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Catégorie: Machine Learning

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La distillation de modèles IA : principe, méthodes, avantages et limites
Artificial IntelligenceMachine Learning

La distillation de modèles IA : principe, méthodes, avantages et limites

La distillation de connaissances (ou distillation de modèles) est une technique de compression de l'IA où un modèle plus petit et plus rapide, appelé 'élève' (Student Model), est entraîné à reproduire le comportement d'un modèle plus complexe, appelé 'professeur' (Teacher Model).

8 min de lecture
Pourquoi la révolution de l’IA est-elle si lente ? (Elle ne l’est pas.)
Artificial IntelligenceMachine Learning

Pourquoi la révolution de l’IA est-elle si lente ? (Elle ne l’est pas.)

Is the AI revolution really slow? History shows otherwise. In fact, it is the fastest technological change in history. Let's dive into this topic.

9 min de lecture
Comment les LLMs stockent l’information? La Superposition des Charactérisques (Expliqué Simplement)
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Comment les LLMs stockent l’information? La Superposition des Charactérisques (Expliqué Simplement)

Demandez à ChatGPT des informations sur la physique quantique, l’histoire médiévale ou la cuisine, et il fournit des réponses précises, même hors ligne. Comment sait-il autant de choses ? Le secret réside dans la superposition des caractéristiques, un mécanisme qui permet à l’IA de compresser d’immenses connaissances dans un espace limité. Cette analyse approfondie explore […]

12 min de lecture
RLHF et LLMs : Comment ca fonctionne? Une analyse approfondie
Artificial IntelligenceMachine Learning

RLHF et LLMs : Comment ca fonctionne? Une analyse approfondie

A deep dive into Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) for LLMs. The key to make LLMs practical and aligned with human values.

11 min de lecture
Mécanisme d’Attention dans les LLM Expliqué : Une Analyse Détaillée
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Mécanisme d’Attention dans les LLM Expliqué : Une Analyse Détaillée

Analyse détaillée du mécanisme d'attention qui alimente les LLM : comprenez les concepts clés et découvrez des implémentations efficaces.

13 min de lecture
Les Tokens des LLMs : Pourquoi ne pas utiliser des mots?
Artificial IntelligenceMachine Learning

Les Tokens des LLMs : Pourquoi ne pas utiliser des mots?

Why do LLM use tokens and not words? The answer : we tried and it wasn't good. Explore with me how Tokenization evolved over time.

6 min de lecture
Intelligence Artificielle Générale (AGI) : Pourquoi O3 d’OpenAI n’est pas suffisant
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Intelligence Artificielle Générale (AGI) : Pourquoi O3 d’OpenAI n’est pas suffisant

À quel point sommes-nous proches de l'AGI ? Pourquoi le modèle o3 d'OpenAI suscite le débat? Explorez les défis liés à l'Artificial General Intelligence.

9 min de lecture
L’Histoire de ChatGPT et des Grands Modèles de Langage : une Chronologie
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L’Histoire de ChatGPT et des Grands Modèles de Langage : une Chronologie

Découvrez l’histoire de ChatGPT et des grands modèles de langage (LLM) de 1950 à aujourd’hui à travers huit étapes clés.

6 min de lecture
La Non-Linéarité dans les Réseaux de Neurones Artificiels? Une Explication Intuitive
Artificial IntelligenceMachine Learning

La Non-Linéarité dans les Réseaux de Neurones Artificiels? Une Explication Intuitive

écouvrez pourquoi la non-linéarité (ReLU, sigmoid, tanh) est cruciale pour séparer des classes, avec des exemples simples et visualisés.

4 min de lecture