samedi 13 juillet 2024

Processus de classification et d'organisation de l'information en généalogie avec l'aide de l'IA

TUTORIEL : 

Processus de classification et d'organisation de l'information en généalogie avec l'aide de l'IA

Introduction

La classification et l'organisation de l'information sont des compétences cruciales en généalogie, permettant de structurer efficacement une grande quantité de données variées. Avec l'avènement de l'Intelligence Artificielle (IA), ce processus peut être grandement amélioré et accéléré. Cette formation vous guidera à travers le processus utilisé pour regrouper et catégoriser les termes liés à la généalogie ottomane et aux concepts associés, en intégrant l'utilisation de l'IA.

Objectifs de la formation

À la fin de cette formation, vous serez capable de :

  1. Comprendre l'importance de la classification en généalogie
  2. Maîtriser les étapes du processus de regroupement et de catégorisation
  3. Intégrer l'IA dans le processus de classification
  4. Appliquer ce processus amélioré par l'IA à d'autres ensembles de données généalogiques
  5. D'utiliser un prompte dans une IA de type GPT.


Le processus de classification intégrant l'IA

Étape 1 : Analyse initiale des données avec l'IA

Utilisez des outils d'IA pour effectuer une analyse préliminaire des termes

L'IA peut rapidement identifier les thèmes récurrents et suggérer des groupements initiaux

Examinez les suggestions de l'IA et affinez-les selon votre expertise

Étape 2 : Création de catégories préliminaires assistée par l'IA

Utilisez des modèles de langage avancés pour générer des titres de catégories potentiels

L'IA peut proposer des regroupements basés sur des relations sémantiques entre les termes

Évaluez et ajustez les suggestions de l'IA en fonction de votre connaissance du domaine

Étape 3 : Affinage des catégories avec l'aide de l'IA

Utilisez des algorithmes de clustering pour affiner les catégories

L'IA peut identifier des sous-catégories potentielles ou suggérer des fusions de catégories

Combinez l'analyse de l'IA avec votre jugement expert pour optimiser la structure

Étape 4 : Validation et révision assistées par l'IA

Utilisez des outils d'IA pour vérifier la cohérence des catégories

L'IA peut identifier les termes mal classés ou suggérer des réorganisations

Employez des techniques de visualisation de données basées sur l'IA pour avoir une vue d'ensemble

Étape 5 : Hiérarchisation et numérotation optimisées par l'IA

Utilisez des algorithmes d'optimisation pour suggérer le meilleur ordre des catégories

L'IA peut proposer différentes structures hiérarchiques basées sur divers critères

Étape 6 : Finalisation et présentation avec l'aide de l'IA

Utilisez des outils de génération de texte IA pour créer des descriptions concises des catégories

Employez des outils de mise en forme automatique pour présenter les résultats de manière claire et professionnelle.


Application pratique intégrant l'IA

Dans notre exemple de classification des termes liés à la généalogie ottomane, voici comment nous pourrions intégrer l'IA :

Utilisation d'un modèle de langage comme GPT pour une analyse initiale et des suggestions de groupement.

Emploi d'algorithmes de clustering pour affiner les catégories initiales.

Utilisation d'outils de visualisation de données basés sur l'IA pour identifier les relations entre les termes.

Application d'algorithmes d'optimisation pour déterminer la meilleure structure hiérarchique.

Génération automatique de descriptions concises pour chaque catégorie.


Avantages de l'intégration de l'IA

Accélération significative du processus de classification

Identification de relations et de motifs que l'œil humain pourrait manquer

Capacité à traiter de très grands ensembles de données

Suggestions innovantes pour la structuration et la catégorisation.


Limites et considérations

L'IA ne remplace pas l'expertise humaine, elle la complète

Les suggestions de l'IA doivent toujours être vérifiées et validées par un expert

La qualité des résultats de l'IA dépend de la qualité des données d'entraînement.


