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Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français

#33 Guillaume Lample (Co-fondateur & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models

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38min |01/10/2023|

2464

Play
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38min |01/10/2023|

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Description

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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👉🏼Episode 29 : Arthur André ( Co-fondateur @ Praiz ) : Synthétiser ses réunions grâce à l'IA

👉🏼 Episode 23 : Hamza Tajmo uati (Head of AI & Data @ Iktos ) : L’IA générative pour créer des médicaments

👉🏼Episode  HS1 : Nikolaj Groeneweg (Founder @ Everyme.ai) - Générer des images grâce à l'IA


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Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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  • 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.
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