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Qu'est-ce que la chaîne de pensée ?

Qu'est-ce que la chaîne de pensée ?

Les grands modèles de langage (LLM) présentent des capacités remarquables en matière de traitement du langage naturel (NLP) et de génération. Cependant, lorsqu'ils sont confrontés à des tâches de raisonnement complexes, ces modèles peuvent avoir du mal à produire des résultats précis et fiables. C'est là qu'intervient l'incitation à la chaîne de pensée (CoT)
Résumé d'un document de recherche sur l'IA : "Chaîne de pensée" ? Incitation

Résumé d'un document de recherche sur l'IA : "Chaîne de pensée" ? Incitation

L'incitation à la chaîne de pensée (CoT) a été saluée comme une percée dans le déblocage des capacités de raisonnement des grands modèles de langage (LLM). Cette technique, qui consiste à fournir des exemples de raisonnement étape par étape pour guider les LLM, a suscité une grande attention dans la communauté de l'IA. De nombreux
Les 10 meilleures techniques d'incitation du LLM pour maximiser les performances de l'IA

Les 10 meilleures techniques d'incitation du LLM pour maximiser les performances de l'IA

L'art d'élaborer des messages-guides efficaces pour les grands modèles de langage (LLM) est devenu une compétence cruciale pour les praticiens de l'IA. Des invites bien conçues peuvent améliorer de manière significative les performances d'un LLM, en permettant des résultats plus précis, plus pertinents et plus créatifs. Cet article de blog explore dix des
Qu'est-ce que l'apprentissage par petites touches ?

Qu'est-ce que l'apprentissage par petites touches ?

Dans le domaine de l'IA, la capacité à apprendre efficacement à partir de données limitées est devenue cruciale. C'est là qu'intervient l'apprentissage par petites touches, une approche qui améliore la manière dont les modèles d'IA acquièrent des connaissances et s'adaptent à de nouvelles tâches. Mais qu'est-ce que l'apprentissage par petites touches ? Définir l'apprentissage par petites touches L'apprentissage par petites...
Prompt à l'action et réglage fin du LLM pour les solutions d'IA générative

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Le véritable potentiel des grands modèles de langage (LLM) ne réside pas seulement dans leur vaste base de connaissances, mais aussi dans leur capacité à s'adapter à des tâches et à des domaines spécifiques avec un minimum de formation supplémentaire. C'est là que les concepts d'incitation à quelques essais et de réglage fin entrent en jeu...
Les 5 meilleurs documents de recherche sur l'apprentissage à court terme

Les 5 meilleurs documents de recherche sur l'apprentissage à court terme

L'apprentissage à partir d'un nombre limité d'exemples a émergé comme un domaine de recherche crucial dans l'apprentissage automatique, visant à développer des algorithmes capables d'apprendre à partir d'un nombre limité d'exemples étiquetés. Cette capacité est essentielle pour de nombreuses applications dans le monde réel où les données sont rares, coûteuses ou prennent du temps
Comprendre les structures de tarification du LLM : Entrées, sorties et fenêtres contextuelles

Comprendre les structures de tarification du LLM : Entrées, sorties et fenêtres contextuelles

Pour les stratégies d'IA des entreprises, il est essentiel de comprendre les structures de tarification des grands modèles de langage (LLM) pour une gestion efficace des coûts. Les coûts opérationnels associés aux LLM peuvent rapidement augmenter en l'absence d'une surveillance adéquate, ce qui peut entraîner des hausses de coûts inattendues susceptibles de faire dérailler les budgets
Llama 3.1 vs. LLMs propriétaires : Une analyse coûts-avantages pour les entreprises

Llama 3.1 vs. LLMs propriétaires : Une analyse coûts-avantages pour les entreprises

Le paysage des grands modèles de langage (LLM) est devenu un champ de bataille entre les modèles ouverts comme Llama 3.1 de Meta et les offres propriétaires des géants de la technologie comme OpenAI. Alors que les entreprises naviguent sur ce terrain complexe, la décision entre l'adoption d'un modèle ouvert et l'adoption d'un modèle propriétaire se pose de plus en plus.
Comment un marketeur peut optimiser le contenu pour la perplexité AI + Les controverses sur les droits d'auteur - AI&YOU #62

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La statistique de la semaine : En mai 2024, Perplexity AI a reçu 67,42 millions de visites pour une durée moyenne de 10 minutes et 51 secondes. Le trafic a augmenté de 20,71% par rapport à avril. (Semrush) Dans le domaine du marketing numérique, il est essentiel de garder une longueur d'avance. Au fur et à mesure que la recherche en ligne évolue,...
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