Services
Contactez-nous

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

Les LLM sont des systèmes d'IA entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles pour comprendre, générer et manipuler le langage humain dans le cadre de tâches commerciales. Nous évaluons leurs performances, leurs cas d'utilisation, leurs coûts, leurs options de déploiement et les meilleures pratiques afin d'accompagner les entreprises dans l'adoption des LLM.

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

LLM Outils d'observabilité: Weights & Biases, Langsmith

LLM
17 Juin

Les applications basées sur LLM deviennent plus performantes et de plus en plus complexes, rendant leur comportement plus difficile à interpréter. Chaque sortie de modèle résulte de prompts, d'interactions avec des outils, d'étapes de récupération et d'un raisonnement probabiliste qui ne peuvent pas être inspectés directement. L'observabilité LLM répond à ce défi en offrant une…

En savoir plus
LLM15 Juin

Passerelles d'IA pour OpenAI: alternatives à OpenRouter

Nous avons effectué un benchmark de OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq et de l'API AI/ML 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…

LLM5 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…

LLM26 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…

LLM15 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…

FAQ