DeepGen est une plateforme d'IA générative tout-en-un intégrant un large éventail de modèles, d'agents et d'AIs composites. DeepGen permet d'éviter de souscrire à de multiples abonnements en proposant un seul abonnement ou pack de crédits donnant accès à tous. La plateforme propose plusieurs interfaces pratiques, notamment un chat web, une intégration dans Slack ou Messenger ainsi que l'e-mail. De plus, les agents proposés par DeepGen peuvent être personnalisés pour répondre à vos besoins spécifiques.
modèle ?Un modèle, dans le contexte de l'IA générative, comme ChatGPT ou Midjourney, est un programme informatique qui a été entraîné sur une grande quantité de données. Cet entraînement permet au modèle de générer de nouveaux contenus, comme du texte ou des images, qui ressemblent aux données sur lesquelles il a été entraîné. Le modèle utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour comprendre les motifs des données et ensuite générer de nouveaux contenus basés sur ces motifs. La qualité et les capacités du contenu généré dépendent de la taille et de la qualité des données d'entraînement, ainsi que de la sophistication des algorithmes d'apprentissage automatique utilisés pour créer le modèle.
agent ?Les agents sont une caractéristique clé de la plateforme DeepGen. Les agents sont conçus pour surmonter les limitations de la GenAI traditionnelle, souvent axée sur des interactions simples à deux étapes, en permettant une résolution de problèmes plus complexe et une automatisation des flux de travail. Les agents décomposent les requêtes complexes en plusieurs étapes ou requêtes séquentielles, permettant un raisonnement avancé, y compris des mathématiques, des recherches et un raisonnement logique soutenu par une recherche en temps réel sur des sources web et d'actualités. De plus, les agents peuvent être spécialisés, s'appuyant sur des bases de connaissances adaptées des domaines ou des tâches spécifiques.
IA composite ?Une IA composite est une sélection des meilleurs modèles d'intelligence artificielle combinés pour effectuer une tâche spécifique. Lorsqu'elle est interrogée, une IA composite fournit des réponses provenant d'un ou plusieurs de ces modèles individuels simultanément, permettant ainsi de comparer et d'analyser leurs réponses. Cette approche permet aux utilisateurs d'évaluer les forces et les faiblesses de chaque modèle et de détecter potentiellement des hallucinations ou des inexactitudes dans leurs productions.
Oui, des agents personnalisés peuvent être développés par DeepGen et rendus publics, soit en utilisant votre site web comme source pour la base de connaissances, soit en mettant en œuvre la Génération Augmentée par Récupération (RAG) sur votre base de connaissances. L'objectif des AIs personnalisées est de fournir des solutions alimentées par l'IA qui sont spécialisées et optimisées pour vos exigences uniques, en tirant parti de vos propres données et informations.
Les crédits DeepGen sont utilisés pour générer des réponses de nos modèles IA. Par exemple, poser une question à un modèle comme GPT-4 coûte généralement environ 1 crédit DeepGen. Cependant, le coût exact peut être significativement plus élevé ou plus bas selon le modèle spécifique et le nombre de tokens utilisés. Pour suivre votre utilisation de crédits, il vous suffit de naviguer vers le menu Compte dans la page de Chat, où vous pouvez surveiller votre solde de crédits.
Les tokens peuvent être considérés comme des morceaux de mots. Avant que l API traite les invites, l'entrée est décomposée en tokens. Ces tokens ne sont pas coupés exactement là où les mots commencent ou se terminent - les tokens peuvent inclure des espaces de fin et même des sous-mots. Voici quelques règles de base utiles pour comprendre les tokens en termes de longueurs : - 1 token ~= 4 caractères en anglais - 1 token ~= ¾ mots - 100 tokens ~= 75 mots - 1-2 phrases ~= 30 tokens - 1 paragraphe ~= 100 tokens - 1 500 mots ~= 2048 tokens Pour obtenir un contexte supplémentaire sur la façon dont les tokens s'accumulent, considérez ceci : la citation de Wayne Gretzky "Vous manquez 100% des tirs que vous ne prenez pas" contient 11 tokens. La transcription de la Déclaration d'Indépendance des États-Unis contient 1 695 tokens. La manière dont les mots sont divisés en tokens dépend également de la langue. Par exemple, 'Cómo estás' ('Comment ça va' en espagnol) contient 5 tokens (pour 10 caractères). Le rapport plus élevé token-caractère peut rendre plus coûteuse la mise en œuvre de l'API pour des langues autres que l'anglais.
