Quel ensemble de données textuelles est un exemple d'intelligence artificielle générative ?
Une intelligence artificielle générative ou IA générative est un type de système d'IA capable de générer du texte, des images ou d'autres médias en réponse à des invites. Les systèmes d'IA générative utilisent des modèles génératifs tels que de grands modèles de langage pour échantillonner statistiquement de nouvelles données sur la base de l'ensemble de données d'apprentissage qui a été utilisé pour les créer.

Parmi les systèmes d'IA générative notables, citons ChatGPT, un chatbot construit par OpenAI à l'aide des grands modèles de langage GPT-3 et GPT-4 et Bard, un chatbot construit par Google à l'aide du modèle LaMDA. D'autres modèles d'IA générative comprennent des systèmes artistiques d'intelligence artificielle tels que Stable Diffusion, Midjourney et DALL-E.

L'IA générative a des applications potentielles dans un large éventail de secteurs, notamment le développement de logiciels, le marketing et la mode. L'investissement dans l'IA générative a bondi au début des années 2020, avec de grandes entreprises telles que Microsoft, Google et Baidu ainsi que de nombreuses entreprises plus petites développant des modèles d'IA générative.

Modalités
Peinture à l'huile détaillée de personnages dans une scène d'opéra futuriste
Théâtre d'Opéra Spatial, une image générée par Midjourney
Un système d'IA générative est construit en appliquant un apprentissage automatique non supervisé ou auto-supervisé à un ensemble de données. Les capacités d'un système d'IA générative dépendent de la modalité ou du type de l'ensemble de données utilisé.

Texte : Les systèmes d'IA générative formés sur des mots ou des tokens de mots comprennent GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOOM, GPT-4, et d'autres (voir Liste des grands modèles de langage). Ils sont capables de traiter le langage naturel, de faire de la traduction automatique et de générer du langage naturel, et peuvent être utilisés comme modèles de base pour d'autres tâches. Les ensembles de données comprennent BookCorpus, Wikipedia et d'autres (voir Liste des corpus de texte).
Code : Outre les textes en langue naturelle, les grands modèles de langage peuvent être formés sur des textes en langage de programmation, ce qui leur permet de générer le code source de nouveaux programmes informatiques, par exemple OpenAI Codex.
Images : Les systèmes d'IA générative formés sur des ensembles d'images avec des légendes textuelles comprennent Imagen, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion et d'autres (voir Art de l'intelligence artificielle, Art génératif, Médias synthétiques). Ils sont couramment utilisés pour la génération de texte à partir d'images et le transfert de style neuronal. Les ensembles de données comprennent LAION-5B et d'autres (voir Ensembles de données en vision par ordinateur).
Molécules : Les systèmes d'IA générative peuvent être entraînés sur des séquences d'acides aminés ou des représentations moléculaires telles que les SMILES représentant l'ADN ou les protéines. Ces systèmes, tels qu'AlphaFold, sont utilisés pour la prédiction de la structure des protéines et la découverte de médicaments.
La musique : Les systèmes d'IA générative tels que MusicLM peuvent être entraînés sur les formes d'ondes audio de musique enregistrée avec des annotations textuelles, afin de générer de nouveaux échantillons musicaux basés sur des descriptions textuelles telles que "une mélodie de violon apaisante soutenue par un riff de guitare distordu".
Vidéo : L'IA générative formée sur des vidéos annotées peut générer des clips vidéo cohérents dans le temps. Parmi les exemples, citons Gen1 de RunwayML et Make-A-Video de Meta Platforms.
Multimodalité : un système d'IA générative peut être construit à partir de plusieurs modèles génératifs, ou d'un modèle entraîné sur plusieurs types de données. Par exemple, une version du GPT-4 d'OpenAI accepte à la fois du texte et des images.
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What text data set examples of Generative artificial intelligence
A generative artificial intelligence or generative AI is a type of AI system capable of generating text, images, or other media in response to prompts.[1][2] Generative AI systems use generative models such as large language models to statistically sample new data based on the training data set that was used to create them.[3]

Notable generative AI systems include ChatGPT, a chatbot built by OpenAI using the GPT-3 and GPT-4 large language models[4] and Bard, a chatbot built by Google using the LaMDA model.[5] Other generative AI models include artificial intelligence art systems such as Stable Diffusion, Midjourney, and DALL-E.[6]

Generative AI has potential applications across a wide range of industries, including software development, marketing, and fashion.[7][8] Investment in generative AI surged during the early 2020s, with large companies such as Microsoft, Google, and Baidu as well as numerous smaller firms developing generative AI models.[1][9][10]

Modalities
A detailed oil painting of figures in a futuristic opera scene
Théâtre d'Opéra Spatial, an image generated by Midjourney
A generative AI system is constructed by applying unsupervised or self-supervised machine learning to a data set. The capabilities of a generative AI system depend on the modality or type of the data set used.

Text: Generative AI systems trained on words or word tokens include GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOOM, GPT-4, and others (see List of large language models). They are capable of natural language processing, machine translation, and natural language generation and can be used as foundation models for other tasks.[11] Data sets include BookCorpus, Wikipedia, and others (see List of text corpora).
Code: In addition to natural language text, large language models can be trained on programming language text, allowing them to generate source code for new computer programs.[12] Examples include OpenAI Codex.
Images: Generative AI systems trained on sets of images with text captions include such as Imagen, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion and others (see Artificial intelligence art, Generative art, Synthetic media). They are commonly used for text-to-image generation and neural style transfer.[13] Datasets include LAION-5B and others (See Datasets in computer vision).
Molecules: Generative AI systems can be trained on sequences of amino acids or molecular representations such as SMILES representing DNA or proteins. These systems, such as AlphaFold, are used for protein structure prediction and drug discovery.[14] Datasets include various biological datasets.
Music: Generative AI systems such as MusicLM can be trained on the audio waveforms of recorded music along with text annotations, in order to generate new musical samples based on text descriptions such as "a calming violin melody backed by a distorted guitar riff".[15]
Video: Generative AI trained on annotated video can generate temporally-coherent video clips. Examples include Gen1 by RunwayML[16] and Make-A-Video by Meta Platforms.[17]
Multimodal: A generative AI system can be built from multiple generative models, or one model trained on multiple types of data. For example, one version of OpenAI's GPT-4 accepts both text and image inputs.[18]
text data set examples of Generative artificial intelligence Data sets include BookCorpus, Wikipedia