{"id":13889,"date":"2022-12-20T03:18:00","date_gmt":"2022-12-19T21:48:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/en\/?p=13889"},"modified":"2023-10-28T22:49:01","modified_gmt":"2023-10-28T17:19:01","slug":"large-language-models-introduction","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/modeles-en-grand-langage\/","title":{"rendered":"Grands mod\u00e8les linguistiques (LLM)\u00a0: relever les d\u00e9fis, faire des pr\u00e9dictions et tutoriel"},"content":{"rendered":"<p>Dans cet article, plongeons dans le domaine fascinant des grands mod\u00e8les linguistiques (LLM) \u2013 les mod\u00e8les de r\u00e9seaux neuronaux r\u00e9volutionnaires qui ont r\u00e9volutionn\u00e9 le traitement du langage naturel.<\/p>\n<p>Les LLM ont le pouvoir de comprendre et de g\u00e9n\u00e9rer un langage de type humain, \u00e9levant ainsi la cr\u00e9ation de contenu, la recherche et les t\u00e2ches professionnelles dans divers secteurs.<\/p>\n<p>Cependant, nous devons \u00e9galement relever les d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 l\u2019\u00e9thique, aux pr\u00e9jug\u00e9s et \u00e0 la fiabilit\u00e9.<\/p>\n<p>Rejoignez-nous pour relever ces d\u00e9fis, faire des pr\u00e9dictions sur l&#039;avenir des LLM et fournir un didacticiel complet sur leur utilisation et les meilleures pratiques.<\/p>\n<p>Lib\u00e9rons ensemble le potentiel du langage.<\/p>\n<p><h2>Points cl\u00e9s \u00e0 retenir<\/h2><\/p>\n<p>Pour l\u2019avenir, le potentiel des grands mod\u00e8les linguistiques (LLM) est vraiment \u00e9tonnant. Les LLM ont d\u00e9j\u00e0 r\u00e9volutionn\u00e9 diverses industries et domaines en comprenant et en g\u00e9n\u00e9rant un langage de type humain.<\/p>\n<p>Cependant, nous devons \u00e9galement aborder les implications \u00e9thiques, les pr\u00e9jug\u00e9s et les probl\u00e8mes de fiabilit\u00e9 associ\u00e9s \u00e0 l&#039;utilisation des LLM.<\/p>\n<p>En surmontant ces d\u00e9fis et en adoptant les meilleures pratiques, nous pouvons lib\u00e9rer pleinement le pouvoir des LLM et ouvrir la voie \u00e0 un avenir plus productif et inclusif.<\/p>\n<p><h2>Implications et d\u00e9fis \u00e9thiques<\/h2><\/p>\n<div class=\"zw-youtube\" style=\"position: relative; width: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.25%;\"><iframe style=\"position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/r4kButlDLUc\" title=\"Lecteur vid\u00e9o YouTube\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<p>Lorsque nous utilisons des mod\u00e8les linguistiques \u00e9tendus (LLM), nous devons faire face aux implications \u00e9thiques et aux d\u00e9fis qui en d\u00e9coulent. Il est crucial de lutter contre les pr\u00e9jug\u00e9s dans les LLM pour garantir l\u2019\u00e9quit\u00e9 et \u00e9viter de perp\u00e9tuer les in\u00e9galit\u00e9s existantes. Nous devons nous efforcer d&#039;assurer la transparence dans les processus d\u00e9cisionnels LLM afin de maintenir la confiance et la responsabilit\u00e9.<\/p>\n<p>\u00c0 mesure que les LLM sont de plus en plus int\u00e9gr\u00e9s dans nos vies, nous devons donner la priorit\u00e9 \u00e0 la lib\u00e9ration des individus et des communaut\u00e9s. En travaillant activement pour \u00e9liminer les pr\u00e9jug\u00e9s dans les LLM, nous pouvons cr\u00e9er un avenir plus inclusif et plus \u00e9quitable. La transparence dans la prise de d\u00e9cision LLM nous permet de comprendre comment ces mod\u00e8les arrivent \u00e0 leurs conclusions et nous aide \u00e0 identifier les biais potentiels.