Study reveals tension between a LLM’s prior knowledge and reference data
Le RAG (augmenter la pertinence du LLM avec des données plus précises) montre quand même ses limites avec un conflit entre données
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Le RAG (augmenter la pertinence du LLM avec des données plus précises) montre quand même ses limites avec un conflit entre données
Deux points intéressant dans cette discussion : la vision de chat.mistral.ai (faire une V0 pour acculturer les entreprises mais ce n’est pas l’objectif final) et l’importance de la qualité de la data pour du faire du RAG (les entreprises vont devoir changer leur stratégie Data)
Exercice prospectif de France Digital pour évaluer la situation concurrentiel. Mais comporte des explications de compréhension intéressantes plus que des conclusions.
La course continue dans les LLM avec RAG pour l’entreprise. Au moment même où OpenAI annonce son offre fine-tuning pour les entreprises aussi
Maintenant, la vision d’OpenAI est que chaque entreprise va fine-tuner son modèle, les LLM ne feront donc pas tout ?
Les LLM commençent à ne plus se laisser contourner par les hacks classiques mais reste un problème : ils ne savent pas corriger une information fausse et donc confirment les biais
Une tentative (plutôt réussie) de l’explication du fonctionnement des Transformers pour les non scientifiques
C’est la prochaine révolution, pas encore là mais bonne description des acteurs et des enjeux
Ne jamais oublier que les LLM peuvent régresser (comme toute IA) et qu’il faut rester autonome en cas de sortie d’un meilleur modèle
While the GPT Store release was met with a ton of fanfare, its execution so far has been unfortunately lacking. The messy situation doesn’t bode well for the company’s future creator monetization plans for GPTs — which will likely bring a brand new wave of bad actors looking to cash in.