Guillaume Lample, Cofounder & Chief Scientist chez Mistral AI  est l’invité de l’épisode 33 de Data Driven 101. Mistral AI entraîne des modèles de langues à destination des entreprises avec un accès open source. Il nous explique notamment :

• les difficultés et subtilités pour entraîner un LLM
• les découvertes inattendues faites sur le chemin
• les caractéristiques de leur premier modèle à destination du grand public
  

🔑 MOTS CLÉS

• Dataset  : un ensemble de données utilisé pour entraîner un modèle d'apprentissage automatique.
• Token  : un morceau de mot utilisé pour entraîner un modèle de langage. Un mot peut être découpé en plusieurs tokens.
• Embedding  : une représentation vectorielle d'un mot ou d'une phrase utilisée pour entraîner un modèle de langage.
• Open source  : un logiciel dont le code source est disponible pour tout le monde et peut être modifié et distribué librement.
• Fine-tuning : une technique d'entraînement de modèles de langage qui consiste à ajuster un modèle pré-entraîné sur un ensemble de données spécifique à une tâche donnée.
• NLP (Natural Language Processing) : un domaine de l'informatique qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain.
  

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