Comment exécuter localement un LLM (1/2)?

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Ces deux billets proposent une shortlist non-exhaustive et tout à fait personnelle des outils et librairies open source à disposition permettent d'exploiter les LLM en local (sur son PC ou sur son serveur) afin de s'abstraire des UI disponibles en ligne type ChatGPT, Gemini, Claude ou LeChat, plus ou moins gratuites et plus ou moins utilisables si l'on veut faire de l'inférence sur des [...] Suite...

Une brève introduction aux LLMs (2/2)

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L’architecture Transformers qui sous-tend les réseaux de neurones du même nom comprend deux facettes distinctes dédiées d’une part à l’encodage et d’autre part au décodage, qui sont mobilisables soit ensemble soit indépendamment l’une de l’autre. Ces types de “stacks” encodage-décodage préexistaient aux LLM dans des modèles NLP de type seq2seq par exemple mais sans le [...] Suite...

Une brève introduction aux LLMs (1/2)

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Modèle d'apprentissage machine = algorithme + données En IA classique, l’appellation modèle désigne un algorithme entraîné sur des données dans le but de réaliser un objectif prédictif bien spécifique en fonction du jeux de données source. Les types de prédiction peuvent être de différents ordres (régression, classification, clusterisation), les algorithmes à disposition sont [...] Suite...

Autres blogs, autres billets...

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Déjà publiés sur le sujet GPT, le Game changer, carnet Hypothèses Doc d'Azur, 11 juin 2023 Create an GPT-based Chatbot on Exlibris Knowledge Center, Exlibris Tech Blog, 10 juillet 2023 [...] Suite...
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