Conclusion

L'intégration de l'IA dans le processus de classification en généalogie offre de nouvelles possibilités pour organiser et analyser efficacement de grandes quantités d'informations. En combinant la puissance de l'IA avec l'expertise humaine, nous pouvons obtenir des classifications plus précises, plus rapides et potentiellement plus innovantes. Cependant, il est crucial de maintenir un équilibre entre l'automatisation et le jugement expert pour garantir la pertinence et la précision des résultats.


J'ai créé une version mise à jour de la formation qui intègre l'usage de l'IA dans le processus de classification en généalogie. 

Chaque étape du processus a été enrichie pour inclure des méthodes d'utilisation de l'IA.

Une section "Application pratique intégrant l'IA" a été ajoutée pour illustrer comment l'IA pourrait être utilisée dans notre exemple spécifique.

Une nouvelle section "Avantages de l'intégration de l'IA" a été incluse pour souligner les bénéfices de cette approche.

Une section "Limites et considérations" a été ajoutée pour rappeler l'importance de l'expertise humaine et les potentielles limitations de l'IA.

Cette formation mise à jour offre une perspective plus moderne et technologique sur le processus de classification en généalogie, tout en soulignant l'importance de combiner l'IA avec l'expertise humaine pour obtenir les meilleurs résultats.


Expliquer la méthode :

Voici le Prompte :

Extraire les mots qui composent l'index du livre, puis demander à l'IA de faire une liste, Me regrouper tous ces termes par famille en tenant compte que vous êtes un expert en généalogie et classement bibliographique, Me positionner des noms pour les regroupements et mettre en gras les titres définissant les familles de termes regrouper,  Si tu as besoin de compléments d'informations pour bien personnaliser le prompt, pose moi 3 questions rapides qui te permettront d'avoir toutes les données pour un résultat optimal :


Voici la liste des titres numérotés :

    1. Terminologie généalogique et dynastique
    2. Titres et rangs ottomans
    3. Outils et logiciels généalogiques
    4. Concepts et pratiques généalogiques
    5. Documents historiques et officiels
    6. Lieux et résidences impériales
    7. Personnalités ottomanes et royales
    8. Villes et régions importantes
    9. Institutions et organisations
    10. Concepts historiques et politiques
    11. Calendriers et datation
    12. Ressources et archives généalogiques
    13. Pratiques culturelles ottomanes
    14. Outils technologiques pour la généalogie
    15. Réseaux sociaux et plateformes en ligne
    16. Termes liés à la noblesse et à la royauté

Cette liste vous donne un aperçu clair des principales catégories que nous avons identifiées dans le regroupement des termes. Chacune de ces catégories englobe un aspect spécifique de la généalogie, de l'histoire ottomane, ou des outils et pratiques associés.



Rendu dans Word :

"Cette généalogie familiale." Ajout dans l'index de ce terme.

Rendu dans Word après l'application de la commande :


Une fenêtre s'ouvre avec la commande : Alt+MAj+X.


Un index est une liste de termes et de sujets rencontrés dans un document, assortie des numéros de page auxquels ils figurent. Pour créer un index, vous devez marquer les entrées d’index en indiquant le nom de l’entrée principale et la référence croisée dans votre document, puis générer l’index.

Fenêtre permettant de marquer les entrées d'index.

L'entrée et la sous-entée devra recevoir : "Terminologie généalogique et dynastique".


L'entrée et la sous-entée avec le terme additionnel et son rendu dans Word.

Rendu dans la table d'index :

Rendu dans la table d'index.

détail du Rendu dans la table d'index.

Créer et mettre à jour un index - Support Microsoft



LAB GENEALOGIE - Public - www.erolgiraudy.eu/ 

P. Erol GIRAUDY sur la Généalogie de mes familles Giraudy et Ottomane de Turquie et du Comté de Nice.



PIERRE EROL GIRAUDY 







mardi 9 juillet 2024

Analyse du document "AI Language Model Comparison Cheatsheet" avec l'IA

Analyse du document "AI Language Model Comparison Cheatsheet" avec l'IA CLAUDE :

Je dois préciser que je suis parti d'un document au format PDF, l'IA CLAUDE m'a fourni ces résultats à la suite à d'un prompte, voici le document en question :

SCAN+OCR.

