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Stratégies d'affinage LLM pour applications spécifiques au domaine.

Stratégies d’affinage LLM pour applications spécifiques au domaine.

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Les stratégies d’affinage de modèles d’apprentissage machine (LLM) peuvent être appliquées pour adapter des applications spécifiques à un domaine. Découvrez comment ces stratégies peuvent améliorer vos résultats!

## Les modèles de langage larges (LLMs) sont des modèles d’intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre la langue humaine et générer des réponses de type humain. Ils sont formés sur de grands jeux de données textuelles – d’où le nom « large » – construits sur un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur. Ils sont utilisés dans les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, la synthèse, la traduction, la génération de code, etc.

Testing LLMs is a crucial step in the development process. It is important to ensure that the model is working as expected and is able to handle different types of inputs. Testing can also help identify any potential issues or bugs in the model. It is also important to test the model’s performance on different datasets to ensure that it is able to generalize well.

Les modèles de langage larges (LLMs) sont des modèles d’intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre la langue humaine et générer des réponses similaires à celles des humains. Ils sont formés à partir d’un grand nombre de jeux de données textuelles – d’où le nom «large» – construits sur un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur. Ils sont utilisés dans les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, la synthèse, la traduction, la génération de code, etc.

Une caractéristique remarquable des LLMs est leur capacité à être affinés. Ces derniers peuvent être formés plus avant pour améliorer leur performance globale et leur permettre d’adapter à de nouveaux domaines spécialisés, mettant en évidence leur adaptabilité et leur polyvalence.

Le test des LLMs est une étape cruciale du processus de développement. Il est important de s’assurer que le modèle fonctionne comme prévu et qu’il est capable de gérer différents types d’entrées. Les tests peuvent également aider à identifier tout problème ou bug potentiel dans le modèle. Il est également important de tester les performances du modèle sur différents jeux de données pour s’assurer qu’il est capable de généraliser correctement.

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Ne commettez pas ces erreurs dans le développement IA.

Ne commettez pas ces erreurs dans le développement IA.

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Ne prenez pas le développement IA à la légère ! Évitez ces erreurs courantes pour réussir votre projet.

La preuve est dans la préparation

The key to success is data. AI models need data to learn and improve. The more data you have, the better your model will be. It’s important to have a clear understanding of the data you’re working with. You need to know what data is available, what data is missing, and what data is relevant. You also need to make sure that your data is clean and consistent. Once you have the right data, you can start building your model.

La preuve est dans la préparation

Entraîner un modèle d’IA peut sembler facile : donnez à un réseau neuronal des données et vous avez votre IA. Ce n’est pas du tout le cas et il y a de nombreux facteurs à prendre en compte pour développer le bon modèle pour le bon travail.

Développer et mettre en œuvre des systèmes d’IA de qualité est un processus complexe qui comporte des pièges potentiels. Ces lacunes peuvent entraîner des résultats suboptimaux, une utilisation inefficace des ressources et même des défis importants.

La clé du succès est les données. Les modèles d’IA ont besoin de données pour apprendre et s’améliorer. Plus vous avez de données, meilleur sera votre modèle. Il est important de bien comprendre les données avec lesquelles vous travaillez. Vous devez savoir quelles données sont disponibles, quelles données manquent et quelles données sont pertinentes. Vous devez également vous assurer que vos données sont propres et cohérentes. Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle.

Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle. Vous devez déterminer quel type de modèle convient le mieux à votre problème et le configurer correctement. Une fois le modèle configuré, vous pouvez entraîner le modèle sur les données et le tester pour voir comment il se comporte. Vous pouvez ensuite affiner le modèle en ajustant les paramètres et en lui fournissant plus de données.

Une fois le modèle entraîné, vous pouvez le déployer et le surveiller en continu pour voir comment il se comporte dans la pratique. Le déploiement et la surveillance sont essentiels pour garantir que votre modèle fonctionne correctement et produit des résultats précis et fiables.

En résumé, le développement et la mise en œuvre réussis d’un système d’IA reposent sur une préparation minutieuse et une surveillance constante. Les données sont la clé du succès et il est important de comprendre ce qui est disponible, ce qui manque et ce qui est pertinent. Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle et le déployer avec succès.

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in Natural Language ProcessingChatGPT : Révolution dans le traitement du langage naturel

in Natural Language ProcessingChatGPT : Révolution dans le traitement du langage naturel

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Le traitement du langage naturel est en train de connaître une révolution avec ChatGPT, une technologie innovante qui offre des possibilités inédites.

## ChatGPT-4, la nouvelle révolution pour l’industrie du corporate

ChatGPT-4 est la nouvelle révolution pour l’industrie des entreprises. Quatre est la dernière version développée par Open AI – ChatGPT, nommée Generative Pre-Trained Transformer. Cela changera la perception de l’industrie par rapport à la communication avec les machines.