<\/p>\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 un dialogue ouvert et \u00e0 une collaboration, nous pouvons fa\u00e7onner des LLM qui servent le meilleur int\u00e9r\u00eat de l&#039;humanit\u00e9.<\/p>\n<p><h2>Pr\u00e9dictions et avanc\u00e9es futures<\/h2><\/p>\n<p>Alors que nous examinons les implications \u00e9thiques et les d\u00e9fis des grands mod\u00e8les linguistiques (LLM), il est important de regarder vers l&#039;avenir et d&#039;explorer les pr\u00e9dictions et les progr\u00e8s futurs \u00e0 venir. Les progr\u00e8s des LLM sont sur le point de r\u00e9volutionner le march\u00e9 du travail, en cr\u00e9ant de nouvelles opportunit\u00e9s et en remodelant les r\u00f4les existants. Les LLM devenant de plus en plus sophistiqu\u00e9s, ils aideront non seulement \u00e0 la cr\u00e9ation de contenu et \u00e0 la recherche, mais prendront \u00e9galement en charge des t\u00e2ches plus complexes. Cela entra\u00eenera un changement sur le march\u00e9 du travail, o\u00f9 les humains et les LLM collaboreront et se compl\u00e8teront mutuellement. Pour illustrer cet impact transformateur, explorons les futurs r\u00f4les potentiels et les t\u00e2ches correspondantes assist\u00e9es par LLM dans le tableau ci-dessous\u00a0:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center\">R\u00f4les futurs<\/th>\n<th style=\"text-align: center\">T\u00e2ches assist\u00e9es par LLM<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center\">Conservateur de contenu<\/td>\n<td style=\"text-align: center\">Recommander du contenu hautement personnalis\u00e9<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center\">Analyste de donn\u00e9es<\/td>\n<td style=\"text-align: center\">Automatisation de l&#039;analyse et de la visualisation des donn\u00e9es<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center\">Conseiller juridique<\/td>\n<td style=\"text-align: center\">Effectuer des recherches juridiques et g\u00e9n\u00e9rer des documents<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center\">D\u00e9veloppeur de logiciels<\/td>\n<td style=\"text-align: center\">Aider \u00e0 la compl\u00e9tion du code et \u00e0 la d\u00e9tection des erreurs<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Ces progr\u00e8s lib\u00e9reront les individus des t\u00e2ches banales et chronophages, leur permettant de se concentrer sur la prise de d\u00e9cision et la cr\u00e9ativit\u00e9 de plus haut niveau. Le march\u00e9 du travail conna\u00eetra un changement de paradigme, o\u00f9 les humains et les LLM collaboreront pour atteindre une plus grande efficacit\u00e9 et productivit\u00e9. Alors que nous envisageons l&#039;avenir des LLM, il est crucial d&#039;adapter nos comp\u00e9tences et de saisir les opportunit\u00e9s qui se pr\u00e9sentent.<\/p>\n<p><h2>Tutoriel pratique pour la mise en \u0153uvre des LLM<\/h2><\/p>\n<div class=\"zw-youtube\" style=\"position: relative; width: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.25%;\"><iframe style=\"position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/eTieetk2dSw\" title=\"Lecteur vid\u00e9o YouTube\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<p>Explorons la mise en \u0153uvre pratique des LLM et d\u00e9couvrons le processus \u00e9tape par \u00e9tape pour utiliser efficacement ces puissants mod\u00e8les de langage.<\/p>\n<ul>\n<li>Choisissez le LLM adapt\u00e9 \u00e0 votre projet, en tenant compte de facteurs tels que la taille du mod\u00e8le, les donn\u00e9es de formation et la compatibilit\u00e9 des t\u00e2ches.<\/li>\n<li>Pr\u00e9traitez vos donn\u00e9es en les nettoyant et en les organisant pour garantir des performances optimales.