Introduction

Avec la possibilité d'ajouter Milliards de dollars 2.6 à mille milliards de 4.4 chaque année à l’économie mondiale, l’IA générative a fait son chemin dans presque tous les secteurs. Cela révolutionne la façon dont les entreprises abordent la résolution de problèmes, l’inventivité et l’innovation. Par conséquent, les entreprises sont constamment à la recherche de candidats possédant des compétences en IA générative qui pourraient les aider à rester à la pointe des avancées technologiques. 

Etonnez-vous vos collègues, mentors et employeurs par vos capacités d’innovation ? Jouer avec l’IA pour adapter son application à une tâche souhaitée est-il une passion pour vous ? Si votre réponse est oui à toutes ces questions, il est maintenant temps d’entrer dans le domaine avec des compétences aiguisées.  

Avec une expertise en IA générative, vous serez un capitaine naviguant sur un navire dans des eaux inexplorées. Vous vous demandez comment ? Accueillir! Laissez-nous vous guider tout au long du voyage. 

Croissance dans le secteur de l’IA générative

Les capacités exceptionnelles de l’IA générative à faciliter et à effectuer une myriade de tâches ont apporté une révolution. Cela est évident par le grand nombre d'entreprises déployant ce domaine spécialisé de l'IA dans la création de contenu, le traitement du langage naturel, comme le développement de chatbots pour le support et l'interaction client, la synthèse d'images, la résolution de problèmes complexes, l'augmentation des données, l'amélioration de la créativité, la personnalisation, la recherche et plus.

Cela a généré de nombreuses opportunités d’emploi pour les personnes qualifiées. Selon le rapport Global Workforce of the Future 2023, environ 70% des travailleurs travaillent actuellement sur l’IA générative sur leur lieu de travail. Parmi eux, environ la moitié n’ont aucune expertise dans le domaine. En outre, un pourcentage aussi élevé que 57 % attendent avec impatience une formation pour effectuer leur travail efficacement. 

Du point de vue de l'employeur, l'IA générative contribuera à 7% du PIB mondial (selon Goldman Sachs). Il est capable d’augmenter la croissance de la productivité de 1.5 % sur une période de 10 ans. 

De plus, les employeurs estiment que l'ère du Nouveau travail nécessite une expertise en IA générative pour relever des défis innovants avec un esprit créatif. Quel que soit votre domaine d'expertise, la présence de compétences permettant de répondre aux nouvelles exigences nécessaires à la croissance de l'entreprise fera de vous un candidat idéal dans le domaine.

Conduire votre transition vers l'IA Générative, notre cours Programme GenAI vous assistera. Mais comment? Au lieu de croire de simples mots, nous vous enseignerons différentes compétences qui contribueront à votre développement, qui sont enseignées dans notre cours avec des connaissances plus approfondies. 

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Top 6 des compétences essentielles en IA générative  

Examinons les principales compétences en IA générative que vous devez posséder pour faire carrière dans ce domaine :

Ingénierie rapide

L'IA générative est un outil puissant, mais comme tout outil, elle a besoin des instructions appropriées pour fonctionner efficacement. C'est là qu'intervient l'ingénierie rapide. Examinons les raisons d'être bon en ingénierie rapide, si vous souhaitez faire carrière dans l'IA générative :

Libérer le potentiel

Les modèles d’IA générative sont complexes et leurs résultats peuvent varier considérablement. L'ingénierie rapide sert de pont, vous permettant de créer des instructions qui guident l'IA vers le résultat souhaité, qu'il s'agisse de formats de texte créatifs, de styles artistiques spécifiques ou de résumés informatifs de données.

Précision et contrôle

Sans invites appropriées, l’IA générative peut produire des résultats non pertinents ou inexacts. L'ingénierie rapide vous permet d'affiner vos demandes, garantissant que l'IA fournit exactement ce dont vous avez besoin.

Efficacité et clarté

Des invites efficaces peuvent réduire considérablement le processus d’essais et d’erreurs. En communiquant clairement votre intention, vous obtenez les résultats souhaités en moins de tentatives, économisant ainsi du temps et des ressources.

Lutter contre les préjugés

Les modèles d’IA générative sont formés sur des ensembles de données massifs, qui peuvent parfois contenir des biais. L'ingénierie rapide vous permet d'atténuer ces biais en éloignant l'IA des sorties indésirables et en demandant des résultats justes et équilibrés.