L’apprentissage automatique joue un rôle important en tant que composant dans ChatGPT. ChatGPT comprend l’apprentissage profond et génère des réponses de haute qualité à l’utilisateur en fonction de ses entrées. Il s’agit d’un type de modèle de réseau que nous pouvons considérer comme un modèle de réseau neuronal dans l’apprentissage automatique. Les modèles ne sont rien; certains données formées sur de grands jeux de données textuelles pour comprendre et générer une relation entre les mots ainsi qu’avec des phrases.

ChatGPT-4 est très précis et peut fournir des réponses appropriées à la demande de l’utilisateur. Il peut également être utilisé pour le traitement du langage naturel (NLP), qui est un domaine qui se concentre sur le traitement des données textuelles et leur interprétation. La technologie NLP est utilisée pour analyser et comprendre le langage humain et pour interagir avec lui. ChatGPT-4 peut être utilisé pour analyser les données textuelles et générer des réponses précises et pertinentes à la demande de l’utilisateur.

ChatGPT-4 est une technologie très puissante qui peut être utilisée pour améliorer les processus commerciaux. Il peut être utilisé pour automatiser des tâches répétitives, telles que le traitement des données, la prise de décisions et la gestion des relations avec les clients. Il peut également être utilisé pour améliorer la qualité des services fournis aux clients et pour réduire les coûts liés à la gestion des données. La technologie ChatGPT-4 peut être utilisée pour améliorer la productivité et la rentabilité de l’entreprise en fournissant des informations précises et pertinentes basées sur les données.

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YOLOv5 PyTorch Tutorial

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Using YOLOv5 in PyTorch

YOLO, an acronym for ‘You only look once,’ is an open-source software tool utilized for its efficient capability of detecting objects in a given image in real time. The YOLO algorithm uses convolutional neural network (CNN) models to detect objects in an image. 

The algorithm requires only one forward propagation through a given neural network to detect all objects in the image. This gives the YOLO algorithm an edge in speed over others, making it one of the most well-known detection algorithms to date.

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An Introduction to Graph Data

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This article is an excerpt from the book Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn from the best-selling Python Machine Learning series, updated and expanded to cover PyTorch, transformers, and graph neural networks.

Broadly speaking, graphs represent a certain way we describe and capture relationships in data. Graphs are a particular kind of data structure that is nonlinear and abstract. And since graphs are abstract objects, a concrete representation needs to be defined so the graphs can be operated on. Furthermore, graphs can be defined to have certain properties that may require different representations. Figure 1 summarizes the common types of graphs, which we will discuss in more detail in the following subsections:
Common types of graph

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AI That Can Warn People of Approaching Tow Trucks

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Two years ago, our  team started developing and training a neural network for recognizing cars in parking lots. During this time, we have collected a dataset of more than 26 thousand images, connected 376 cameras to the car recognition service, 122 parking lots, of which only 5400 parking spaces. We have developed a mobile application displaying free and occupied parking spaces, and also created an SpotVision API that anyone can use to solve business problems.

 

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What Can You Do With the OpenAI GPT-3 Language Model?

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Exploring GPT-3: A New Breakthrough in Language Generation

Substantial enthusiasm surrounds OpenAI’s GPT-3 language model, recently made accessible to beta users of the “OpenAI API.”

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OpenAI GPT-3: How It Works and Why It Matters

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You have probably heard about an innovative language model called GPT3. The hype is so overwhelming that we decided to research its core and the consequences for the tech players. Let’s explore whether the language deserves this much attention and what makes it so exceptional.

What Is GPT-3? Key Facts

GPT-3 is a text generating neural network that was released in June 2020 and tested for $14 million. Its creator is the AI research agency OpenAI headed by Sam Altman, Marc Benioff, Elon Musk, and Reid Hoffman.

The language is based on 175 million parameters and is by far more accurate than its predecessors. For example, GPT-2 had only 1.5 billion of parameters, and Microsoft Turing NLG – 17 billion of them. Thus, the power of GPT-3 is significantly surpassing the alternatives.

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Top Machine Learning Algorithms You Should Know to Become a Data Scientist

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Introduction to Machine Learning Algorithms

There are two ways to categorize Machine Learning algorithms you may come across in the field.

  • The first is a grouping of algorithms by the learning style.
  • The second is a grouping of algorithms by a similarity in form or function.

Generally, both approaches are useful. However, we will focus in on the grouping of algorithms by similarity and go on a tour of a variety of different algorithm types.


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Start NLP with a Single Neuron

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What Is a Classification Problem?

Classification is an important and central topic in ML, which has to do with training machines how to group together data by particular criteria. Classification is the process where computers group data together based on predetermined characteristics — this is called supervised learning. There is an unsupervised version of classification, called clustering where computers find shared characteristics by which to group data when categories are not specified.

For example:


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