Qu'est-ce qu'elles sont, comment elles fonctionnent et principales fonctions de ces couches supplémentaires pour les modèles d'intelligence artificielle

Nous allons vous expliquer ce qu'est le , une sorte de couche qui se place au-dessus des modèles d'intelligence artificielle, comme le langage LLM. Ainsi, lorsque vous lirez que nous mentionnons que telle ou telle IA est en réalité un wrapper, vous saurez ce que nous voulons dire.

Essayons de rendre cet article court et compréhensible. Nous expliquerons d’abord de manière simple et avec des exemples ce qu’est un wrapper, puis nous vous expliquerons certaines de ses principales fonctions.

Que sont les AI Wrappers et comment fonctionnent-ils ?

Les wrappers d’intelligence artificielle sont des applications ou des interfaces qui facilitent l’utilisation d’un modèle d’intelligence artificielle. Il ne s’agit pas d’un nouveau modèle, mais simplement d’une interface qui utilise comme base des modèles existants pour les personnaliser.

Ces wrappers sont donc des couches plus conviviales qui sont placées au-dessus d'un modèle tiers pour faciliter leur utilisation dans des contextes spécifiques. Cette couche est généralement constituée d'une interface, d'un ensemble de règles et d'un contexte qui est appliqué à l'IA à chaque fois que vous l'utilisez.

En général et pour simplifier grandement, nous pouvons penser à deux types courants de wrappers. Il y a d’abord ceux qui font que le modèle d’IA sert une fonctionnalité spécifique, en le spécialisant dans cette direction avec le contexte qui lui est donné.

Mais ensuite nous en avons d'autres qui sont plus simples, ce sont simplement des chatbots comme ChatGPT ou Gemini, mais ils agissent comme un wrapper avec GPT ou Gemini afin que la réponse du modèle soit différente, meilleure, plus fine ou écrite d'une autre manière.

Vous souvenez-vous il y a des années lorsque Microsoft a annoncé Copilot, sa propre IA basée sur le même modèle GPT que celui utilisé par ChatGPT ? Eh bien, ce qu'était Copilot au début était un wrapper, une version de GPT modifiée par Microsoft pour que les réponses soient différentes. Les capacités étaient les mêmes, mais les réponses étaient différentes.

Ainsi, un wrapper n’est pas une intelligence artificielle dotée de son propre moteur de langage formé à partir de zéro. C'est une IA qui utilise le moteur linguistique des autres mais modifié pour avoir des caractéristiques ou des résultats spécifiques.

Les wrappers peuvent être gratuits ou payants, cela dépendra de chacun des services. Et bien que dans les exemples nous ayons presque toujours fait référence aux chatbots textuels, ils peuvent également être utilisés pour créer des images, étant des applications qui utilisent des modèles d'autres pour créer des images avec des filtres ou des designs spécifiques.

Fonctions d'emballage

Les wrappers ont de nombreux objectifs et fonctions, tels que le retraitement des données avant de les envoyer au modèle. Ils peuvent le faire en corrigeant les fautes d’orthographe ou en enrichissant les informations que nous avons fournies afin que la réponse soit meilleure.

En ce sens, ils peuvent également donner un contexte supplémentaire à l’IA. Imaginez un wrapper avec lequel vous pouvez demander à une IA des éléments liés à un site Web ou à un document que vous consultez. Eh bien, dans ce cas, cette couche supplémentaire donnera au modèle ces informations sur ce que vous voyez. Cela peut même contribuer à la confidentialité en divulguant des données sensibles.

Ils peuvent également contrôler et filtrer les sorties ou les réponses de l’IA. Ils peuvent le faire en recherchant et en filtrant les réponses incorrectes, ou en ajustant les réponses du modèle de base à un ton spécifique. Une autre chose qu'ils peuvent faire est d'ajouter une logique métier supplémentaire à l'IA, comme des validations, des règles de sécurité supplémentaires ou une personnalisation basée sur les utilisateurs.

Une autre chose qu'ils peuvent faire est d'orchestrer et d'organiser le travail de plusieurs modèles ou outils dans un flux automatisé. Allez, vous demandez quelque chose au wrapper, et dans son flux de travail, il organise les requêtes vers différents modèles pour générer la réponse avec chacun d'eux, et également effectuer des recherches sur Internet, dans des bases de données ou lire des fichiers.

Enfin, les wrappers peuvent également intégrer un modèle d’intelligence artificielle dans les systèmes existants. De plus, ils peuvent améliorer l'expérience utilisateur en ajoutant des boutons à une IA, des modèles ou des flux guidés. De même, ils peuvent spécialiser l’IA dans un cas d’utilisation spécifique, comme la programmation, la rédaction d’e-mails, etc.

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