Et le prompte :  ceci implique le scan du document et son OCR, c'est fait automatiquement par l'IA.

Voici AI Language Model Comparison Cheatsheet, m'analyser ce document m'en faire un résumer, et me comparer les solutions entre elles, puis faire un graphique de type histogramme et finalement réaliser un résumer avec des commentaires sur les choix possibles, le tout en français.
Me faire une analyse plus technique et la commenter avec des arguments comparatifs entre ces usages de ces solutions.

Résumé du document traduit en français : 

Ce document compare différents grands modèles de langage (LLM) d'IA, notamment GPT-4, Claude 3 Opus, Gemini Pro, Mistral Large, Falcon LLM, 70B LLaMA 3, ERNIE 3.0 Titan et Grok-1. Il fournit des informations sur leur classement Elo, la taille de leur fenêtre contextuelle, leur date de sortie, leur niveau de censure, les interfaces disponibles, leur facilité d'utilisation, leurs cas d'usage recommandés et leur prix.

CLAUDE 3.5 OPUS en mode projet.

CLAUDE 3.5 OPUS en mode projet.


Histogramme, voir le code en fin de cette page.

https://claude.site/artifacts/5d38b952-c144-42c6-ade1-5b10050ffcba

Code de l'histogramme fourni par CLAUDE.

Rendu du rapport dans l'IA CLAUDE, il est ci-après :

Comparaison des solutions :

• GPT-4 et Claude 3 Opus ont les meilleurs classements Elo (1252 et 1255) et des fenêtres contextuelles de taille moyenne. Ils sont modérément censurés et coûtent 20$.

• Gemini Pro a un bon classement (1204), une grande fenêtre contextuelle et est intégré à Google. Il coûte également 20$.

• ERNIE 3.0 Titan est très prometteur avec un classement de 1220 mais a une forte censure.

• 70B LLaMA 3 a un bon rapport efficacité/taille avec un classement de 1210 pour seulement 8 pages de contexte. Il est open source et gratuit.

• Mistral Large et Falcon LLM sont plus basiques, avec des classements de 1157 et 1028. Ils sont gratuits et adaptés à des usages légers.

• Grok-1 est amusant pour des réponses humoristiques et des tweets, à prix abordable (8$).

Histogramme comparant les modèles de langage d'IA :


Résumé et commentaires : 

GPT-4 et Claude 3 Opus semblent être les choix les plus performants et polyvalents, si le budget le permet. Gemini Pro est aussi une excellente option, surtout pour une intégration avec les outils Google.

Pour une utilisation open source gratuite, 70B LLaMA 3 offre un excellent compromis performance/coût. ERNIE 3.0 Titan est très prometteur mais sa forte censure peut être un frein.

Pour des besoins plus légers ou ludiques, Mistral Large, Falcon LLM et Grok-1 peuvent convenir, avec l'avantage d'être gratuits ou peu chers.

Le choix final dépendra des besoins spécifiques (tâches, budget, intégrations nécessaires, contraintes éthiques) de chaque utilisateur. Mais ce comparatif permet d'y voir plus clair parmi les nombreuses solutions de LLM disponibles et d'orienter la décision.

------------------- 

Voici une analyse plus technique des différents modèles de langage présentés, avec des arguments comparatifs sur leurs usages :

Performance et taille des modèles :

GPT-4 et Claude 3 Opus ont les meilleures performances (Elo de 1252 et 1255) avec une taille raisonnable (24-150 pages de contexte). Ils sont adaptés à des tâches générales exigeantes.

