Un token, ou jeton en français, est une unité numérique représentant un actif ou une utilisation spécifique au sein d'un système informatique décentralisé, comme une blockchain. En d'autres termes, il s'agit d'une unité de valeur virtuelle qui confère des droits ou des accès particuliers à son détenteur.

Chez Swiftask, la consommation de tokens dépend du modèle d'IA et du travail effectué. Visitez, au fil de votre lecture, l’univers de Swiftask et voyez comment un ‘token’ peut avoir un impact sur votre expérience avec l’IA.

Token Swiftask - Accédez à toutes les IA de la plateforme Swiftask sans limites. Achetez vos tokens dès aujourd'hui !

Avec des tokens Swiftask : accédez à une multitude d'IA

Le jeton Swiftask vous ouvre les portes de toutes ses fonctionnalités, offrant un accès universel et sans restriction. En possédant simplement des tokens, vous pouvez tout débloquer, éliminant ainsi les tracas liés à la gestion de multiples comptes et abonnements. Plus besoin de jongler avec des abonnements complexes ou des accès fragmentés. Avec Swiftask, la simplicité et l'efficacité sont au rendez-vous, vous permettant de profiter pleinement de toutes les capacités de notre plateforme avec une seule et unique solution. Découvrez la liberté et la facilité d'utilisation qu'apporte le token Swiftask à votre expérience.

Ce système de tokens stimule l'exploration, vous incitant à découvrir et à tester de nouveaux outils d'IA. Libérez votre curiosité en explorant une vaste gamme d'outils d'IA et en dévoilant leur potentiel. Trouvez des solutions d'IA personnalisées qui correspondent parfaitement à vos besoins et objectifs spécifiques. Avec ce modèle, chaque token devient une invitation à l'innovation, vous permettant d'explorer sans limites et de tirer le meilleur parti des technologies d'intelligence artificielle disponibles.

Le concept de token vous permet de gagner un temps précieux. Dans un monde où chaque seconde est précieuse, optimisez votre temps grâce aux tokens. Profitez d'une expérience simplifiée en évitant les longs processus d'inscription et commencez instantanément. Maximalisez votre productivité en vous concentrant sur l'essentiel, tandis que Swiftask s'occupe du reste. Grâce aux tokens, vous pouvez accéder rapidement aux outils et fonctionnalités nécessaires, vous permettant de travailler plus efficacement et de manière plus fluide. 

Swiftask démocratise l'IA, amplifiant le potentiel humain grâce à des outils conviviaux et accessibles à tous. Promouvoir une IA bénéfique, agile et collaborative, qui protège les données et contribue à un avenir durable, est au cœur de l'engagement de Swiftask.

Swiftask est plus qu’une simple plateforme d’IA, c’est un écosystème qui favorise l’innovation et la créativité. Grâce à son système de tokens, Swiftask offre une flexibilité sans précédent, permettant aux utilisateurs de choisir exactement ce dont ils ont besoin et quand ils en ont besoin. 

Pourquoi la valeur des tokens n'est pas la même d'une IA à une autre ?

La valeur des tokens varie d'une IA à l'autre en raison de leurs capacités distinctes. Chaque IA est conçue avec des fonctionnalités uniques, certaines excellant dans l'apprentissage en profondeur, d'autres dans le traitement du langage naturel, par exemple.  Ces différences de compétences influencent directement la consommation de tokens. Ainsi, vos tokens seront plus économiques avec Claude 3 Haiku (2 tokens = 1 mot) qu'avec Claude 3 Opus (35 tokens = 1 mot). 

Que vous soyez un entrepreneur cherchant à optimiser votre flux de travail, un chercheur ayant besoin d’un outil de recherche puissant, ou un étudiant cherchant à améliorer ses compétences en rédaction, Swiftask est votre assistant IA tout-en-un.

Des tokens pour accéder à toutes les IAs sur Swiftask

Bienvenue à GPT-4o (« o » pour « omni »), la nouvelle intelligence artificielle multimodale la plus avancée d'OpenAI !

Découvrez et testez tout de suite GPT-4o sur Swiftask. GPT-4o est la nouvelle génération d'IA multimodale qui surpasse GPT-4.

Place à GPT-4o : l’IA la plus rapide et performante du moment

Puissante, efficace et économique, GPT-4o accepte des entrées de texte ou d'image et produit du texte en sortie. Elle offre des performances comparables à celles du légendaire GPT-4 Turbo en anglais et en code, tout en apportant des améliorations significatives dans d'autres langues.

