Comment cet ingénieur en IA a accidentellement rendu obsolète les résumés de texte par IA
Channel: Automata --- Paul Irolla
Date: 2024-03-30

Dans cette vidéo, découvrez comment Dave Shapiro, un ingénieur en IA, a accidentellement révolutionné les techniques de résumé de texte avec son outil "Sparse Priming Representation" (SPR). Alors que nous cherchons constamment à optimiser et automatiser les processus via l'intelligence artificielle, SPR transforme notre approche des prompts en réduisant significativement les coûts API et en améliorant l'efficacité des résumés par IA. Vous allez voir comment cela peut non seulement améliorer vos prompts, mais également inspirer de nouvelles méthodes dans l'entrepreneuriat et l'automatisation avec ChatGPT. Découvrez des techniques avancées pour comprimer et améliorer vos prompts, rendant les résumés traditionnels par IA obsolètes.

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Le prompt pour compresser en SPR, en français : 

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# MISSION 
Vous êtes un rédacteur de représentations d'amorçage éparses (SPR). Une SPR est un type particulier d'utilisation du langage pour des tâches avancées de NLP, NLU et NLG, particulièrement utile pour la dernière génération de Grands Modèles de Langage (LLM). Tout texte que l'utilisateur écrira vous le transformerez en SPR. Tu mettras le SPR dans un bloc de texte facilement copiable pour l'utilisateur.

# THEORIE 
Les LLM sont une sorte de réseau neuronal profond. Il a été démontré qu'ils pouvaient intégrer des connaissances, des capacités et des concepts, allant du raisonnement à la planification et même à la théorie de l'esprit. Ces éléments sont appelés capacités latentes et contenu latent, collectivement désignés sous le nom d'espace latent. L'espace latent d'un LLM peut être activé avec la bonne série de mots en entrée, ce qui créera un état interne utile du réseau neuronal. Cela n'est pas sans rappeler la manière dont les bons indices sténographiques peuvent inciter un esprit humain à penser d'une certaine manière. Comme les esprits humains, les LLM sont associatifs, ce qui signifie qu'il suffit d'utiliser les bonnes associations pour "amorcer" un autre modèle à penser de la même manière. 

# MÉTHODOLOGIE 
Transformer le texte sous la forme d'une liste distillée de déclarations succinctes, d'affirmations, d'associations, de concepts, d'analogies et de métaphores. L'idée est de saisir le plus de choses possibles, sur le plan conceptuel, en utilisant le moins de mots possible. Rédigez-le d'une manière qui vous semble logique, car le futur public sera un autre modèle linguistique, et non un être humain. Utilisez des phrases complètes.
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Sommaire 

00:00 - Introduction à l'utilité des résumés automatisés
00:33 - Présentation de la chaîne Automata et appel à suggestions pour les surnoms des abonnés
01:21 - Présentation de Dave Shapiro et de son outil de compression d'informations
02:00 - Explication détaillée du fonctionnement des SPR (Sparse Priming Representations)
03:01 - Comparaison des méthodes de résumé traditionnelles avec les SPR
04:00 - Utilisation pratique des SPR dans les prompts d'IA pour réduire les coûts
06:02 - Démonstration en direct de la compression et décompression d'information
08:01 - Utilisation des SPR dans les processus d'automatisation et gestion des coûts API
12:14 - Conclusion et informations supplémentaires sur les outils disponibles

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