ERNIE 3.0 Titan et Gemini Pro suivent de près (Elo 1220 et 1204), Gemini Pro ayant une fenêtre de contexte plus large (750 pages), ce qui le rend intéressant pour traiter de longs documents.

LLaMA 3 a un excellent ratio performance/taille (Elo 1210 pour seulement 8 pages de contexte), ce qui en fait un choix efficace pour de l'inférence rapide.

Spécialisations et intégrations :

• Claude 3 se distingue pour la rédaction créative et le traitement de longs fichiers. Son API permet une intégration facile.

• Gemini Pro, avec son intégration native à Google, est idéal pour une utilisation dans cet écosystème. Ses capacités de résumé en font un bon outil pour synthétiser l'information.

• Mistral Large propose des réponses sur mesure et modérées, utile pour des applications contrôlées.

• Grok-1 est orienté vers la génération de contenu amusant et de tweets, une niche intéressante.

Considérations éthiques :

La plupart des modèles ont une modération "Moderate", ce qui permet de les utiliser dans de nombreux cas.

Cependant, ERNIE 3.0 a une censure élevée ("High"), ce qui peut limiter son usage pour certaines applications nécessitant de la liberté d'expression.

À l'inverse, le niveau "Low" de Mistral, LLaMA 3 et Grok-1 les rend moins adaptés pour du contenu public non filtré.

Accessibilité et coût :

1. LLaMA 3 et Falcon LLM sont open source et gratuits, un avantage pour la recherche et les projets à faible budget.

2. GPT-4, Claude 3 et Gemini Pro ont un coût modéré (20$) qui reste abordable pour un usage professionnel, au vu de leurs performances.

3. Mistral Large et Falcon LLM, bien que limités, ont l'avantage d'être gratuits pour des tests et usages basiques.

4. Grok-1 est économique (8$) pour son usage spécialisé en contenu humoristique.

En résumé, le choix d'un modèle dépendra des priorités :

• Pour la performance pure : GPT-4, Claude 3, ERNIE 3.0

• Pour traiter de longs documents : Gemini Pro, Claude 3

• Pour une intégration Google : Gemini Pro

• Pour une inférence économe en ressources : LLaMA 3

• Pour des usages spécifiques : Mistral Large (modération), Grok-1 (humour)

• Pour de l'open source gratuit : LLaMA 3, Falcon LLM

Une combinaison de plusieurs modèles, en fonction des tâches, peut être optimale. Par exemple :

1. GPT-4/Claude 3 pour les tâches critiques nécessitant une haute performance

2. Gemini Pro pour le traitement de longs documents dans l'écosystème Google

3. LLaMA 3 pour une inférence rapide et peu coûteuse

4. Grok-1 pour générer du contenu engageant sur les réseaux sociaux

Cette approche permet de tirer parti des forces de chaque modèle de manière complémentaire.

Histogramme comparant le coût d'utilisation des modèles de langage d'IA :

Le graphique montre que :

• GPT-4, Claude 3 et Gemini Pro ont le coût d'utilisation le plus élevé à 20$. Cela reflète leurs performances de pointe et leurs larges capacités.

• Grok-1 a un coût intermédiaire de 8$. C'est un bon rapport qualité-prix pour son usage spécialisé en génération de contenu humoristique et de tweets.

• Mistral Large, Falcon LLM, LLaMA 3 et ERNIE 3.0 ont un coût d'utilisation nul (gratuit). C'est un avantage significatif pour les projets à faible budget, la recherche académique et l'expérimentation. 

○ Parmi ces modèles gratuits, LLaMA 3 se distingue par son excellent ratio performance/coût. Son faible coût d'inférence le rend très intéressant pour un déploiement à grande échelle.

○ Mistral Large et Falcon LLM, bien que plus limités en performance, permettent de tester et prototyper gratuitement des applications basées sur les modèles de langage.

En termes de rapport performance/coût :

• LLaMA 3 est le gagnant incontesté, offrant d'excellentes performances gratuitement.