Découvrez dans cet article les capacités révolutionnaires de GPT-4o et comment elle s'intègre dans la grande famille d'OpenAI.

GPT-4o change la donne dans le domaine de l’intelligence artificielle. En effet, il est spécifiquement formé pour le traitement complet du texte et de la vision. Cela lui permet de comprendre et de générer des informations à partir de ces deux types de données. C’est une évolution notable par rapport aux modèles précédents qui étaient généralement limités à un seul type de données.

Le fait que toutes les entrées et sorties soient traitées par le même réseau neuronal signifie que GPT-4o peut comprendre le contexte entre différents types de données. Par exemple, il peut analyser comment une image se rapporte à un texte descriptif. Cela permet à GPT-4o de fournir des réponses plus précises et pertinentes.

Dépassez les frontières de l'IA avec GPT-4o sur Swiftask

GPT-4o obtient un score record de 88,7% sur le COT MMLU à 0 tir (questions de connaissances générales), surpassant largement les concurrents. Ce n’est pas tout ! Sur le MMLU traditionnel sans CoT à 5 coups, GPT-4o établit un nouveau record avec un score de 87,2%. (Remarque : Llama3 400b est toujours en formation.)

Toutes ces évaluations ont été effectuées avec de nouvelles bibliothèques d'évaluations simplifiées.


Avec ses meilleurs concurents : Claude AI, Gemini Pro et Gemini Ultra, Llama3400b.

Source : https://openai.com/index/hello-gpt-4o/ 

Le graphique suivant montre la performance de GPT-4o par rapport à GPT-4. 

Sujet : évaluation multilingue et visuelle.


GPT-4o atteint des performances de pointe dans divers tests de perception visuelle, surpassant les modèles précédents. Cette performance a été mesurée grâce à des évaluations à 0-shot, ce qui signifie que GPT-4o n'a reçu aucune formation spécifique pour ces tâches. 

Le plus bluffant, c’est que toutes ces améliorations sont à moitié prix ! Eh oui, vous avez bien entendu, avec GPT-4, il a fallu 10 tokens pour un mot, tandis qu’aujourd’hui, avec GPT-4o, il n’en faut que 5.

Visitez Swiftask et découvrez par vous-même comment GPT-4o peut transformer vos conversations. Observez ses performances remarquables et laissez-vous guider par sa fluidité et sa rapidité inégalées.

GPT-4o débarque sur Swiftask

Suite à l’évolution de ChatOnPDF, l’accès aux données personnelles de l’utilisateur a connu une transformation significative. 

Désormais, il est possible de créer un bot qui se concentre exclusivement sur le contenu de vos données. C’est une raison de se réjouir, car cela allégera considérablement vos diverses tâches professionnelles. Ce texte vous guidera dans la mise en œuvre des meilleures pratiques pour exploiter pleinement vos données prioritaires.

Comment discuter avec ses propres données ?

Chattez facilement avec vos données personnelles

Découvrez la RAG pour chatter avec vos données personnelles

La Génération Augmentée par Récupération (RAG) est une récente méthode en intelligence artificielle qui fusionne la recherche d’informations et la création de contenu.

Habituellement, les modèles de langage à grande échelle (LLM) produisent du contenu en se basant uniquement sur les informations acquises lors de leur apprentissage. Cependant, la RAG offre au modèle la possibilité de « consulter » une base de données ou un ensemble de documents externes en temps réel pour enrichir le texte qu’il génère.

Le processus de la RAG se décompose en deux étapes principales :

La récupération : quand le modèle reçoit une demande, il effectue une recherche dans un ensemble prédéfini de documents ou de données pour trouver les informations les plus pertinentes en relation avec la demande.

La génération : après avoir récupéré les informations pertinentes, le modèle les utilise, en complément de ses propres connaissances internes, pour générer une réponse ou un contenu qui répond non seulement à la demande initiale, mais le fait de manière plus éclairée et précise.

L’intégration de la RAG dans les systèmes d’IA générative présente de nombreux avantages significatifs, améliorant non seulement la qualité du contenu généré, mais aussi son applicabilité dans divers contextes. En s’appuyant sur une base de données externe pour compléter ses connaissances, un modèle RAG peut fournir des réponses plus précises et pertinentes aux questions posées.

Comment la RAG peut-elle améliorer l’interaction homme-machine ?

