Recherche sémantique ou réglage fin : Quelle est la meilleure solution pour former l’IA dans votre entreprise ?
Dans le paysage commercial actuel, dominé par la technologie, il est primordial d’exploiter efficacement l’intelligence artificielle. Avec la montée en puissance de modèles avancés tels que GPT-3.5, les entreprises sont souvent confrontées à une décision cruciale : Doivent-elles affiner ces modèles sur leurs ensembles de données spécifiques ou doivent-elles s’orienter vers la recherche sémantique pour répondre à leurs besoins ? Cet article de blog vise à faire la lumière sur les deux méthodes, en fournissant une comparaison complète pour aider les entreprises à prendre une décision en connaissance de cause.
Comprendre le réglage fin
La mise au point est analogue à l’affinement d’un ensemble de compétences plutôt qu’à l’apprentissage d’un ensemble entièrement nouveau. Imaginez un pianiste formé à la musique classique ; s’il a une connaissance fondamentale du piano, jouer du jazz peut nécessiter quelques ajustements. De même, le réglage fin permet d’adapter des modèles d’IA préformés, déjà dotés d’un grand nombre de connaissances, à des tâches spécifiques.
Dans le domaine de l’IA, le réglage fin est une application de l’apprentissage par transfert. L’apprentissage par transfert permet à un modèle, formé initialement sur un vaste ensemble de données, d’être entraîné à nouveau (ou “affiné”) sur un ensemble de données plus petit et spécifique. Le principal avantage est que l’on ne part pas de zéro. Le modèle tire parti de sa formation antérieure approfondie et ajuste ses paramètres de manière minimale pour s’aligner sur les nouvelles données, ce qui rend le processus d’apprentissage plus rapide et mieux adapté.
Cependant, une idée fausse très répandue est que le réglage fin dote le modèle de nouvelles connaissances. En réalité, le réglage fin permet d’adapter le modèle à une nouvelle tâche, et non à de nouvelles informations. C’est un peu comme si vous ajustiez les cordes d’une guitare pour obtenir un son optimal lors d’un concert.
Démystifier la recherche sémantique
La recherche sémantique est une approche révolutionnaire qui élève la recherche d’un cran. Les méthodes de recherche traditionnelles s’appuient sur des mots-clés et renvoient des résultats basés uniquement sur des correspondances de mots. La recherche sémantique, en revanche, va plus loin en comprenant le contexte et l’intention qui se cachent derrière une requête.
Au cœur de la recherche sémantique se trouvent les enchâssements sémantiques. Il s’agit de représentations numériques qui capturent l’essence et la signification des données textuelles. Lorsque vous effectuez une recherche sémantique, vous ne vous contentez pas de faire correspondre des mots-clés, vous faites correspondre des significations. C’est la différence entre une recherche sur “apple”, le fruit, et sur “Apple”, l’entreprise technologique.
Par essence, la recherche sémantique offre une méthode plus intuitive et contextuelle de recherche d’informations. Il comprend les nuances, ce qui le rend extrêmement puissant pour fournir des résultats de recherche précis et pertinents.
L’affrontement entre la recherche fine et la recherche sémantique
Lorsque l’on compare le réglage fin et la recherche sémantique, il est essentiel de reconnaître qu’ils répondent à des objectifs différents :
| Critères | Mise au point | Recherche sémantique |
|---|---|---|
| Objectif et application | Visant à l’optimisation des tâches. Par exemple, si une entreprise dispose d’un modèle d’IA qui comprend le langage juridique, mais qu’elle souhaite qu’il se spécialise dans les lois sur l’environnement, elle devra procéder à un réglage fin. | L’objectif est la recherche d’informations basée sur le sens. Par exemple, si un chercheur médical recherche des articles relatifs à un type spécifique de symptôme de maladie rare, la recherche sémantique fournira des résultats de compréhension approfondie. |
| Coût et efficacité | Elle peut être gourmande en ressources, tant en termes de temps que de puissance de calcul. Chaque ajout de nouvelles données peut nécessiter une nouvelle formation, ce qui augmente les coûts. | Une fois mis en place, les systèmes de recherche sémantique peuvent être incroyablement efficaces. Ils s’adaptent bien et l’intégration de nouvelles données dans l’index de recherche est généralement simple et rentable. |
| Sortie | Produit un modèle mieux adapté à une tâche spécifique. Cependant, le réglage fin n’améliore pas intrinsèquement la base de connaissances du modèle. | Permet d’obtenir une liste de résultats de recherche classés par ordre de pertinence sur la base d’une compréhension approfondie du contenu. |
Réflexions finales
La pratique ancestrale qui consiste à chercher le bon livre dans les bibliothèques en utilisant le système décimal de Dewey, à parcourir les pages et à compiler des notes pour obtenir des réponses est une métaphore de la manière dont l’IA traite l’information.
À l’ère du numérique, où les données sont le nouveau pétrole, le choix entre la recherche fine et la recherche sémantique devient crucial. Chaque méthode a ses points forts et, en fonction des besoins spécifiques, l’une peut être plus appropriée que l’autre, ou même un mélange des deux.
Alors que les entreprises cherchent de plus en plus à optimiser leurs processus et à améliorer leur efficacité, des outils tels que Cody, qui peuvent être formés à des processus commerciaux spécifiques, deviennent des atouts inestimables. Et pour ceux qui sont impatients de vivre cette transformation de l’IA, la barrière à l’entrée est pratiquement inexistante. Cody AI offre aux entreprises la possibilité de démarrer gratuitement, ce qui leur permet d’exploiter la puissance de la recherche sémantique sans aucun investissement initial. Dans le monde en constante évolution de l’IA et de la recherche, Cody témoigne du potentiel de la recherche sémantique pour révolutionner les opérations commerciales.