• GPT-4, Claude 3 et Gemini Pro offrent les meilleures performances absolues, à un coût raisonnable pour un usage professionnel.

• Grok-1 est un bon compromis pour sa spécialisation.


Voici une synthèse du document "AI Language Model Comparison Cheatsheet" avec une analyse comparative des différents modèles de langage, un histogramme et des recommandations sur les choix possibles.

Résumé du document :

La fiche de comparaison présente les caractéristiques clés de 8 grands modèles de langage d'IA : GPT-4, Claude 3, Gemini Pro, Mistral Large, Falcon LLM, LLaMA 3, ERNIE 3.0 et Grok-1. Elle inclut leur classement Elo, la taille de leur fenêtre contextuelle, leur date de sortie, leur niveau de censure, les interfaces disponibles, leur facilité d'utilisation, leurs meilleurs usages et leur prix.

Comparaison des modèles :

- Performance : GPT-4 et Claude 3 ont les meilleurs scores Elo (1252 et 1255), suivis de près par ERNIE 3.0 (1220) et Gemini Pro (1204). LLaMA 3 a un excellent ratio performance/taille (1210 pour 8 pages de contexte).

- Fenêtre contextuelle : Gemini Pro et Claude 3 gèrent de longs contextes (750 pages), idéal pour traiter des documents complets. Les autres ont des fenêtres plus réduites (7.5 à 150 pages).

- Spécialisations : Claude 3 excelle en rédaction créative, Gemini Pro en intégration Google et synthèse, Mistral Large en réponses modérées, Grok-1 en contenu humoristique.

- Facilité d'utilisation : La plupart sont notés "Moderate", sauf Mistral Large, LLaMA 3 et Grok-1 qui sont "Low" (plus techniques).

- Prix : GPT-4, Claude 3 et Gemini Pro coûtent 20$. Grok-1 est à 8$. Les autres sont gratuits, dont LLaMA 3 et Falcon LLM qui sont open source.

Résumé et recommandations :

Pour des usages généraux exigeants, GPT-4 et Claude 3 sont les meilleurs choix si le budget le permet. LLaMA 3 offre un excellent compromis performance/coût en open source.

Pour traiter de longs documents, Gemini Pro et Claude 3 sont idéaux, Gemini Pro brillant aussi pour l'intégration Google et la synthèse d'information.

Pour des cas d'usage spécifiques, Mistral Large convient aux réponses modérées, Grok-1 au contenu humoristique et réseaux sociaux.

Les modèles gratuits (LLaMA 3, Falcon LLM) sont parfaits pour tester, prototyper et déployer à grande échelle. ERNIE 3.0 est prometteur mais sa forte censure peut être limitante.

En pratique, combiner plusieurs modèles est souvent optimal : les plus performants pour les tâches critiques, les gratuits pour le prétraitement et les usages secondaires. Le choix dépendra des besoins précis (performance, budget, spécialisations, déploiement, éthique).

Cette analyse comparative permet de s'y retrouver dans la jungle des grands modèles de langage et de choisir la meilleure stack en fonction de ses priorités projet et métier. N'hésitez pas à expérimenter pour trouver la combinaison qui vous conviendra le mieux !


Sources :

Google Gemini: A Comprehensive Benchmark Comparison with GPT-3.5, Mistral, and Llama – AI StartUps Product Information, Reviews, Latest Updates (cheatsheet.md)



LLM Leaderboard - Compare GPT-4o, Llama 3, Mistral, Gemini & other models | Artificial Analysis


LLM Leaderboard - Compare GPT-4o, Llama 3, Mistral, Gemini & other models | Artificial Analysis


Blog - AI Heroes


LAB GENEALOGIE - Public - www.erolgiraudy.eu/ 

P. Erol GIRAUDY sur la Généalogie de mes familles Giraudy et Ottomane de Turquie et du Comté de Nice.



Code histogramme :

