Le déploiement de grands modèles linguistiques (LLM) sur des applications du monde réel présente des défis uniques, notamment en termes de ressources informatiques, de latence et de rentabilité. Dans ce guide complet, nous explorerons...
Les grands modèles linguistiques (LLM) ont connu des progrès remarquables ces dernières années. Des modèles comme GPT-4, Gemini de Google et Claude 3 établissent de nouvelles normes en termes de capacités et...
À mesure que la taille et la complexité des modèles de transformateurs augmentent, ils sont confrontés à des défis importants en termes d'efficacité de calcul et d'utilisation de la mémoire, en particulier lorsqu'il s'agit de longues séquences....
La possibilité de générer des actifs numériques 3D à partir d’invites textuelles représente l’un des développements récents les plus intéressants en matière d’IA et d’infographie. Comme la 3D...
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des outils puissants non seulement pour générer du texte de type humain, mais également pour créer des données synthétiques de haute qualité. Cette capacité change la façon dont nous...
Gemma 2 s'appuie sur son prédécesseur, offrant des performances et une efficacité améliorées, ainsi qu'une suite de fonctionnalités innovantes qui le rendent particulièrement attrayant pour la recherche...
Les incorporations de code constituent une manière transformatrice de représenter des extraits de code sous forme de vecteurs denses dans un espace continu. Ces intégrations capturent les relations sémantiques et fonctionnelles entre...
Les LLM comme GPT-3, GPT-4 et leur homologue open source ont souvent du mal à récupérer des informations à jour et peuvent parfois générer des hallucinations ou des informations incorrectes. La génération augmentée par récupération (RAG) est...
Machine Learning Operations (MLOps) est un ensemble de pratiques et de principes qui visent à unifier les processus de développement, de déploiement et de maintenance de modèles d'apprentissage automatique dans...
Le domaine de l'intelligence artificielle (IA) a connu des progrès remarquables ces dernières années, et au cœur de celui-ci se trouve la puissante combinaison de traitement graphique...
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont capables de comprendre et de générer du texte de type humain, ce qui les rend inestimables pour un large éventail d'applications, telles que les chatbots, la génération de contenu,...
Dans le monde de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), de nouveaux professionnels ont émergé, comblant le fossé entre les algorithmes de pointe et le déploiement dans le monde réel. Rencontrez le...
Introduction aux auto-encodeurs Les auto-encodeurs sont une classe de réseaux de neurones qui visent à apprendre des représentations efficaces des données d'entrée en les codant puis en les reconstruisant. Ils...
À mesure que les capacités des grands modèles linguistiques (LLM) continuent de se développer, le développement de systèmes d’IA robustes qui exploitent leur potentiel est devenu de plus en plus complexe. Les approches conventionnelles sont souvent...
À l’heure où le monde est de plus en plus axé sur les données, la demande en technologies de recherche précises et efficaces n’a jamais été aussi forte. Les moteurs de recherche traditionnels, bien que puissants, ont souvent du mal à...