<\/li>\n<li>Affinez le LLM sur votre t\u00e2che ou domaine sp\u00e9cifique pour am\u00e9liorer ses performances et le rendre plus pertinent contextuellement.<\/li>\n<li>Exp\u00e9rimentez et it\u00e9rez avec diff\u00e9rents hyperparam\u00e8tres et techniques de formation pour am\u00e9liorer les r\u00e9sultats du mod\u00e8le.<\/li>\n<li>\u00c9valuez les performances du LLM&amp;#39 \u00e0 l&#039;aide de mesures telles que la perplexit\u00e9, la pr\u00e9cision et l&#039;\u00e9valuation humaine pour \u00e9valuer son efficacit\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La mise en \u0153uvre des LLM dans des sc\u00e9narios du monde r\u00e9el ouvre des possibilit\u00e9s passionnantes pour les projets d&#039;\u00e9criture cr\u00e9ative. En suivant ces \u00e9tapes, vous pouvez tirer parti de la puissance des LLM pour g\u00e9n\u00e9rer un contenu convaincant, imiter des styles d&#039;\u00e9criture sp\u00e9cifiques et collaborer avec l&#039;IA pour am\u00e9liorer vos efforts cr\u00e9atifs.<\/p>\n<p><h2>Surmonter les limites et les pr\u00e9jug\u00e9s<\/h2><\/p>\n<p>Pour surmonter les limites et les biais des grands mod\u00e8les linguistiques (LLM), nous devons travailler activement \u00e0 affiner leurs processus de formation et \u00e0 am\u00e9liorer leurs r\u00e9sultats. Il est crucial que nous accordions la priorit\u00e9 \u00e0 la lutte contre les pr\u00e9jug\u00e9s et \u00e0 garantir l&#039;\u00e9quit\u00e9 et l&#039;inclusivit\u00e9 dans le d\u00e9veloppement et le d\u00e9ploiement des LLM.<\/p>\n<p>Cela n\u00e9cessite une approche globale qui implique des donn\u00e9es de formation diverses et repr\u00e9sentatives, des mesures d&#039;\u00e9valuation rigoureuses et des boucles de suivi et de r\u00e9troaction continues. Nous devons \u00e9galement investir dans la recherche et le d\u00e9veloppement pour am\u00e9liorer l&#039;interpr\u00e9tabilit\u00e9 et la transparence des LLM, permettant aux utilisateurs de comprendre et de contester les d\u00e9cisions prises par ces mod\u00e8les.<\/p>\n<p><h2>Meilleures pratiques pour optimiser les performances LLM<\/h2><\/p>\n<div class=\"zw-youtube\" style=\"position: relative; width: 100%; height: 0; padding-bottom: 56.25%;\"><iframe style=\"position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/7uLzGRlXXDw\" title=\"Lecteur vid\u00e9o YouTube\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<p>Pour optimiser les performances des grands mod\u00e8les linguistiques (LLM), nous devons mettre en \u0153uvre les meilleures pratiques qui privil\u00e9gient l&#039;efficience et l&#039;efficacit\u00e9. Voici quelques strat\u00e9gies cl\u00e9s pour obtenir des performances LLM optimales\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>Techniques de r\u00e9glage fin\u00a0: utilisez des m\u00e9thodes avanc\u00e9es pour am\u00e9liorer la capacit\u00e9 du mod\u00e8le \u00e0 s&#039;adapter \u00e0 des t\u00e2ches et des domaines sp\u00e9cifiques.<\/li>\n<li>Pr\u00e9traitement des donn\u00e9es\u00a0: mettez en \u0153uvre des techniques robustes pour nettoyer, normaliser et augmenter les donn\u00e9es de formation, garantissant ainsi une qualit\u00e9 \u00e9lev\u00e9e des donn\u00e9es et r\u00e9duisant le bruit.<\/li>\n<li>Allocation efficace des ressources\u00a0: utilisez des cadres informatiques distribu\u00e9s et des acc\u00e9l\u00e9rateurs mat\u00e9riels pour maximiser l&#039;efficacit\u00e9 informatique et minimiser le temps de formation.<\/li>\n<li>Compression de mod\u00e8le\u00a0: appliquez des techniques pour r\u00e9duire la taille des LLM sans compromettre les performances, permettant ainsi une inf\u00e9rence et un d\u00e9ploiement plus rapides sur des appareils aux ressources limit\u00e9es.