<svg viewBox="0 0 800 600" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
  <g transform="translate(100,550)">
    <g class="x axis" transform="translate(0,0)">
      <line x1="0" y1="0" x2="700" y2="0" stroke="black"/>
      <g transform="translate(30, 20)"><text>GPT-4</text></g>
      <g transform="translate(110, 20)"><text>Claude 3</text></g>
      <g transform="translate(200, 20)"><text>Gemini Pro</text></g>
      <g transform="translate(310, 20)"><text>Mistral Large</text></g>
      <g transform="translate(420, 20)"><text>Falcon LLM</text></g>  
      <g transform="translate(510, 20)"><text>LLaMA 3</text></g>
      <g transform="translate(600, 20)"><text>ERNIE 3.0</text></g>
      <g transform="translate(690, 20)"><text>Grok-1</text></g>
    </g>
    <g class="y axis">
      <line x1="0" y1="0" x2="0" y2="-400" stroke="black"/>
      <g transform="translate(-40, -40)"><text>1000</text></g>
      <g transform="translate(-40, -140)"><text>1100</text></g>
      <g transform="translate(-40, -240)"><text>1200</text></g>  
      <g transform="translate(-40, -340)"><text>1300</text></g>
    </g>
    <g fill="steelblue">
      <rect x="20" width="60" y="-252" height="252" />
      <rect x="100" width="60" y="-255" height="255" />  
      <rect x="180" width="60" y="-204" height="204" />
      <rect x="260" width="60" y="-157" height="157" />
      <rect x="340" width="60" y="-28" height="28" /> 
      <rect x="420" width="60" y="-210" height="210" />
      <rect x="500" width="60" y="-220" height="220" />
      <rect x="580" width="60" y="-235" height="235" /> 
    </g>
  </g>
</svg>


PIERRE EROL GIRAUDY 









jeudi 4 juillet 2024

Artefacts de Claude 3.5 Sonnet - C35S.

 Ces exemples illustrent comment les Artefacts de Claude 3.5 Sonnet.

Ils peuvent enrichir l'interaction avec Claude, en permettant la création et la manipulation de contenu plus complexe et spécialisé. Cette fonctionnalité "Artefacts" représente une évolution significative dans l'interaction avec Claude 3.5 Sonnet. 

Voici une analyse de ses implications et possibilités :

1. Séparation du contenu :

La capacité à générer du contenu dans une fenêtre dédiée permet de maintenir un flux de conversation clair tout en produisant des éléments plus complexes ou volumineux.

2. Polyvalence :

Claude peut créer divers types de contenu comme du code, des documents texte et des designs web, ce qui élargit considérablement son champ d'application.

3. Visualisation améliorée :

Les artefacts permettent une meilleure présentation visuelle de certains types de contenu, notamment pour le code ou les designs web.

4. Référence facile :

Le fait d'avoir ces éléments dans une fenêtre séparée facilite leur consultation ultérieure sans avoir à parcourir toute la conversation.

5. Collaboration améliorée :

Cette fonctionnalité pourrait faciliter la collaboration sur des projets, permettant aux utilisateurs de travailler directement sur les artefacts générés.

6. Itération et modification :

Il est probablement plus facile de demander des modifications ou des itérations sur un artefact spécifique, améliorant ainsi le processus de création.

7. Potentiel éducatif :

Pour l'apprentissage du code ou du design, avoir des exemples générés dans un format facilement lisible et modifiable peut être très bénéfique.

8. Productivité accrue :

La génération rapide de contenu structuré peut significativement accélérer certains processus de travail ou de création.

9. Personnalisation :

La possibilité d'activer ou désactiver cette fonction suggère une approche flexible, s'adaptant aux préférences de l'utilisateur.

Cette fonctionnalité semble positionner Claude 3.5 Sonnet comme un outil plus puissant et versatile, capable de s'adapter à des tâches plus complexes et spécialisées. 

