Notre glossaire, méticuleusement élaboré, est votre boussole dans l’univers complexe et dynamique du marketing, de la communication et du digital. Ici, chaque terme est une clé que nous vous aidons à décrypter pour vous ouvrir a des concepts innovants et des stratégies éprouvées. Plongez dans nos thématiques pour éclairer votre chemin vers l’excellence et la créativité.
Le corpus d’entraînement est l’ensemble des données utilisées pour entraîner un modèle d’intelligence artificielle. Il s’agit d’un jeu structuré ou non structuré de textes, images, sons, vidéos, ou signaux, permettant à l’algorithme d’apprendre les régularités et les relations contenues dans les données. La qualité, la diversité et la représentativité du corpus sont déterminantes pour les performances finales du modèle.
Le corpus d’entraînement est la matière première de tout modèle d’IA. Dans le cas des modèles de langage, il peut s’agir de livres, d’articles, de messages, ou encore de données conversationnelles. Un corpus déséquilibré, incomplet ou biaisé peut conduire à des résultats inappropriés, voire discriminants. C’est pourquoi sa constitution implique une phase critique de sélection, de nettoyage (débruitage, anonymisation), de prétraitement (tokenisation, vectorisation), et parfois d’étiquetage. Il est recommandé de documenter rigoureusement le corpus utilisé (source, date, langue, domaine), notamment pour des raisons de traçabilité, de reproductibilité et de conformité réglementaire. Dans des contextes métiers, il est fréquent de constituer des corpus internes ou sectoriels pour réaliser un fine-tuning pertinent. Enfin, le corpus n’est pas figé : il peut évoluer avec le modèle, être enrichi ou rééquilibré selon les besoins et les retours d’usage.
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