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Réglage fin

Réglage fin est une compétence cruciale en IA générative pour plusieurs raisons :

Spécialisation

Les modèles génératifs pré-entraînés sont puissants mais polyvalents. Le réglage fin vous permet de spécialiser un modèle pour une tâche ou un domaine particulier. Imaginez un modèle pré-formé en tant qu'artiste talentueux capable de peindre diverses choses. Affiner, c'est comme leur donner des instructions et des exemples spécifiques sur un style particulier, comme le portrait, pour améliorer leurs résultats dans ce domaine.

Performance améliorée

Un réglage fin peut améliorer considérablement la précision et la qualité des résultats générés par un modèle. En concentrant le modèle sur un domaine spécifique, il apprend les subtilités et les nuances de ce domaine, conduisant à des résultats plus pertinents et plus percutants.

Réduction du temps de formation

Former un modèle d'IA générative à partir de zéro peut prendre beaucoup de temps et de ressources. Le réglage fin exploite les connaissances pré-entraînées d'un grand modèle et l'adapte à vos besoins spécifiques. Cela réduit considérablement le temps de formation nécessaire pour obtenir de bons résultats.

Adaptabilité

Le domaine de l’IA générative est en constante évolution. Le réglage fin vous permet d'adapter les modèles existants aux nouvelles tâches et défis à mesure qu'ils apparaissent. Cette agilité est essentielle pour garder une longueur d’avance dans ce domaine en plein développement.

Analogie dans le réglage fin

Imaginez que vous construisez une voiture de course. Vous pouvez acheter un bloc moteur puissant (le modèle pré-entraîné), mais pour gagner des courses, vous devrez le peaufiner avec des pièces spécialisées (processus de réglage fin) comme une transmission haute performance et une carrosserie aérodynamique. Cette personnalisation permet au moteur de fonctionner à son apogée pour répondre aux exigences spécifiques de la course.

Dans l'IA générative, le réglage fin est la personnalisation qui libère le véritable potentiel d'un modèle pré-entraîné pour vos besoins spécifiques.

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Bâtiment RAG

La construction RAG, qui signifie Retrieval-Augmented Generation, constitue un ensemble de compétences croissantes, importantes pour plusieurs raisons dans le monde de l'IA générative :

Améliorez votre IA avec des informations du monde réel

Imaginez que votre IA générative soit un écrivain doté d'une imagination débordante, mais qui a parfois besoin de fondements factuels. La construction RAG comble le fossé en vous permettant d'intégrer la récupération d'informations du monde réel dans le processus de génération. Cela garantit que les créations de votre IA ne sont pas seulement fantastiques, mais également ancrées dans la réalité.

Améliorez la précision et la pertinence

Sans la création de RAG, le contenu généré par l’IA peut dérailler. En intégrant une récupération d'informations pertinentes, vous orientez votre IA vers la création de résultats plus précis et plus pertinents. Pensez-y comme si vous donnez à votre écrivain accès à une bibliothèque géante pour ses recherches – ses histoires n’en seront que plus riches !

Plus de liberté de création

Le bâtiment RAG peut ouvrir les portes à de nouvelles possibilités créatives. En combinant la récupération factuelle avec la génération imaginative, vous pouvez créer des formats de contenu uniques comme des poèmes basés sur des événements historiques ou des articles d'actualité fictifs. C'est comme donner à votre écrivain une boîte de bribes historiques et d'éléments fantastiques avec lesquels jouer, laissant sa créativité s'envoler !

Efficacité et personnalisation

La construction RAG peut rationaliser le processus de génération. En fournissant des informations pertinentes dès le départ, vous pouvez guider l'IA dans la bonne direction, réduisant ainsi le besoin de plusieurs tentatives et modifications. C'est comme si vous donniez à votre rédacteur un brief clair au lieu de lui demander de deviner ce que vous voulez : des résultats plus rapides et un contenu adapté à vos besoins !

