Cas d'utilisation, analyses et points de référence du LLM

Nous évaluons les performances, les cas d'utilisation, les analyses de coûts, les options de déploiement et les meilleures pratiques pour guider l'adoption des LLM en entreprise.

Texte vers SQL

Nous avons utilisé notre méthodologie de benchmark de texte vers SQL sur plus de 35 grands modèles de langage (LLMs) pour évaluer leurs performances dans la génération de commandes SQL :

Texte vers SQL

LLM pour la Finance

Nous avons évalué 40+ LLMs en finance sur 238 questions difficiles du benchmark FinanceReasoning afin d'identifier les modèles qui excellent dans les tâches de raisonnement financier complexes telles que l'analyse des états financiers, les prévisions et les calculs de ratios.

LLM pour la Finance

Benchmark de Latence LLM

Nous avons benchmarké 11 grands modèles de langage avec un total de 1,320 requêtes, en séparant les modèles de raisonnement des modèles sans raisonnement, et nous avons mesuré la latence du premier token, la latence par token, et le temps de réponse global.

Benchmark de Latence LLM

Hallucination de l'IA

HALC-Bench (LLM Hallucination sur le banc d'essai de récupération en contexte long) mesure la résistance d'un LLM à fabriquer des preuves pour une métrique qui n'existe pas dans le document cible en utilisant 3 meules de foin placées au début, au milieu et à la fin de la fenêtre de contexte du modèle, avec 204 questions.

Hallucination de l'IA

Explorez Cas d'utilisation, analyses et points de référence du LLM

Simulation d'audience: les LLM peuvent-ils prédire le comportement humain ?

LLM

Benchmark

22 Juin

En marketing, évaluer dans quelle mesure les LLMs prédisent le comportement humain est crucial pour apprécier leur efficacité à anticiper les besoins du public et à reconnaître les risques de décalage, de communication inefficace ou d'influence non intentionnelle. La simulation d'audience avec des LLM permet de modéliser des audiences virtuelles, aidant les organisations à anticiper…

Passerelles IA pour OpenAI: Alternatives à OpenRouter

Nous avons comparé OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq et l'IA/ML API sur trois indicateurs (latence du premier token, latence totale et nombre de tokens de 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,…

LLM

Benchmark

5 Juin

Grands modèles de langage en cybersécurité

Nous avons évalué 7 grands modèles de langage dans 9 domaines de la cybersécurité en utilisant SecBench, un benchmark à grande échelle et multi-format pour les tâches de sécurité. Nous avons testé chaque modèle sur 44 823 questions à choix multiples (QCM) et 3 087 questions à réponse courte (QRC), couvrant des domaines tels que…

LLM

Analyse

26 Mai

ChatGPT pour le service client: Top 10 des cas d'utilisation

ChatGPT est passé de la nouveauté à l'infrastructure dans le service client. Les entreprises l'utilisent pour réduire les temps de réponse, gérer des volumes que leurs équipes ne peuvent pas absorber et réduire le coût des interactions de routine. Mais les résultats varient considérablement selon la manière dont il est mis en œuvre. OpenAI a…

LLM

Benchmark

15 Avr

LLM Quantification: BF16 vs FP8 vs INT4

Nous avons effectué des benchmarks de Qwen3-32B à 4 niveaux de précision (BF16, FP8, GPTQ-Int8, GPTQ-Int4) sur un seul NVIDIA H100 80GB GPU. Chaque configuration a été évaluée sur 2 benchmarks (~12,2K questions) couvrant les connaissances et la génération de code, ainsi que sur plus de 2 000 exécutions d'inférence pour mesurer le débit. Int4…

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