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#33 Guillaume Lample (Co-fondateur & Chief Scientist @ Mistral AI) : Les secrets des Large Language Models

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Guillaume Lample, Cofounder & Chief Scientist chez Mistral AI est l’invité de l’épisode 33 de Data Driven 101. Mistral AI entraîne des modèles de langues à destination des entreprises avec un accès open source. Il nous explique notamment :

  • les difficultés et subtilités pour entraîner un LLM
  • les découvertes inattendues faites sur le chemin
  • les caractéristiques de leur premier modèle à destination du grand public

🔑 MOTS CLÉS

  • Dataset : un ensemble de données utilisé pour entraîner un modèle d'apprentissage automatique.
  • Token : un morceau de mot utilisé pour entraîner un modèle de langage. Un mot peut être découpé en plusieurs tokens.
  • Embedding : une représentation vectorielle d'un mot ou d'une phrase utilisée pour entraîner un modèle de langage.
  • Open source : un logiciel dont le code source est disponible pour tout le monde et peut être modifié et distribué librement.
  • Fine-tuning : une technique d'entraînement de modèles de langage qui consiste à ajuster un modèle pré-entraîné sur un ensemble de données spécifique à une tâche donnée.
  • NLP (Natural Language Processing) : un domaine de l'informatique qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain.

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👉🏼Episode HS1 : Nikolaj Groeneweg (Founder @ Everyme.ai) - Générer des images grâce à l'IA

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