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LLMOps

LLMOps, abréviation de Large Language Model Operations, est la pratique de gestion et de maintenance de grands modèles de langage (LLM) dans un environnement de production. Il s'agit essentiellement de l'équipe des stands de votre voiture de course IA, garantissant son bon fonctionnement et ses performances optimales dans le monde de l'IA générative. Examinons l'importance de LLMOps en tant que compétence d'IA générative :

Maintenir le bon fonctionnement de votre IA

LLMOps vous donne les compétences nécessaires pour surveiller, maintenir et dépanner les LLM. Vous pouvez identifier des problèmes tels que des biais dans les résultats, des goulots d'étranglement en matière de performances ou des erreurs de données, et prendre des mesures correctives pour que votre IA continue de fonctionner de manière optimale. Imaginez que votre LLM est une voiture de course complexe – LLMOps s'assure qu'elle est toujours mise au point et évite les pannes.

Optimiser les performances

LLMOps vous aide à affiner votre LLM pour une efficacité et une précision maximales. Vous pouvez analyser l'utilisation des ressources, identifier les domaines à améliorer et ajuster les configurations pour garantir que le LLM utilise sa puissance efficacement. C'est comme peaufiner le moteur de votre voiture de course pour gagner des millisecondes dans les temps au tour.

Gestion des données

Les LLM sont des bêtes gourmandes en données. LLMOps vous aide à gérer et optimiser les pipelines de données. Vous pouvez vous assurer que le LLM est formé avec des données pertinentes et de haute qualité, évitant ainsi les inefficacités et le gaspillage de ressources. C'est comme s'assurer que votre équipe au stand alimente efficacement la voiture de course, sans en renverser une goutte !

Détection et atténuation des biais

Les LLM peuvent hériter des biais des données sur lesquelles ils sont formés. LLMOps vous fournit les outils nécessaires pour détecter et atténuer ces biais, garantissant ainsi que vos résultats d'IA sont équitables et éthiques. C'est comme s'assurer que votre voiture de course roule proprement, sans aucun avantage injuste dans la compétition.

Évolutivité et gestion des coûts

À mesure que votre utilisation des LLM se développe, LLMOps vous aide à faire évoluer vos opérations efficacement. Vous pouvez gérer les coûts, optimiser l’allocation des ressources et garantir une croissance fluide de votre IA sans vous ruiner. C'est comme élargir votre équipe de ravitaillement pour gérer une équipe multi-voitures, tout en gardant un œil sur le budget !

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Quantification

Dans l'IA générative, la quantification est une technique permettant de rationaliser de puissants modèles génératifs afin de les rendre plus efficaces et accessibles. Imaginez que vous disposez d'une machine géante et puissante capable de créer des œuvres d'art étonnantes (le modèle génératif), mais qu'elle est trop encombrante et coûteuse pour être utilisée partout (fichiers volumineux et exigences de puissance de traitement élevées). La quantification, c'est comme prendre cette machine et en créer une version plus compacte et plus efficace qui peut néanmoins produire de superbes résultats.

Examinons l'importance de la quantification en tant que compétence d'IA générative :

La quantification réduit la taille d'un modèle d'IA génératif en convertissant ses calculs internes de nombres complexes de haute précision en nombres plus simples et de moindre précision. Pensez-y comme si vous réduisiez la machine volumineuse en une version plus portable.

Plus rapide au tirage

En utilisant des calculs plus simples, les modèles quantifiés s’exécutent plus rapidement sur des appareils dotés de moins de puissance de traitement. Cela vous permet de déployer l'IA générative sur les téléphones mobiles, les ordinateurs portables et même les appareils connectés à Internet en bordure du réseau, les rendant plus accessibles pour une utilisation en temps réel. Imaginez que la machine artistique puisse travailler sur une table plus petite ou même sur le terrain, pas seulement dans une usine géante.

Améliorer l'efficacité

La taille réduite du modèle et un traitement plus rapide entraînent une consommation d’énergie inférieure. Ceci est crucial pour les appareils alimentés par batterie et pour les déploiements à grande échelle où l’efficacité énergétique est une préoccupation majeure. Imaginez la machine artistique nécessitant moins d’électricité pour fonctionner, économisant ainsi des coûts et étant plus respectueuse de l’environnement.

