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AI DAILY NEWS#51 - ChatGPT et Falcon 40B : Booste ton site, monétise l'IA, déchiffre les modèles propriétaires et découvre les outils avancés d'Amazon!
🤩IA POUR LE BUSINESS! #51
29/05/2023
🚀 Bienvenue dans AI DAILY NEWS! 🗞️
1️⃣💼 "Boostez votre site avec ChatGPT, empruntez la stratégie marketing de Gary Vee et éclipsez vos concurrents !
2️⃣🔬 Découvrez pourquoi l'imitation des grands modèles de langage comme ChatGPT n'est peut-être pas votre meilleur pari pour un avancement rapide.
3️⃣🚀 Émerveillez-vous devant Falcon 40B, l'IA polyglotte et codeuse qui pourrait faire des miracles pour votre entreprise.
4️⃣💰 Découvrez comment vous pouvez faire travailler ChatGPT pour vous et obtenir un profit de 12 000 € en 90 jours !
5️⃣🛠️ Découvrez tous les outils AI que propose Amazon pour donner un avantage compétitif à votre entreprise."
THE THREAD
LE VRAI CHALLENGER CACHÉ D'OPEN AI🔥🥊
Pas Google... Dommage pour toi si tu passe à côté🧵THREAD
— The AI Pimp (@the_ai_pimp)
8:05 AM • May 28, 2023
RÉSUMÉ
Utiliser le mode "Browse with Bing" de ChatGPT Plus : Cette fonctionnalité permet à ChatGPT de rechercher des informations sur Internet. Commencez une nouvelle session de chat et passez en mode "Browse with Bing".
"Agis comme si tu étais Gary Vee en revoyant mon site Web. Quels changements suggérerais-tu pour améliorer mon site ?".
Analyser les suggestions de ChatGPT : ChatGPT analysera votre site Web et proposera des améliorations basées sur les principes de marketing de la personnalité que vous avez choisie. Par exemple, il pourrait suggérer de changer le message principal de votre site, d'ajuster la disposition ou d'inclure des appels à l'action plus puissants.
Appliquer les suggestions de ChatGPT à votre site Web : Enfin, prenez les suggestions fournies par ChatGPT et appliquez-les à votre site Web. Vous pouvez travailler avec un développeur web ou un designer pour apporter ces changements, ou vous pouvez les apporter vous-même si vous avez les compétences nécessaires.
Répétez le processus : Vous pouvez répéter ce processus aussi souvent que nécessaire, en demandant à ChatGPT de prendre en compte différents spécialistes du marketing ou en demandant des conseils sur des aspects spécifiques de votre site.
RÉSUMÉ
🎯 Objectif du texte :
Le texte analyse l'approche consistant à affiner les modèles de langage plus faibles sur les sorties des modèles propriétaires plus forts, comme ChatGPT, pour imiter leurs capacités.
📊 Principales conclusions :
📝 Les modèles d'imitation semblent bien fonctionner.
🚧 Cependant, ils ne comblent pas l'écart entre les modèles de langage ouverts et fermés sur les tâches qui ne sont pas fortement soutenues dans les données d'imitation.
📈 Les auteurs soutiennent que l'action la plus efficace pour améliorer les modèles open-source est de développer de meilleurs modèles de langage de base plutôt que d'imiter les systèmes propriétaires.
⚠️ Précautions et avertissements :
🔄 L'imitation des modèles propriétaires peut ne pas être la meilleure stratégie pour améliorer les modèles de langage open-source.
📚 Il est préférable de se concentrer sur le développement de meilleurs modèles de langage de base.
🌐 Le texte soulève d'importantes questions sur l'avenir des modèles de langage et leur distribution.
Efficacité de l'imitation : L'imitation des modèles propriétaires est-elle une stratégie viable pour améliorer les modèles de langage open-source ?
Distribution des modèles de langage : Comment les modèles de langage devraient-ils être distribués pour maximiser leur utilité tout en minimisant les risques potentiels ?
Amélioration des modèles de langage : Quelle est la meilleure façon d'améliorer les modèles de langage open-source ?
RÉSUMÉ
La vidéo présente le modèle d'IA Falcon 40B, un modèle de langage avec 40 milliards de paramètres, formé sur des ensembles de données contenant des données de codage et de traduction pour plusieurs langues.
📊 Forces du modèle Falcon 40B :
🌍 Il a été formé sur plusieurs langues autres que l'anglais, ce qui le rend efficace pour la traduction.
💻 Il est performant pour générer du code.
🚀 Il est actuellement le modèle le plus puissant sur le tableau de bord LLM ouvert.
📉 Faiblesses du modèle Falcon 40B :
🧮 Il n'est pas très performant pour résoudre des problèmes mathématiques.
🐢 La génération de réponses est très lente.
🚫 Il est censuré et ne répondra pas aux questions inappropriées ou illégales.
📈 Tableau de performance pour les cas d'utilisation discutés dans la vidéo :
![](https://media.beehiiv.com/cdn-cgi/image/fit=scale-down,format=auto,onerror=redirect,quality=80/uploads/asset/file/ef3990bf-210c-4c35-8bc3-7000769ec4f8/image.png)
🔍 Tableau comparatif entre Falcon 40B et GPT4 (par GPT4 lui même) :
![](https://media.beehiiv.com/cdn-cgi/image/fit=scale-down,format=auto,onerror=redirect,quality=80/uploads/asset/file/74fc8e5a-5f76-478f-bd2d-f4e3be04a195/image.png)
🔨 Actions concrètes :
💡 Si vous travaillez sur des tâches de traduction ou de génération de code, envisagez d'utiliser Falcon 40B.