<\/li>\n<li>R\u00e9gularisation et mises \u00e0 jour r\u00e9guli\u00e8res\u00a0: r\u00e9gularisez le mod\u00e8le pendant la formation pour \u00e9viter le surajustement et am\u00e9liorer la g\u00e9n\u00e9ralisation. De plus, mettez continuellement \u00e0 jour le mod\u00e8le avec de nouvelles donn\u00e9es pour garantir qu\u2019il reste pertinent et pr\u00e9cis.<\/li>\n<\/ul>\n<p><h2>Questions fr\u00e9quemment pos\u00e9es<\/h2><h3>Quelles sont les pr\u00e9occupations \u00e9thiques potentielles li\u00e9es \u00e0 l\u2019utilisation de grands mod\u00e8les linguistiques (Llms)\u00a0?<\/h3><\/p>\n<p>L\u2019utilisation des LLM soul\u00e8ve des pr\u00e9occupations \u00e9thiques et des probl\u00e8mes de confidentialit\u00e9.<\/p>\n<p>Alors que nous adoptons ces mod\u00e8les linguistiques puissants, nous devons nous assurer qu\u2019ils respectent la vie priv\u00e9e des individus et prot\u00e8gent la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es. Il est crucial d&#039;assurer la transparence dans l&#039;utilisation des donn\u00e9es, d&#039;obtenir le consentement et d&#039;\u00e9tablir une gouvernance responsable de l&#039;IA.<\/p>\n<p>Nous envisageons un avenir o\u00f9 les LLM lib\u00e8rent et responsabilisent les individus tout en prot\u00e9geant leurs droits.<\/p>\n<p><h3>Comment les chercheurs et les d\u00e9veloppeurs abordent-ils la question des biais dans les Llms\u00a0?<\/h3><\/p>\n<p>Lutter contre les pr\u00e9jug\u00e9s dans les LLM est crucial pour att\u00e9nuer les pr\u00e9jug\u00e9s. En tant que chercheurs et d\u00e9veloppeurs, nous travaillons activement sur des strat\u00e9gies visant \u00e0 garantir l\u2019\u00e9quit\u00e9 et l\u2019inclusivit\u00e9. Nous mettons en \u0153uvre des techniques rigoureuses de pr\u00e9traitement des donn\u00e9es, effectuons des audits approfondis des biais et diversifions nos ensembles de donn\u00e9es de formation.<\/p>\n<p>Nous int\u00e9grons \u00e9galement des directives \u00e9thiques et des m\u00e9canismes de responsabilit\u00e9 dans le processus de d\u00e9veloppement. En affinant continuellement nos mod\u00e8les et en favorisant la transparence, notre objectif est de cr\u00e9er des LLM qui responsabilisent tous les utilisateurs et favorisent l&#039;\u00e9galit\u00e9 dans la g\u00e9n\u00e9ration des langues.<\/p>\n<p><h3>Quelles sont certaines des limites de la technologie LLM actuelle et comment peuvent-elles \u00eatre surmont\u00e9es\u00a0?<\/h3><\/p>\n<p>Pour surmonter les limites de la technologie LLM actuelle, nous envisageons des progr\u00e8s qui repoussent les limites de la compr\u00e9hension du langage. Nous pr\u00e9voyons des innovations qui am\u00e9liorent les capacit\u00e9s de raisonnement logique, de v\u00e9rification des faits et de d\u00e9tection des biais.<\/p>\n<p>L&#039;avenir des LLM r\u00e9side dans leur capacit\u00e9 \u00e0 int\u00e9grer diverses perspectives, \u00e0 garantir une prise de d\u00e9cision \u00e9thique et \u00e0 donner aux utilisateurs transparence et contr\u00f4le. En donnant la priorit\u00e9 \u00e0 l&#039;\u00e9quit\u00e9, \u00e0 l&#039;inclusivit\u00e9 et au d\u00e9veloppement responsable, nous pouvons cr\u00e9er des LLM qui lib\u00e8rent v\u00e9ritablement les utilisateurs, favorisant une soci\u00e9t\u00e9 plus \u00e9quitable et plus inform\u00e9e.<\/p>\n<p><h3>Existe-t-il des industries ou des domaines sp\u00e9cifiques dans lesquels l&#039;utilisation des LLM peut \u00eatre plus difficile ou probl\u00e9matique\u00a0?