Ouvrir les portes à de nouvelles applications

En rendant les modèles d’IA génératifs plus petits et plus rapides, la quantification ouvre la porte à de nouvelles applications passionnantes. Imaginez utiliser une machine artistique portable pour créer des designs personnalisés à la volée, générer des images pour des publications sur les réseaux sociaux en temps réel ou même personnaliser des personnages de jeux vidéo sur votre téléphone.

Cependant, il y a un compromis

• Équilibrer qualité et efficacité : La quantification peut parfois conduire à une légère diminution de la qualité des sorties générées. La clé est de trouver le bon équilibre entre efficacité et précision pour votre application spécifique. Imaginez que la machine d'art compacte ne soit pas capable de créer des œuvres d'art avec le même niveau de détail que la machine d'origine, mais qu'elle puisse quand même produire des résultats impressionnants.

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Création d'applications IA

La création d'applications IA dans l'IA générative consiste à prendre de puissants modèles génératifs et à les transformer en applications conviviales. C'est comme prendre le moteur complexe d'une voiture de course et concevoir une voiture autour de lui, rendant cette puissance accessible et utilisable pour les gens ordinaires.

Pourquoi la création d'applications IA est une compétence essentielle en IA générative ?

Combler le fossé

Les modèles d’IA générative sont souvent complexes et nécessitent une expertise technique pour être utilisés. AI App Building vous permet de combler cet écart en créant des interfaces qui rendent ces modèles accessibles à un public plus large. Imaginez avoir un outil puissant caché dans un atelier poussiéreux : AI App Building, c'est comme créer une interface conviviale afin que tout le monde puisse l'utiliser pour créer des choses étonnantes.

Libérer le potentiel

Les modèles d’IA générative ont un vaste potentiel pour diverses applications, mais sans interfaces conviviales, ce potentiel reste inexploité. AI App Building vous permet de libérer ce potentiel en créant des applications qui répondent à des besoins spécifiques. Imaginez avoir une nouvelle découverte scientifique avec des possibilités infinies, mais aucun moyen de l'appliquer – AI App Building, c'est comme créer des outils et des appareils pour mettre cette découverte en pratique dans différents domaines.

Spécialisation et créativité

AI App Building vous permet de vous spécialiser dans la création d’applications d’IA génératives à des fins spécifiques. Vous pouvez concevoir des applications pour des tâches créatives telles que la génération de musique ou l'édition d'images, ou pour des applications plus pratiques comme l'analyse de données ou l'apprentissage personnalisé. Imaginez utiliser le même moteur pour construire une voiture de course, une voiture de sport élégante ou même un camion puissant : les possibilités sont infinies !

Augmentation de la valeur

Sur le marché du travail, la capacité non seulement à comprendre l’IA générative, mais également à créer des applications pratiques avec celle-ci fait de vous un atout bien plus précieux. Imaginez être un expert en moteurs mais aussi être capable de concevoir différents véhicules. C’est le genre d’avantage que vous offre l’AI App Building dans le domaine de l’IA générative.

Pérennisez vos compétences pour l'avenir

À mesure que l’IA générative continue d’évoluer, la capacité à créer des applications sera cruciale pour rester pertinente. Vous serez en mesure d'adapter vos compétences aux nouveaux modèles et technologies, garantissant ainsi que votre carrière reste à la pointe. Imaginez être un mécanicien capable non seulement de réparer de vieilles voitures, mais également d'adapter ses compétences pour entretenir et développer les futurs véhicules électriques.

Conclusion 

L’importance de l’IA générative dans les industries implique la nécessité de compétences efficaces chez les individus passionnés par l’IA. Obtenir la même chose tend non seulement à augmenter les opportunités d’emploi dans les entreprises de premier plan, mais présente également un potentiel d’augmentation des salaires. 

NOTRE Programme Gen AI Pinnacle surpasse en répondant aux critères de base de transmission des connaissances des experts de l’industrie et en ajoutant des éléments clés pour personnaliser le parcours d’apprentissage. Nous proposons un mentorat individuel avec les experts de Generative AI et offrons la possibilité d'apprendre plus de 1 outils et bibliothèques Gen AI. Nous nous efforçons d’éliminer la restriction de s’en tenir à une compétence ou une spécialisation spécifique. Vous permettant d'explorer l'immensité de l'IA générative, nous proposons plus de 1 nouveaux projets et plus de 26 missions pour votre formation pratique. 

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• La source: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/generative-ai-skills/