Qu'est-ce qu'une invite négative ? Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), une invite négative est une instruction textuelle fournie par l'utilisateur au logiciel, à l'application ou à l'imageur pour éviter d'utiliser certaines caractéristiques lors de la création de contenu afin de ne pas générer de résultats indésirables ou hors contexte.

Ces invites négatives sont utilisées pour enseigner à l'IA ce qu'il ne faut pas faire ou dire afin qu'elle produise des résultats plus précis et plus pertinents. Un exemple d'utilisation d'une invite négative en imagerie est lorsque nous voulons créer des images d'un objet particulier, mais que nous voulons exclure certaines caractéristiques spécifiques de cet objet.

Par exemple, si nous voulons générer des images de voitures, mais que nous voulons empêcher le modèle d'IA de générer des voitures de certaines couleurs, comme le vert ou le violet, nous pouvons utiliser une invite négative pour demander au modèle d'IA de ne pas inclure ces couleurs dans les images générées.

Pour créer ces invites négatives, nous pouvons entraîner le modèle d'IA avec un ensemble d'images de voitures et les étiqueter avec les couleurs que nous ne voulons pas inclure, ce qui aide le modèle à comprendre que ces couleurs ne sont pas souhaitées dans les images générées.

Un autre exemple est celui de la génération d'images de visages, où nous pouvons utiliser des invites négatives pour demander au modèle d'IA d'éviter de générer des caractéristiques indésirables, telles que des cicatrices ou des taches de naissance.

Pour ce faire, nous pouvons fournir au modèle des exemples d'images de visages présentant ces caractéristiques et les qualifier de "indésirables". Le modèle d'IA apprendra à éviter de générer ces caractéristiques dans les images générées.

L'imageur Lexica dispose d'une boîte de dialogue spécifique pour la saisie des invites négatives

Les invites négatives peuvent être utilisées dans diverses applications d'IA, telles que la classification d'images, la traduction linguistique et l'analyse des sentiments. Dans de nombreux cas, elles permettent d'éviter les résultats qui ne sont pas pertinents ou qui peuvent être considérés comme offensants ou inappropriés. Par exemple, si nous créons un modèle de chatbot pour une entreprise qui vend des produits végétaliens, nous pouvons utiliser la fonctiondes invites négatives pour empêcher le robot de suggérer des produits contenant des ingrédients d'origine animale.

Supposons que nous formions un modèle d'IA à la traduction de textes de l'anglais au portugais, mais que nous souhaitions l'empêcher de traduire des termes vulgaires ou des jurons.

Dans ce cas, nous pouvons fournir des invites négatives qui demandent au modèle de ne pas traduire ces mots et de fournir une traduction appropriée ou d'omettre simplement le mot. Ces invites négatives permettent de s'assurer que la traduction est précise et adaptée au public cible.

Comment utiliser un message négatif dans l'IA ?

Pour utiliser des invites négatives dans l'IA, il est nécessaire d'identifier les résultats à éviter et de créer une liste de mots ou de phrases susceptibles de conduire à ces résultats. Ces invites négatives peuvent ensuite être ajoutées à l'algorithme ou au modèle d'IA afin d'empêcher le système de produire des résultats qui ne sont pas souhaités.

Un autre exemple d'utilisation d'une incitation négative dans l'IA est la classification d'images. Supposons que nous ayons une IA entraînée à reconnaître des animaux sur des images, mais que nous voulions l'empêcher de classer des animaux de compagnie comme des animaux sauvages.

Dans ce cas, nous pouvons créer des invites négatives qui demandent au modèle de ne pas reconnaître des animaux tels que "chien" ou "chat" comme des animaux sauvages, même s'ils présentent des caractéristiques similaires à celles d'autres animaux sauvages tels que les lions ou les tigres.

Pour créer ces incitations négatives, nous pouvons fournir au modèle des exemples d'images d'animaux domestiques et les étiqueter avec la classe "pas des animaux sauvages". Ces images aident le modèle à comprendre que ces animaux ne doivent pas être classés comme des animaux sauvages.

Il est important de rappeler que l'efficacité des messages négatifs dépend de la qualité des données d'apprentissage et de la précision du modèle d'IA en général. Il est donc essentiel de surveiller en permanence les performances du modèle et d'ajuster les messages négatifs si nécessaire.

Pourquoi utiliser un message négatif ?

Les messages négatifs sont un outil important pour garantir l'exactitude et la pertinence des résultats dans les applications d'IA. Ils permettent au système d'être entraîné à éviter les résultats indésirables, améliorant ainsi la qualité globale des résultats produits.

Cependant, il est important de se rappeler que la mise en œuvre correcte des messages-guides négatifs nécessite des connaissances techniques et des compétences en science des données. Par conséquent, si vous envisagez d'utiliser des messages-guides négatifs dans vos projets d'IA, il est recommandé de consulter des experts en IA pour obtenir des conseils appropriés.