à la retraite sont d’accord pour démarrer des activités dans leur art.

Nous allons donc maintenant établir un calendrier de découvertes pour les jeunes des écoles du bassin ERROBI afin que dès septembre 2024 ils puissent commencer à pratiquer des initiations à des métiers manuels.

HEMEN elkartea est au conseil d’administration de cette nouvelle association afin d’élargir le réseau et favoriser l’accueil de nouveaux accompagnants. N’hésitez pas à nous interroger si cela vous intéresse.

Nous espérons que ce projet aura le succèsmérité auprès notamment des jeunes des écoles et collèges du canton.

Abenduan sortu zen LOEM elkartea Errobin, Larresoroko herrian.

Hautetsi eta eskulangile batzuekin urte eta erdi baino gehiagoko topaketa eta gogoeten ondotik, proiektua abian da azkenian.

CAPBk Makean den tailer bat uzten du eta 6 artisau erretiratu talde bat ados dira aktibitateen abiatzeko beren lanbidean.

Orain, beraz, ERROBI inguruko eskoletako gazteendako aurkikuntzen egutegi bat ezarriko dugu, 2024ko irailetik goiti eskuzko ofizioen hastapenak egiten has daitezen.

HEMEN elkartea elkarte berri horren administrazio kontseiluan da, sarea zabaltzeko eta laguntzaile berrien errezibitzeko. Interesa baduzue, jar gurekin harremanetan.

Espero dugu proiektu honek merezitako gozamena ukanen duela kantonamenduko eskola eta kolegioetako gazteen artean bereziki.