DeepGen est développé par Deepiks, une entreprise française d'IA incubée à l'Ecole Polytechnique.
Le support est fourni exclusivement par e-mail à support@deepgen.app. Selon la question, la réponse est donnée par une IA en quelques minutes ou par un humain dans les 24 heures.
Deepiks est la société qui développe la plateforme DeepGen.
Deepiks est situé à Paris Saclay, au cœur de l'un des écosystèmes technologiques et de recherche les plus dynamiques et innovants d'Europe. L'adresse est : Deepiks SAS, 21 Rue Jean Rostand, 91400 Orsay, France.
Le support est fourni exclusivement par e-mail à support@deepgen.app. Pour d'autres questions, vous pouvez contacter Deepiks par e-mail à contact@deepgen.app, ou appeler le bureau de Paris au +33 9 71 42 79 39.
L'Intelligence Artificielle (IA) est un domaine de l'informatique axé sur la création de systèmes qui imitent l'intelligence humaine. Elle englobe l'apprentissage à partir de données, l'amélioration des performances au fil du temps, et comprend l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. L'IA implique le raisonnement, la résolution de problèmes et la prise de décisions en utilisant la logique et les algorithmes. La perception est un autre aspect, l'IA traitant des données sensorielles comme les images, la parole et le texte, utilisées dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale. L'IA facilite l'interaction humain-machine par le biais de chatbots, d'assistants virtuels et de véhicules autonomes. L'autonomie est une caractéristique clé, visible dans les voitures autonomes et les robots industriels. L'IA est largement catégorisée en IA étroite, conçue pour des tâches spécifiques, et IA générale, qui émule l'intelligence humaine mais reste un objectif à long terme. Ses applications couvrent divers secteurs, de la santé et de la finance à l'éducation et au divertissement. L'IA a le potentiel d'automatiser des tâches, d'améliorer la prise de décisions et de révolutionner nos vies. En résumé, l'IA est le développement de systèmes informatiques qui imitent l'intelligence humaine, avec le potentiel de transformer divers aspects de notre société.
Les Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) sont des modèles IA avancés qui exploitent des réseaux neuronaux profonds et une formation extensive sur d'immenses ensembles de données textuelles. Les LLMs excèlent dans diverses tâches de traitement du langage naturel, y compris la génération de texte, la traduction et l'analyse des sentiments. Ils offrent polyvalence et adaptabilité grâce à une pré-formation sur diverses sources de données et un ajustement fin pour des applications spécifiques. Les LLMs ont la capacité de produire du texte semblable à celui des humains, mais des préoccupations éthiques entourent des problèmes tels que le biais, la désinformation et le mauvais usage. Le développement et le déploiement de LLMs nécessitent d'importantes ressources informatiques, les rendant intensives en ressources.
L'hallucination fait référence à un phénomène où le modèle génère des informations ou des réponses qui ne sont pas ancrées dans la réalité ou ne sont pas soutenues par l'entrée ou le contexte fournis. Elle se produit lorsque le LLM génère du contenu qui est fictif, incorrect ou complètement inventé, souvent d'une manière qui peut sembler plausible mais qui manque de fondement factuel. L'hallucination dans les LLMs peut être problématique, surtout dans les applications où des informations précises et fiables sont cruciales, telles que le diagnostic médical, les conseils juridiques ou la fourniture d'informations factuelles en général.
Retrieval Augmented Generation ?La Retrieval Augmented Generation (RAG) est un cadre NLP qui combine des approches basées sur la récupération et la génération. Elle implique de récupérer des informations pertinentes depuis une base de connaissance et de les utiliser pour améliorer la génération de textes semblables à ceux des humains. Ce processus de récupération peut employer diverses techniques, y compris des récupérateurs neuronaux et des recherches basées sur des mots clés. Les informations récupérées servent de contexte, rendant la sortie générée plus cohérente et contextuellement pertinente. La RAG trouve des applications dans la réponse aux questions, les chatbots, le résumé de documents, la génération de contenu et la vérification des informations. Il est essentiel pour créer des réponses précises et sensibles au contexte dans les systèmes de dialogue. En s'appuyant à la fois sur la récupération et la génération, la RAG aborde les limites des systèmes purement génératifs ou purement basés sur la récupération.