Un nouveau modèle pour les entreprises modernes
Dans cet article, Vincent Granville présente une approche novatrice du traitement du langage naturel avec xLLM, qui permet d’extraire des informations pertinentes d’un corpus d’entreprise sans nécessiter de formation complexe. Cette méthode se concentre sur la rapidité et la pertinence des résultats, tout en offrant une personnalisation en temps réel pour les utilisateurs. Les différences fondamentales avec les LLM standard sont mises en avant, soulignant l’efficacité de cette architecture sans réseau de neurones.
Points clés
- Vincent Granville est un expert en GenAI et co-fondateur de Data Science Central.
- La technologie xLLM permet d’extraire des informations d’un corpus d’entreprise à l’aide de requêtes.
- Contrairement aux LLM standards, xLLM ne nécessite pas de formation ni de réseau de neurones.
- L’architecture utilise des poids paramétriques explicites pour un ajustement facile et rapide.
- Les résultats sont stockés dans des tables de hachage imbriquées, similaires aux objets JSON.
- Le code Python utilisé pour xLLM ne dépend d’aucune bibliothèque externe, ce qui facilite son exécution.
- L’approche se concentre sur la qualité des sources d’entrée bien structurées et le crawling intelligent.
- La méthode remplace la similarité cosinus et les produits scalaires par l’information mutuelle ponctuelle (PMI).
- Un sous-LLM spécifique est construit pour chaque partie d’un corpus d’entreprise, comme le marketing ou l’IT.
- Granville souligne que la plupart des tokens dans les systèmes coûteux sont du bruit, source d’hallucinations.
À retenir
Si vous cherchez à améliorer votre système d’information d’entreprise sans vous plonger dans des milliards de paramètres et des réseaux de neurones, alors xLLM est peut-être votre meilleur ami. Qui aurait cru qu’on pouvait faire tant de choses avec si peu de code ? Après tout, moins c’est plus, n’est-ce pas ? Allez, lancez-vous et laissez l’innovation vous surprendre !
Sources
