Category: Langue et communication - Page 3
Évaluer la vérité des IA génératives : les benchmarks de précision factuelle en 2025
- King Willie
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En 2025, les benchmarks de vérité comme TruthfulQA révèlent que les IA génératives répètent souvent des mensonges courants. Gemini 2.5 Pro est le plus précis, mais même les meilleurs modèles échouent dans des contextes réels. La précision factuelle est devenue le critère essentiel pour une IA fiable.
Voir plusChoisir sa GPU pour l'inférence LLM : A100 vs H100 vs offloading CPU
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Découvrez pourquoi le NVIDIA H100 domine l'inférence LLM en 2025, comment il compare à l'A100 et pourquoi l'offloading CPU est une mauvaise solution pour la production. Choisissez la bonne GPU pour vos modèles de langage.
Voir plusRevuie de code en binôme avec l'IA : Comment humains et modèles travaillent ensemble pour un code plus fiable
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Découvrez comment combiner l'IA et les revues humaines pour accélérer la revue de code, réduire les bugs et éviter la fatigue des développeurs. Des outils comme GitHub Copilot et Greptile transforment les workflows de développement.
Voir plusRevu humaine dans les systèmes d'IA générative : arrêter les hallucinations avant qu'elles n'atteignent les utilisateurs
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La revue humaine dans les systèmes d'IA générative est essentielle pour bloquer les hallucinations avant qu'elles n'atteignent les utilisateurs. Découvrez comment la mettre en œuvre efficacement, les pièges à éviter, et les cas d'usage où elle sauve des vies et de l'argent.
Voir plusAuditer l'utilisation de l'IA : Exigences en matière de journaux, de prompts et de suivi des sorties
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L'audit de l'IA est devenu une exigence légale et opérationnelle. Ce guide explique ce qu'il faut enregistrer (prompts, sorties, métadonnées), comment protéger les journaux, les outils disponibles et les erreurs à éviter pour rester conforme en 2025.
Voir plusContrôles d'accès aux modèles : Qui peut utiliser quels LLM et pourquoi
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Les contrôles d'accès aux grands modèles linguistiques déterminent qui peut utiliser quel LLM, avec quelles données et dans quelles conditions. Découvrez pourquoi ces systèmes sont essentiels pour la sécurité et la conformité des entreprises en 2025.
Voir plusMoyennage de points de contrôle et EMA : stabiliser l'entraînement des grands modèles linguistiques
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Le moyennage de points de contrôle et la moyenne exponentielle (EMA) stabilisent l'entraînement des grands modèles linguistiques en combinant plusieurs états du modèle. Cette technique améliore les performances sans coût supplémentaire, mais exige une bonne gestion du stockage.
Voir plusAssistance à la recherche avec les grands modèles linguistiques : revue de littérature et synthèse
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Les grands modèles linguistiques transforment la revue de littérature en réduisant jusqu'à 92 % du travail manuel. Découvrez comment les utiliser, leurs limites, les meilleurs outils et comment les intégrer dans votre recherche sans perdre en rigueur.
Voir plusLangage paradoxal : comment les phrases qui se contredisent influencent notre pensée
- King Willie
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Le langage paradoxal utilise des phrases contradictoires pour créer un impact émotionnel ou philosophique. Découvrez pourquoi ces énigmes verbales nous fascinent, comment elles manipulent ou libèrent la pensée, et où elles surgissent dans la vie quotidienne.
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