Llama 3.110 min de lecture
Pourquoi Llama 3.1 est-il si important ?
10 (+1) questions que les managers et les dirigeants devraient connaître sur Llama 3.1
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Des articles, des explications et des notes pratiques sur l'ingénierie IA.
Mon blogue sur l'ingénierie IA pratique, les LLMs, les agents, la recherche et ce qui est réellement utile à construire.
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Entraîner des LLMs avec des données synthétiques
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Les dangers cachés de l’IA pour coder : ce que vous devez savoir
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La boîte à outils de l’ingénieur en IA
Notre premier livre : Building LLMs for Production: Enhancing LLM Abilities and Reliability with Prompting, Fine-Tuning, and RAG
Grands modèles de langage7 min de lecture
Comment les LLMs savent-ils quand arrêter de parler ?
Comprenez comment les LLMs comme GPT-4 décident qu’ils ont répondu adéquatement à votre question
Grands modèles de langage8 min de lecture
Infini-Attention de Google
Une fenêtre de contexte infinie ?!
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Les mélanges d’experts expliqués simplement
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Décrochez un emploi en analytique de données en 90 jours : la formule gagnante d’Avery Smith
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L’IA dévoilée : éthique, innovation et symbiose humain-IA
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RAG et recherche d'information11 min de lecture
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La génération augmentée par récupération (RAG) expliquée simplement
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2023 : les meilleurs articles sur l’IA, une rétrospective 🚀
Un résumé des progrès de la recherche et des nouvelles importantes en IA en 2023 !
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Épisode 25 de What's AI : Jerry Liu. Des stratégies RAG à l'impact de Gemini dans la tech
L’épisode 25 du podcast What's AI avec Jerry Liu, PDG et cofondateur de LlamaIndex
Grands modèles de langage3 min de lecture
Entraîner, fine-tuner, prompter, utiliser le RAG... Que faire avec votre LLM?
Des conseils pour savoir quoi faire avec votre modèle de langage ou votre API
Vision par ordinateur10 min de lecture
L’avenir de la génération vidéo : plongée dans Stable Video Diffusion
Stable Video Diffusion expliqué