
Effondrement du modèle
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Une date de coupure de connaissances marque le moment où un modèle d’IA cesse de mettre à jour ses données d’entraînement, impactant ainsi sa précision et sa pertinence.
Une date de coupure de connaissances est le moment précis après lequel un modèle d’IA ne dispose plus d’informations mises à jour. Cela signifie que toutes les données, événements ou évolutions survenus après cette date ne sont pas inclus dans les données d’entraînement du modèle. Par exemple, si la date de coupure de connaissances pour un modèle est avril 2023, il ne disposera pas d’informations sur les événements postérieurs à cette date.
Les modèles d’IA ont des dates de coupure pour plusieurs raisons :
L’expression « date limite pour le modèle d’IA » désigne généralement la date finale à laquelle un modèle d’IA doit être terminé, y compris ses phases d’entraînement et de test. Il ne s’agit pas nécessairement de la date de coupure de connaissances, mais cela concerne les délais et livrables du projet.
La date de coupure pour un modèle d’IA est synonyme de date de coupure de connaissances. Elle indique le dernier moment où les données d’entraînement ont été mises à jour. Toute information postérieure à cette date ne figure pas dans la base de connaissances du modèle.
À l’instar de la date limite, la date finale pour un modèle d’IA peut désigner la date de fin du projet. Selon le contexte, elle peut aussi être utilisée de manière interchangeable avec la date de coupure de connaissances, même si elle se réfère généralement au calendrier du projet.
Cette expression est souvent utilisée comme synonyme de date de coupure de connaissances, signifiant la dernière date jusqu’à laquelle le modèle d’IA a été entraîné avec des informations à jour.
La date de fin pour un modèle d’IA peut désigner soit la date de coupure de connaissances, soit la date d’achèvement du projet, selon le contexte. Elle indique généralement la fin d’une étape spécifique dans le cycle de vie du modèle d’IA.
C’est une autre façon de désigner la date de coupure de connaissances. Elle marque le dernier moment où les données d’entraînement du modèle d’IA sont considérées comme à jour.
Voici les dates de coupure de connaissances pour certains des modèles d’IA les plus populaires :
Une date de coupure de connaissances est le dernier moment où les données d'entraînement d'un modèle d'IA ont été mises à jour. Les informations postérieures à cette date ne figurent pas dans la base de connaissances du modèle.
Les dates de coupure permettent de gérer la préparation des données, d'assurer la stabilité du modèle, de contrôler les ressources informatiques et de maintenir le contrôle des versions lors du développement d'un modèle d'IA.
Non, une date limite correspond à la date d’achèvement du projet, tandis qu'une date de coupure marque spécifiquement la fin des mises à jour de données pour l'entraînement du modèle d'IA.
Par exemple : GPT-3.5 et GPT-4 d’OpenAI (septembre 2021), Bard de Google (mai 2023), Claude d’Anthropic (mars 2023 pour Claude 1, janvier 2024 pour Claude 2), et LLaMA de Meta (environ 2023 pour les dernières versions).
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