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L’année 2023 : Avènement des Modèles de Langage Ouverts
Retour sur l'essor des LLMs ouverts en 2023, un tournant pour la communauté tech et scientifique.
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LLM
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Accélère le fine-tuning LLM avec Unsloth et Hugging Face
Double la vitesse de fine-tuning LLM avec Unsloth : moins de mémoire, sans perte d'exactitude, intégration directe avec Hugging Face
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Créer un leaderboard Hugging Face avec Vectara
Découvrez comment Vectara utilise le modèle HHEM pour évaluer la tendance à l'hallucination des LLMs.
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Optimisation par Préférences : l’Avenir des Modèles de Langage
Exploration des méthodes d'optimisation par préférences sans RL pour les LLMs. Évaluation, efficacité et défis actuels.
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Exploiter les LLMs open-source comme agents intelligents
Les LLMs open-source surpassent GPT-3.5. Découvre comment les utiliser comme agents intelligents avec LangChain.
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Décoder la sécurité des LLM avec le Leaderboard de Trust
Évalue la sécurité des modèles langagiers. Découverte des risques, un pas vers un AI plus fiable!
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QIMMA: L’évolution des benchmarks pour IA en arabe
QIMMA établit un nouveau standard pour l'évaluation des modèles de langue arabe, en corrigeant les biais et assurant une qualité irréprochable.
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DeepInfra intègre Hugging Face : Inférence serverless optimisée
DeepInfra devient fournisseur sur Hugging Face, révolutionne l'inférence AI avec un large catalogue de modèles et une intégration facilité.
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Granite 4.1 : décryptage du modèle dense LLM performant
Le modèle Granite 4.1 améliore la performance avec un entraînement rigoureux sur 15 trillions de tokens. Focus sur sa construction.
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Optimiser StarCoder sur Intel Xeon: Quantification Q8/Q4 expliquée
Découvre comment StarCoder s'accélère sur Intel Xeon avec des techniques de quantification Q8/Q4 pour améliorer l'efficacité du modèle.
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