Avec la Génération Augmentée par la Recherche (RAG), nous entrons dans une nouvelle ère d'interactions homme-machine plus précises, dynamiques et enrichissantes que jamais !

Grâce à la RAG, la précision des réponses générées par les systèmes d'IA atteint des sommets inédits. Ces réponses ne sont pas seulement exactes, mais elles sont également enrichies par un contexte approfondi. Ainsi, les utilisateurs bénéficient de solutions sur-mesure, répondant parfaitement à leurs besoins spécifiques. Une expérience utilisateur véritablement améliorée !

La RAG permet également à ces modèles d'IA de générer un contenu dynamique et constamment actualisé. Contrairement aux approches traditionnelles, la RAG puise dans une vaste étendue de connaissances pour fournir des réponses enrichies par des données toujours pertinentes. Imaginez l'engagement et la valeur ajoutée que cela apporte aux interactions homme-machine !

Et les bénéfices ne s'arrêtent pas là. La RAG a un impact positif remarquable sur l'expérience utilisateur des applications d'IA. Grâce à des réponses plus précises et pertinentes, les utilisateurs sont naturellement plus satisfaits et enclins à utiliser ces systèmes de manière régulière. Un atout essentiel dans un monde où l'expérience utilisateur est devenue un facteur clé de succès.

Mais la polyvalence de la RAG ne s'arrête pas là. Cette technologie peut être déployée dans une multitude d'applications, des systèmes de réponse aux questions à la génération de contenu, offrant ainsi un potentiel d'amélioration de l'interaction homme-machine dans de nombreux contextes différents.

Cerise sur le gâteau, les outils basés sur la RAG proposent également une méthode d'apprentissage interactive et engageante. Les utilisateurs peuvent interagir avec ces systèmes comme s'ils s'adressaient à un être humain. Une véritable révolution dans l'apprentissage assisté par l'IA.

Quel est l’impact de la RAG sur le domaine de l’IA ?

La Récupération Augmentée Générationnelle (RAG) a une influence notable sur le secteur de l’Intelligence Artificielle :

Optimisation de la pertinence et de la précision : en exploitant une base de données externe pour enrichir ses connaissances, un modèle RAG est capable de fournir des réponses plus exactes et appropriées aux questions posées.

Fusion de ressources internes et externes : le RAG offre la possibilité de connecter les services d’IA générative à des ressources externes, notamment celles qui renferment les informations techniques les plus récentes.

Renforcement de la confiance des utilisateurs : la récupération augmentée générationnelle permet aux modèles de citer des sources, ce qui donne aux utilisateurs la possibilité de vérifier toutes les déclarations, renforçant ainsi leur confiance.

Diminution des erreurs : cette technique peut aider les modèles à éliminer toute ambiguïté dans la demande d’un utilisateur, et à minimiser le risque d’erreur d’un modèle.

Simplicité de mise en œuvre : un autre avantage majeur de la méthode RAG est sa simplicité de mise en œuvre. Les développeurs peuvent implémenter le processus avec seulement quelques lignes de code.

La RAG constitue donc une avancée majeure vers la création d’une IA plus sûre et responsable. En réduisant les erreurs et en fournissant des informations vérifiables, il établit un nouveau standard pour l’utilisation de l’IA dans les applications sensibles.

Créez votre bot avec la RAG sur Swiftask

Quels types de données la RAG peut-elle utiliser pour la récupération d’informations ?

La Génération Augmentée par Récupération peut utiliser différents types de données pour la récupération d’informations, notamment :

Texte brut : les documents, articles, blogs, livres, etc. peuvent être utilisés comme sources d’informations pour la récupération.

Données structurées : les bases de données, les tableaux et les graphiques peuvent également être utilisés pour récupérer des informations.

Données non structurées : les images, les vidéos et les enregistrements audio peuvent être transformés en texte par le biais de techniques de traitement automatique du langage naturel (TALN) et utilisés pour la récupération d’informations.

Données multilingues : la RAG peut utiliser des données dans différentes langues pour la récupération d’informations.

Il est important de noter que la qualité des données utilisées pour la récupération d’informations peut avoir un impact significatif sur la performance de la RAG. Par conséquent, il est essentiel de disposer de données précises, pertinentes et de haute qualité pour obtenir les meilleurs résultats.

Quels sont les facteurs à considérer lors de l’utilisation de la RAG pour la génération de contenu ?