🚀 Si vous avez besoin d'un modèle rapide, GPT4 pourrait être une meilleure option.
🚫 Soyez conscient que Falcon 40B est censuré et ne répondra pas aux questions inappropriées ou illégales.
RÉSUMÉ
• Utiliser le modèle de langage qui a déjà passé l'examen des licences médicales et le bar pour créer une idée qui génère 12 000 livres sterling de profits dans les 90 jours. 💰
•Utiliser chat GPT pour trouver la meilleure façon de générer des profits. 🤖
•Donner à Chat GPT des informations personnelles spécifiques pour obtenir des informations spécifiques et intéressantes. 🤝
•Trouver des stratégies de monétisation rapide par exemple via un modèle d'abonnement en niveaux. 📱
•Trouver le premier client payant le plus rapidement possible. 💸
•Quatre choses importantes à faire: pouvoir accepter les paiements, créer une offre, développer une stratégie de marketing et définir un flux de travail pour livrer le produit. 📝
•Échouer rapidement et répéter jusqu'à ce que la bonne voie soit trouvée. 🔁
RÉSUMÉ
• Découvrez l'incroyable potentiel des outils avancés d'Amazon en matière d'intelligence artificielle.
Amazon Bedrock :
1️⃣ Qu'est-ce que c'est ? : Amazon Bedrock est un service pour construire et mettre à l'échelle des applications d'IA génératives.
2️⃣ Modèles de base : Offre des modèles de AI 21 Labs, Anthropic, Stability AI et Amazon, personnalisables avec vos propres données.
3️⃣ Facilité d'utilisation : Accessible via une API simple, sans gestion d'infrastructure, et intégration avec AWS SageMaker, AWS Inferentia, AWS Trainium et Amazon CodeGuru.
4️⃣ Cas d'utilisation : Idéal pour construire des interfaces conversationnelles, générer du texte et des images, et classer des images.
5️⃣ Action : Visitez le site web d'Amazon Bedrock, choisissez un modèle de base adapté à votre cas d'utilisation et commencez à expérimenter avec Amazon Bedrock pour vos projets d'IA.
Modèles de fondation Titan d'Amazon
1️⃣ Qu'est-ce que c'est ? : Amazon Titan est un ensemble de modèles de base disponibles sur Amazon Bedrock pour la construction d'applications d'IA génératives.
2️⃣ Modèles de base : Les modèles de base d'Amazon Titan sont pré-entraînés sur de grands ensembles de données et conçus comme des modèles polyvalents.
3️⃣ Tâches de langage naturel : Amazon Titan peut aider à automatiser des tâches de langage naturel comme la génération de texte, la résumé de texte, l'amélioration de la précision de la recherche et la réduction de contenus nuisibles comme les discours de haine.
4️⃣ Accessibilité : Conçu sur plus de 20 ans d'expérience en apprentissage automatique, Amazon Titan vise à rendre l'apprentissage automatique accessible à tous ceux qui souhaitent l'utiliser.
5️⃣ Action : Commencez à utiliser les modèles de base d'Amazon Titan sur Amazon Bedrock pour vos propres applications d'IA.
AWS Trainium.
1️⃣ Qu'est-ce que c'est ? : Amazon Trainium est un accélérateur d'apprentissage profond de deuxième génération conçu spécifiquement par AWS pour l'entraînement en apprentissage profond.
2️⃣ Haute performance : Trainium offre une solution haute performance pour l'entraînement en apprentissage profond dans le cloud, permettant un temps d'entraînement plus rapide et une économie de coûts jusqu'à 50% par rapport aux instances Amazon EC2 comparables.
3️⃣ Optimisation pour les modèles de pointe : Trainium supporte nativement une large gamme de types de données et offre un support matériel accéléré pour le "stochastic rounding", offrant une performance et une précision plus élevées que les modèles de "rounding" traditionnels.
4️⃣ Support natif pour les frameworks ML : Le SDK AWS Neuron, qui supporte Trainium, est intégré nativement avec PyTorch et TensorFlow, permettant aux utilisateurs de continuer à utiliser leurs workflows existants dans ces frameworks populaires.
5️⃣ Action : Commencez à utiliser Amazon Trainium pour l'entraînement de vos modèles d'apprentissage profond, en utilisant Amazon SageMaker Canvas pour générer des prédictions précises pour les cas d'utilisation de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel (NLP).
AI AWS CodeWhisperer.
1️⃣ Qu'est-ce que c'est ? : AWS CodeWhisperer est un compagnon de codage IA qui aide à construire des applications plus rapidement et en toute sécurité.
2️⃣ Génération de code : CodeWhisperer est formé sur des millions de lignes de code et peut générer des suggestions de code en temps réel, allant de simples extraits à des fonctions complètes.
3️⃣ Sécurité du code : CodeWhisperer peut analyser votre code pour détecter des vulnérabilités difficiles à trouver et fournir des suggestions de code pour les corriger immédiatement.
4️⃣ Compatibilité : CodeWhisperer est compatible avec 15 langages de programmation, dont Python, Java et JavaScript, et peut être intégré à vos environnements de développement préférés comme VS Code, IntelliJ IDEA et AWS Cloud9.
5️⃣ Action : Commencez à utiliser AWS CodeWhisperer pour accélérer le développement de vos applications et améliorer leur sécurité.