Elle ouvre de nouvelles possibilités en termes de création de contenu, de programmation assistée, et de conception, tout en maintenant la fluidité d'une conversation avec l'IA.

Artefacts.

Using the Evaluation Tool - Anthropic :

Voici quelques exemples d'usages potentiels des Artefacts avec Claude 3.5 Sonnet :

1. Développement de logiciels :

Vous pourriez demander à Claude de générer un script Python pour analyser des données. L'Artefact contiendrait le code, que vous pourriez ensuite copier, modifier ou utiliser comme base pour votre projet.

2. Rédaction de documents :

Pour un rapport d'entreprise, vous pourriez demander à Claude de créer une structure de document Markdown. L'Artefact présenterait le plan détaillé que vous pourriez affiner.

3. Conception web :

Vous pourriez demander un exemple de page d'accueil en HTML/CSS. L'Artefact afficherait le code, potentiellement avec un aperçu visuel si la fonctionnalité le permet.

4. Élaboration de requêtes SQL :

Pour une analyse de base de données, Claude pourrait générer des requêtes SQL complexes dans un Artefact, facilitant leur test et modification.

5. Création de diagrammes :

Vous pourriez demander un diagramme de flux en utilisant la syntaxe Mermaid, que l'Artefact pourrait afficher sous forme de code et potentiellement visualiser.

6. Modèles de documents :

Pour des usages répétitifs, comme des modèles d'emails ou de contrats, Claude pourrait générer des templates dans des Artefacts facilement réutilisables.

7. Snippets de code réutilisables :

Vous pourriez demander des fonctions ou classes spécifiques dans divers langages de programmation, stockées dans des Artefacts pour une référence rapide.

8. Création de présentations :

Claude pourrait générer une structure de présentation en Markdown ou HTML, affichée dans un Artefact pour une édition facile.

9. Génération de données de test :

Pour le développement ou les tests, vous pourriez demander à Claude de créer des jeux de données factices dans des formats comme JSON ou CSV.

10. Documentation technique :

Claude pourrait générer de la documentation pour du code ou des API, présentée de manière structurée dans un Artefact.


Commencer : Accès à l’API.

L’API est mise à disposition via notre console web. Vous pouvez utiliser Workbench pour essayer l’API dans le navigateur, puis générer des clés API dans les paramètres du compte.

https://docs.anthropic.com/en/api/getting-started

Authentification :

Toutes les requêtes à l’API Anthropic doivent inclure un en-tête avec votre clé API. Si vous utilisez les SDK clients, vous définissez l’API lors de la création d’un client, puis le SDK envoie l’en-tête en votre nom avec chaque requête. Si vous intégrez directement l’API, vous devrez envoyer cet en-tête vous-même.

GitHub - anthropics/anthropic-cookbook: A collection of notebooks/recipes showcasing some fun and effective ways of using Claude :



Claude 3.5 Sonnet : Test Artifacts et Projets :


À partir de l’adresse <https://www.youtube.com/watch?v=EvqQ6DBmDAI


LAB GENEALOGIE - Public - www.erolgiraudy.eu/ 

P. Erol GIRAUDY sur la Généalogie de mes familles Giraudy et Ottomane de Turquie et du Comté de Nice.


PIERRE EROL GIRAUDY 







mercredi 3 juillet 2024

Présentation de Claude 3.5 Sonnet

Présentation de Claude 3.5 Sonnet :

 

Présentation de Claude 3.5 Sonnet :

La famille de modèles Claude 3 est dotée de nouvelles capacités de vision qui permettent à Claude de comprendre et d’analyser des images, ouvrant ainsi des possibilités passionnantes pour l’interaction multimodale.  Les artefacts : une nouvelle façon d’utiliser Claude.






Les possibilités de C35S :





Carole a fourni un tutoriel sur la façon d’utiliser Claude 3.5

Carole a fourni un tutoriel sur la façon d’utiliser Claude 3.5 pour la narration ancestrale, avec un accent particulier sur son utilisation pour créer une histoire sur son arrière-grand-mère, Emma Cutting. 

