Introduction
Introduction
Cette formation explore les capacités de raisonnement avancé des modèles d'IA de dernière génération. Les modèles récents comme GPT-4, Claude 3.5, et les modèles de raisonnement (o1, o3) démontrent des capacités cognitives impressionnantes.
Évolution du raisonnement IA :
Les nouveaux modèles ne se contentent plus de prédire le prochain token. Ils peuvent décomposer des problèmes complexes, vérifier leurs raisonnements, et améliorer leurs réponses de manière itérative.
Ce que vous allez apprendre :
Cette formation avancée vous permettra de tirer parti des capacités cognitives les plus sophistiquées de l'IA actuelle.
Introduction aux Modèles de Raisonnement
Introduction aux Modèles de Raisonnement
Techniques de Prompting
Techniques de Prompting
Planification et Orchestration
Planification et Orchestration
Ce module enseigne un pattern d'orchestration intelligent qui optimise le rapport qualité-coût-performance dans vos applications IA. L'approche consiste à diviser les tâches complexes en deux phases distinctes avec des modèles adaptés à chaque phase.
Architecture du pattern orchestration :
Avantages de cette approche :
Cas d'usage pratique : Analyse de reviews clients
Vous apprendrez à construire un système qui analyse des milliers de reviews en utilisant un modèle de raisonnement pour créer le framework d'analyse (quels aspects examiner, quelles métriques calculer, comment structurer les résultats), puis des modèles rapides pour traiter chaque review selon ce framework. Cette architecture permet de traiter 10x plus de reviews pour le même budget API.
Trade-offs à considérer :
Coding avec Raisonnement Avancé
Coding avec Raisonnement Avancé
Raisonnement avec Images
Raisonnement avec Images
Ce module explore comment appliquer les capacités de raisonnement avancé au domaine de la vision par ordinateur, en utilisant une architecture hiérarchique qui optimise coûts et performances pour l'analyse d'images.
Hierarchy of Reasoning pour Vision - Architecture en 3 couches :
1. Couche Preprocessing (analyse initiale approfondie)
Utilisation d'un modèle de raisonnement avec vision pour effectuer une analyse visuelle détaillée et exhaustive de l'image. Cette étape coûteuse est effectuée une seule fois par image et produit une compréhension profonde de tous les éléments visuels, relations spatiales, contexte et détails significatifs.
2. Couche Indexing (structuration des métadonnées)
Transformation de l'analyse visuelle en métadonnées riches et structurées : objets identifiés avec positions, relations entre éléments, descriptions détaillées, attributs extraits, contexte sémantique. Ces métadonnées forment un index interrogeable et réutilisable.
3. Couche Q&A (requêtes rapides)
Utilisation de modèles rapides et économiques pour répondre aux questions en s'appuyant sur l'index de métadonnées plutôt que de réanalyser l'image à chaque requête. Cette approche permet des réponses quasi-instantanées à coût minimal.
Bénéfices de cette architecture :
Cas d'usage concrets :