L’expertise du fine-tuning des modèles de langage
Dans cet épisode, Pierre-Carl Langlais, CTO et cofondateur de Pleias, partage ses connaissances approfondies sur le fine-tuning des large language models. Il explique les techniques clés pour adapter ces modèles à des tâches spécifiques, en utilisant notamment des méthodes comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et l’OCR. L’épisode offre de précieux conseils techniques pour optimiser l’entraînement des modèles de langage.
Points clés
- Pierre-Carl Langlais est le CTO et cofondateur de Pleias, une entreprise spécialisée dans l’IA
- Il est l’invité de l’épisode 61 du podcast Data Driven 101
- Le fine-tuning est le processus d’adaptation des modèles de langage à des tâches spécifiques
- La méthode RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine recherche de sources et génération de texte
- L’OCR (Reconnaissance optique de caractères) permet de convertir des documents numérisés en texte exploitable
- Le projet Albert vise à créer des modèles IA spécialisés pour l’administration publique française
- Le podcast Data Driven 101 aborde régulièrement des sujets liés à l’IA et à la data
À retenir
Grâce à l’expertise de Pierre-Carl Langlais, cet épisode de Data Driven 101 offre de précieuses insights sur les techniques de fine-tuning des large language models. Que vous soyez un professionnel de l’IA ou simplement curieux des dernières avancées, vous trouverez sûrement des conseils utiles pour optimiser l’entraînement de vos propres modèles de langage. Alors n’hésitez pas à écouter cet épisode riche en enseignements techniques !
Sources
