Modèles d'IA
Les modèles d'IA prédisent des résultats à partir de leurs données d'entraînement. Ils peuvent fonctionner dans tous les domaines, tels que les nombres, le texte ou le multimédia.
- LLMComparaison des Fonctionnalités6 oct
LLM Tarification: comparatif des 15+ principaux fournisseurs
Nous suivons les prix de lancement de plus de 160 LLMs, depuis GPT-3.5 Turbo en mars 2023 jusqu’aux dernières sorties, regroupés par classe de taille. Nous comparons également les prix des API des modèles actuels avec leurs résultats de référence et passons en revue les plans d’abonnement des principaux fournisseurs. Les prix sont indiqués par…
- LLMBenchmark30 sep
Passerelles IA pour OpenAI: OpenRouter Alternatives
Nous avons évalué OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq et IA/ML API selon trois indicateurs (latence du premier token, latence totale et nombre de tokens en sortie), avec 300 tests utilisant des prompts courts (environ 18 tokens) et des prompts longs (environ 203 tokens) pour la latence totale. Si vous prévoyez d’utiliser l’une de ces passerelles IA,…
- LLMAnalyse21 sep
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…
- LLMBenchmark18 sep
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…
- LLMBenchmark17 sep
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…
- Modèles d'IAAnalyse15 sep
Modèles de fondation mondiaux: 10 cas d'utilisation
Former des robots et des véhicules autonomes (AV) dans le monde physique peut être coûteux, long et risqué. Les modèles de fondation mondiaux offrent une alternative évolutive en permettant des simulations réalistes d’environnements du monde réel. Ces modèles accélèrent le développement et le déploiement en robotique, dans les véhicules autonomes et dans d’autres domaines en…
- Modèles d'IAAnalyse15 sep
Modèles de fondation de séries temporelles: cas d'utilisation et avantages
Les modèles de fondation de séries temporelles (TSFM) sont des modèles pré-entraînés qui prévoient, classent, imputent et détectent les anomalies dans les données de séries temporelles sans nécessiter un modèle distinct pour chaque dataset ou secteur. Les TSFM utilisent des architectures basées sur des transformers et des datasets de séries temporelles à grande échelle pour…
- Modèles d'IABenchmark15 sep
Comparer les modèles de fondation relationnels
Nous avons évalué SAP-RPT-1-OSS par rapport au gradient boosting (LightGBM, CatBoost) sur 17 jeux de données tabulaires couvrant le spectre sémantique-numérique, des tables petites/hautement sémantiques, des jeux de données métier mixtes et de grands jeux de données numériques à faible sémantique. Notre objectif est de mesurer où les a priori sémantiques pré-entraînés d’un LLM relationnel…