Lors de l’utilisation de la Génération Augmentée par Récupération (RAG) pour la génération de contenu, plusieurs facteurs doivent être pris en compte :

Qualité des données : la qualité des données utilisées pour la récupération d’informations est cruciale. Des données précises et pertinentes peuvent améliorer la performance de la RAG.

Diversité des données : la diversité des données peut aider à générer un contenu plus riche et plus varié. Il est donc bénéfique d’utiliser un large éventail de sources de données.

Paramètres du modèle : les paramètres du modèle, tels que le nombre de documents à récupérer ou le poids accordé à la récupération d’informations, peuvent avoir un impact significatif sur les résultats.

Compréhension du contexte : la RAG doit être capable de comprendre le contexte dans lequel elle est utilisée. Cela comprend la compréhension du sujet, du public cible, et des objectifs de la génération de contenu.

Éthique et biais : il est important de surveiller et de minimiser les biais potentiels dans la génération de contenu. De plus, le contenu généré doit respecter les normes éthiques et légales.

Évaluation des performances : il est essentiel d’évaluer régulièrement les performances de la RAG pour s’assurer qu’elle répond aux attentes et pour identifier les domaines d’amélioration.

Ces facteurs peuvent aider à optimiser l’utilisation de la RAG pour la génération de contenu.

Création du bot avec RAG sur Swiftask : test pratique

Créons un bot intelligent qui interagira avec nous en se basant exclusivement sur les données que nous lui fournirons.

1. Sur Swiftask, commencez par insérer le document nécessaire. Pour ce faire, allez dans "mes données" et importez le type de fichier souhaité.

2. Ensuite, concentrez-vous sur la création du bot. Juste au-dessus de "mes données", cliquez sur "mes bots".

3. Donnez un nom à votre bot et choisissez la RAG, car vous allez lui fournir des données dont vous seul avez connaissance.

4. Après avoir cliqué sur "Continuer", sélectionnez l'IA qui servira de moteur à votre bot. Vous pouvez choisir parmi les options suivantes : LLAMA 2, GPT-3.5, Mistral Large, Mistral Medium et Mistral Small.

5. En ce qui concerne le prompt, Swiftask a déjà inséré un texte par défaut. Si nécessaire, modifiez-le ou ajoutez du texte selon vos besoins.

6. Une fois le prompt finalisé, insérez les données requises. Pour ce faire, allez en haut de la page et cliquez sur "Sources de données" pour intégrer les données que vous avez précédemment importées.

7. Une fois cette étape terminée, cliquez sur "Sauvegarder" et testez votre nouveau bot. Ajustez le prompt si les réponses ne vous conviennent pas.

Pour les développeurs, une page dédiée est également disponible. Elle vous permet d'intégrer votre bot à votre site web ou application.

The "follow-up" in Artificial Intelligence (AI) can have several meanings depending on the context. This article will discuss the "follow-up" that refers to the ability of a system to generate follow-up questions based on a given topic. This is an important feature for communication between the user and the AI.

Let yourself be guided by questionnaires on the topic of your choice. The Swiftask feature, Follow-up, offers you additional support.

Follow-up: new feature on Swiftask

The "follow-up" allows for a deeper discussion and the exploration of the subject in detail. For example, if you present the topic of astronomy to the AI, it could generate follow-up questions like:

"What are the latest developments in telescopes?"

or "Can you explain the difference between a star and a planet?"

It is an excellent way to engage in a deeper and more meaningful conversation with the AI.

Thus, in the face of an incomplete understanding of a subject or a request, the AI, endowed with remarkable adaptability, can formulate follow-up questions. This ability helps to clarify obscure points and promotes mutual understanding with the user, thus encouraging a collaborative and enriching approach to the subject.

One of the major advantages of follow-up is that AI can help you explore different aspects of a subject. This allows you to assimilate new information and enhance your knowledge effectively.

AI can also use follow-up questions to better understand your preferences and interests, which helps to personalize interactions and make your experience more relevant.

Text-generating AIs, such as GPT-4, GEMINI PRO, CLAUDE 3, etc., have the ability to generate "follow-ups."

At the end of its response, the AI will offer you some additional questions, these are the "follow-up." You just have to click on them.

"Follow-up" is an innovative and recent feature that allows you to explore a subject in depth, discovering questions that you may not have found on your own.

What you need to know about "Follow-up"

What is it for?

Advantages

Learn to use it on Swiftask

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