Intelligence Artificielle
Explorez des analyses pratiques, des recherches et des références en intelligence artificielle, notamment l'IA générative, les grands modèles de langage, RAG, les cadres de gouvernance, les pratiques MLOps et le matériel d'IA. Comprenez les outils clés, les stratégies de mise en œuvre et les cas d'usage en entreprise qui façonnent le paysage de l'IA.
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Grands modèles multimodaux (LMM) vs LLMs
Nous avons évalué les performances des grands modèles multimodaux (LMM) dans des tâches de raisonnement financier en utilisant un jeu de données soigneusement sélectionné. En analysant un sous-ensemble d’échantillons financiers de haute qualité, nous évaluons les capacités des modèles à traiter et à raisonner avec des données multimodales dans le domaine financier. La section méthodologie…
LLM Calculateur de VRAM pour l'auto-hébergement
Auto-héberger un LLM signifie exécuter l'inférence sur du matériel contrôlé par l'opérateur plutôt que via une API tierce, ce qui modifie le coût, le contrôle des données et le profil de confidentialité. Qu'un modèle puisse s'exécuter dépend de la mémoire. Le calculateur estime la VRAM ou la mémoire unifiée dont un modèle a besoin pour…
Benchmark multi-GPU: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
Depuis plus de deux décennies, l’optimisation des performances de calcul est une pierre angulaire de mon travail. Nous avons évalué les GPU NVIDIA B200, H200, H100 et le MI300X d’AMD afin d’évaluer leur capacité de mise à l’échelle pour l’inférence de grands modèles de langage (LLM). En utilisant le framework vLLM avec le modèle meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct,…
GPU Benchmark de concurrence: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X
J'ai passé les 20 dernières années à me concentrer sur l'optimisation des performances de calcul au niveau système. Nous avons évalué les derniers NVIDIA GPUs, y compris les NVIDIA H100, H200 et B200, et l'AMD MI300X, pour une analyse de mise à l'échelle de la concurrence. En utilisant le framework vLLM avec le gpt-oss-20b model,…
IT agentique: les agents IA peuvent-ils concevoir un benchmark ?
Nous avons testé 16 modèles sur une conception de benchmark en text-to-SQL et en appel d'outils. Chaque modèle a construit un benchmark par sujet, pour un total de 32 soumissions. Aucune soumission n'a réussi tous les critères de la grille d'évaluation. Les agents ont pu construire et exécuter des tests, mais aucun n'a démontré à…
AIM Enterprise: Benchmark d'entreprise agentique
Les entreprises utilisent des LLM tous les jours pour leurs tâches courantes. Pour trouver les LLM les plus rentables, nous avons conçu AIM Enterprise, un benchmark d'entreprise agentique, dans lequel nous avons utilisé 69 tâches d'entreprise réelles couvrant la stratégie, le marketing, les RH, la vente et les opérations. Deux models juges ont noté chaque…
L'avenir des grands modèles linguistiques
Découvrez l’avenir des grands modèles linguistiques en explorant des approches prometteuses, comme l’auto-entraînement, la vérification des faits et l’expertise parcimonieuse, qui pourraient remédier aux limites des LLM. Comparaison du taux de réussite des LLM Claude Sonnet 4.6 a dominé le benchmark avec un score global de 0.748, les variantes de base et de réflexion étant…
Alternatives au DGX Spark: RTX, Ryzen IA Halo et Mac Studio
Nous comparons les benchmarks d’inference publiés pour DGX Spark, RTX et Ryzen IA Halo, couvrant le traitement des prompts, la génération de tokens et les contextes plus longs. Les alternatives incluent le Framework Desktop, le Mac Studio et les systèmes GB10 d’autres fabricants. La vitesse de décodage mesure les tokens de sortie générés par seconde.…
GPU cloud gratuits: modèles, limites et conditions d'accès
Des GPU cloud gratuits sont disponibles via des notebooks Python, des démos d’IA et des crédits de calcul mensuels. Comparez le matériel GPU, les quotas gratuit et les conditions d’accès, ou vérifiez quels services conviennent à votre charge de travail. Deux T4 fournissent deux allocations mémoire distinctes de 16 Go. Exécuter un modèle sur les…
Benchmark de codage IA: Claude Code vs Cursor
Dans le codage IA, le marché s'est fragmenté en deux catégories : les outils CLI agentique et les éditeurs de code IA intégrés aux IDE. Chacun prétend automatiser le développement. Peu de comparaisons montrent en quoi ils diffèrent sur des charges de travail identiques. Nous avons évalué chaque agent sur 10 tâches de développement web…