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.
- 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…
- LLMAnalyse15 sep
LLM Lois d'échelle: analyse de chercheurs en IA
Les grands models de langage prédisent le token suivant en se basant sur des motifs appris à partir de données textuelles. Le terme lois d’échelle des LLM désigne des régularités empiriques qui relient les performances du model à la quantité de calcul, aux données d’entraînement et aux paramètres du model utilisés pendant l’entraînement. Pour comprendre…
- LLMBenchmark15 sep
Simulation d'audience: Les LLM peuvent-elles prédire le comportement humain ?
En marketing, évaluer avec quelle précision les LLMs prédisent le comportement humain est crucial pour estimer leur efficacité à anticiper les besoins du public et pour reconnaître les risques de décalage, de communication inefficace ou d'influence non désirée. La simulation d'audience avec des LLMs permet de modéliser des publics virtuels, aidant les organisations à anticiper…
- Modèles d'IAÉvaluation en Monde Ouvert10 sep
Meilleurs fournisseurs LLM API à tarif fixe
Les fournisseurs LLM à tarif fixe proposent une utilisation illimitée des modèles pour un prix mensuel fixe au lieu de facturer par token. Ce modèle s'est répandu car les sessions de codage agentique peuvent utiliser des dizaines de millions de tokens, rendant la facture par token difficile à prévoir. Très peu de fournisseurs offrent un…
- LLMAnalyse2 sep
LLM Outils d'observabilité: Weights & Biases, Langsmith
Les applications LLM sont passées de chats à un seul tour à des agents multi-étapes qui utilisent des outils, interrogent des bases de données et se coordonnent avec d’autres modèles, ce qui rend leur comportement plus difficile à interpréter. L’observabilité des LLM offre une visibilité continue sur ces flux de travail complexes, aidant les organisations…