<\/h3><\/p>\n<p>Certaines industries ou domaines posent des d\u00e9fis et des probl\u00e8mes uniques lorsqu&#039;il s&#039;agit d&#039;utiliser les LLM. Ces secteurs comprennent des domaines hautement r\u00e9glement\u00e9s tels que la sant\u00e9 et la finance, o\u00f9 la pr\u00e9cision et la conformit\u00e9 sont cruciales.<\/p>\n<p>De m\u00eame, les domaines probl\u00e9matiques peuvent impliquer des domaines sensibles comme l\u2019application de la loi ou la s\u00e9curit\u00e9 nationale, o\u00f9 des pr\u00e9occupations concernant la vie priv\u00e9e et la confidentialit\u00e9 peuvent surgir.<\/p>\n<p>Relever ces d\u00e9fis et trouver des solutions \u00e9thiques, s\u00fbres et b\u00e9n\u00e9fiques est essentiel pour garantir l&#039;utilisation efficace des LLM dans ces industries et domaines au profit de toutes les parties prenantes impliqu\u00e9es.<\/p>\n<p><h3>Quelles sont les meilleures pratiques pour optimiser les performances et la qualit\u00e9 des r\u00e9sultats des LLM dans diff\u00e9rentes applications\u00a0?<\/h3><\/p>\n<p>Pour optimiser les LLM&#039; performances et qualit\u00e9 de sortie dans diff\u00e9rentes applications, nous suivons les meilleures pratiques. Nous nous concentrons sur l\u2019am\u00e9lioration de l\u2019efficacit\u00e9 en affinant les mod\u00e8les et en tirant parti de l\u2019apprentissage par transfert.<\/p>\n<p>Nous garantissons l\u2019assurance qualit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 des techniques de tests et de validation rigoureuses. En affinant et en mettant \u00e0 jour continuellement les donn\u00e9es de formation, nous garantissons que les mod\u00e8les restent pertinents et pr\u00e9cis.<\/p>\n<p>Notre approche avant-gardiste nous permet de repousser les limites de ce que les LLM peuvent r\u00e9aliser, en offrant aux utilisateurs des capacit\u00e9s de traitement linguistique robustes et fiables.<\/p>\n<p><h2>Conclusion<\/h2><\/p>\n<p>Pour l\u2019avenir, le potentiel des grands mod\u00e8les linguistiques (LLM) est vraiment \u00e9tonnant. Les LLM ont d\u00e9j\u00e0 r\u00e9volutionn\u00e9 diverses industries et domaines en comprenant et en g\u00e9n\u00e9rant un langage de type humain.<\/p>\n<p>Cependant, nous devons \u00e9galement nous pencher sur les implications \u00e9thiques, les pr\u00e9jug\u00e9s et les probl\u00e8mes de fiabilit\u00e9 associ\u00e9s \u00e0 leur utilisation.<\/p>\n<p>En surmontant ces d\u00e9fis et en adoptant les meilleures pratiques, nous pouvons lib\u00e9rer pleinement le pouvoir des LLM et ouvrir la voie \u00e0 un avenir plus productif et inclusif.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In this article&#44; let&#39;s dive into the fascinating realm of Large Language Models &#40;LLMs&#41; &#8211; the game-changing neural network models that have revolutionized natural language processing. LLMs have the power to comprehend and generate human-like language&#44; thereby elevating content creation&#44; research&#44; and professional tasks across diverse industries. 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LLMs have the power to comprehend and generate human-like language&#44; thereby elevating content creation&#44; research&#44; and professional tasks across diverse industries. However&#44; we must also address the challenges surrounding ethics&#44; bias&#44; and reliability. Join us as we navigate these challenges&#44; make predictions about the future of LLMs&#44; and provide a comprehensive tutorial on their usage and best practices. Let&#39;s unleash the potential of language together. 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