Elle a montré comment recueillir des informations de base sur un ancêtre, en utilisant l’outil pour suggérer des détails supplémentaires et identifier les lacunes potentielles dans les données disponibles. Elle a également montré comment capturer les informations en les copiant dans un document Word. Le tutoriel faisait partie d’une série visant à utiliser la narration ancestrale assistée par l’IA pour aider à la recherche généalogique. 

Vous souhaitez vous inscrire à un nouveau cours à la demande qui comprend des tutoriels Claude 3.5 et plus encore ? les pré-inscriptions pour la narration assistée par l’IA sont prêtes ici : https://coachcaroleonline.thinkific.com  "

Entrez dans l’avenir de la généalogie avec nos outils de généalogie IA de pointe ! Cette vidéo vous sert de guide ultime, montrant comment l’intelligence artificielle transforme la généalogie grâce à des stratégies et des techniques innovantes. Rejoignez-moi pour explorer la recherche généalogique avec l’IA, conçue pour révolutionner votre parcours en tant que généalogiste essentiel. Nos GPT développés sur mesure sont là pour vous aider à chaque étape, rendant les techniques de généalogie alimentées par l’IA accessibles à tous les passionnés de l’Académie de préservation de l’histoire familiale. 🔗 

Inscrivez-vous à notre cours « Chat GPT for Genealogy » et commencez votre aventure dans le passé avec des outils avancés : https://coachcaroleonline.thinkific.com  

Dans cette vidéo, vous découvrirez : Comment l’intégration de l’IA dans la généalogie remodèle la façon dont nous nous connectons avec nos ancêtres. Des applications pratiques de nos GPT pour améliorer vos recherches et votre narration. 

https://coachcaroleonline.thinkific.com/pages/essential-genealogy-journey

Transformer la généalogie grâce à l’intelligence artificielle : Aperçu du potentiel de l’IA pour débloquer de nouvelles dimensions dans votre exploration de l’histoire familiale. 👇 Pour un accès direct aux GPT mentionnés dans cette vidéo, consultez les liens dans la section des commentaires. 🎁 Offre spéciale : 

Embrassez votre héritage en février avec notre pack exclusif - un cadeau unique pour la Saint-Valentin qui utilise l’IA pour préserver le passé de votre famille. Explorez ici :

Abonnez-vous maintenant pour des leçons plus perspicaces sur l’utilisation de l’IA en généalogie. 

Embarquons ensemble dans ce voyage transformateur, en dévoilant les histoires de nos ancêtres avec les dernières technologies d’IA. 

#Genealogy #AIinGenealogy #FamilyHistory #AncestryResearch #AncestralStorytelling #EssentialGenealogist2024 #chatgpt #chat gpt #chat GPT pour l’écriture

https://www.youtube.com/watch?v=vHo4VTbdKpM

Claude 3.5 : L'IA meilleure que ChatGPT 4 pour Ecrire un Livre - YouTube

https://www.youtube.com/watch?v=YRqhTCTcEzU

Thanks for being a Pro, Erol

  • Level up your Claude usage with 5x more usage versus Free plan
  • Access to Claude 3 Haiku, our fastest model, and Claude 3 Opus
  • Create Projects to work with Claude around a set of docs, code, or files
  • Priority access during high-traffic periods
  • Early access to new features

Tutoriel interactif d’ingénierie rapide d’Anthropic.pdf






LAB GENEALOGIE - Public - www.erolgiraudy.eu/ 

P. Erol GIRAUDY sur la Généalogie de mes familles Giraudy et Ottomane de Turquie et du Comté de Nice.


PIERRE EROL GIRAUDY 







Processus de classification et d'organisation de l'information en généalogie avec l'aide de l'IA

TUTORIEL :  Processus de classification et d'organisation de l'information en généalogie avec l'aide de l'IA Introduction La...