Que signifie "Modèles de récupérateur"?
Table des matières
- Comment ça marche les modèles de récupération
- Types de modèles de récupération
- Importance dans l'entraînement de l'IA
Les modèles de récupération sont un type de système utilisé en intelligence artificielle pour trouver et sélectionner des infos pertinentes dans de grandes collections de documents. Ces modèles aident à répondre aux questions en faisant correspondre la question avec les morceaux de texte les plus utiles d'une base de données.
Comment ça marche les modèles de récupération
Quand on pose une question, le modèle de récupération fouille un tas de documents pour trouver les meilleures correspondances. Il utilise des mots-clés et d'autres indices pour décider quelles infos sont les plus utiles. Une fois qu'il a identifié les textes pertinents, ceux-ci sont ensuite utilisés pour créer une réponse plus complète et précise.
Types de modèles de récupération
Il y a principalement deux types de modèles de récupération : les modèles clairsemés et denses. Les modèles clairsemés se concentrent sur des mots-clés spécifiques, tandis que les modèles denses regardent le sens global du texte. Chaque type a ses forces et ses faiblesses selon la tâche à accomplir.
Importance dans l'entraînement de l'IA
Les modèles de récupération jouent un rôle crucial dans l'entraînement des systèmes pour devenir meilleurs à répondre aux questions. En ayant accès à une large gamme de documents, ces modèles peuvent apprendre à fournir des réponses plus informées et précises. Ils peuvent aider à améliorer les outils utilisés dans des domaines comme l'automatisation de la conception électronique, où des infos détaillées et précises sont vitales.