Comment scoper les prompts en tranches verticales pour livrer des fonctionnalités complètes plutôt que des fragments
Renee Serda janv.. 21 5Apprenez à scoper vos prompts en tranches verticales pour livrer des fonctionnalités complètes et utiles, plutôt que des fragments techniques. Découvrez comment réduire les délais de 40 % et gagner en feedback client.
Plus d’infos
Infrastructure Requirements for Serving Large Language Models in Production
Renee Serda janv.. 19 0Déployer des modèles de langage de grande taille en production nécessite une infrastructure adaptée : mémoire GPU, stockage en couches, scaling dynamique et quantification. Découvrez les exigences réelles, les coûts et les meilleures pratiques pour éviter les échecs.
Plus d’infos
Biais de logit et interdiction de jetons dans les LLM : piloter les sorties sans reformation
Renee Serda janv.. 18 7Apprenez à contrôler précisément les sorties des modèles de langage sans les reformer, grâce au biais de logit et à l'interdiction de jetons. Une méthode efficace pour bloquer les mots indésirables et renforcer la sécurité.
Plus d’infos
Ce qui rend un modèle de langage 'grand' : au-delà du nombre de paramètres et vers les capacités émergentes
Renee Serda janv.. 17 10Ce qui fait un modèle de langage 'grand' n'est plus son nombre de paramètres, mais ses capacités émergentes. À partir de 62 milliards de paramètres, les modèles commencent à raisonner comme des humains. La prochaine révolution vient de la profondeur logique, pas de la taille.
Plus d’infos
Des modèles de Markov aux transformeurs : Histoire technique de l'IA générative
Renee Serda janv.. 16 10Découvrez l'évolution technique de l'IA générative, des modèles de Markov aux transformeurs, en passant par les LSTM, GAN et VAE. Une histoire de probabilités, d'attention et de puissance de calcul.
Plus d’infos
Apprentissage auto-supervisé pour l'IA générative : de la préformation à l'ajustement fin
Renee Serda janv.. 15 6L'apprentissage auto-supervisé est le moteur caché derrière les modèles d'IA générative comme GPT-4 et DALL-E 3. Il permet d'apprendre à partir de données non étiquetées, réduisant les coûts et augmentant les performances. Voici comment ça marche, de la préformation à l'ajustement fin.
Plus d’infos
Agents autonomes dans l'IA générative pour les processus métier : du plan à l'action
Renee Serda janv.. 9 10Les agents autonomes en IA générative transforment les processus métier en passant du plan à l'action sans intervention humaine. Découvrez comment ils fonctionnent, où ils sont utilisés, et pourquoi ils représentent l'avenir de l'automatisation.
Plus d’infos
Comment les grands modèles linguistiques apprennent : l'entraînement auto-supervisé à l'échelle d'Internet
Renee Serda déc.. 28 5Les grands modèles linguistiques apprennent en lisant Internet sans aide humaine. Cette méthode, appelée apprentissage auto-supervisé, leur permet de comprendre le langage à une échelle sans précédent, mais avec des risques de biais et d'erreurs.
Plus d’infos
Télémétrie de sécurité et alertes pour les applications générées par l'IA
Renee Serda déc.. 27 0Protéger les applications générées par l’IA nécessite une télémétrie de sécurité spécialisée. Découvrez les menaces uniques, les outils efficaces et les étapes concrètes pour surveiller et alerter sur les comportements anormaux des modèles d’IA.
Plus d’infos
Navigation web ancrée pour les agents LLM : recherche et gestion des sources
Renee Serda déc.. 24 9La navigation web ancrée permet aux agents LLM de chercher des informations en temps réel sur Internet, surpassant les chatbots traditionnels. Découvrez comment ça marche, ses limites, et pourquoi ça va changer la recherche en ligne.
Plus d’infos
Revolutionner les revues de code : les workflows humain + IA pour une maintenance plus fiable
Renee Serda déc.. 23 10La revue de code avec IA améliore la maintenabilité en automatisant les tâches répétitives, réduisant les bugs et libérant les développeurs pour se concentrer sur l'architecture. Découvrez comment combiner humain et IA pour des workflows plus efficaces.
Plus d’infos
Transformateurs à long contexte pour les grands modèles de langage : étendre les fenêtres sans dérive
Renee Serda déc.. 22 7Les transformateurs à long contexte permettent aux grands modèles de langage de traiter des documents entiers, mais sans optimisation, ils dérivent. Découvrez comment fonctionnent les meilleures solutions en 2025 et quelles sont les vraies bonnes pratiques.
Plus d’infos
Conteneurisation des LLM : CUDA, Drivers et Optimisation d'Image
Maîtrisez la conteneurisation des LLM en gérant CUDA, les drivers NVIDIA et l'optimisation d'images Docker. Découvrez les meilleures pratiques pour éviter les échecs de déploiement et améliorer les performances.
Gestion du Cycle de Vie des Modèles : Mises à Jour et Dépréciations des Modèles de Langage
La gestion du cycle de vie des modèles de langage est cruciale pour éviter les pannes coûteuses. Découvrez comment OpenAI, Google, Meta et Anthropic gèrent les mises à jour et dépréciations, et comment protéger votre entreprise.
Longueur du prompt vs Qualité de sortie : Le paradoxe des LLM
Découvrez pourquoi trop d'informations dans vos prompts dégradent la qualité des réponses de l'IA et comment optimiser la longueur pour gagner en précision et réduire les coûts.