Fondements des grands modèles de langage

Les grands modèles de langage sont issus du traitement automatique des langues, mais ils sont sans aucun doute devenus l'une des avancées technologiques les plus révolutionnaires dans le domaine de l'intelligence artificielle ces dernières années.

J'espère que, avec la sortie de DeepSeek R1, et ses capacités prouvées à surpasser ChatGPT dans de nombreuses tâches, nous allons revenir à l'utilisation de la recherche approfondie pour continuer à améliorer les LLM, au lieu de les promouvoir avec des mots à la mode superficiels.

🔸Voici un ouvrage ouvert incroyable de Tong Xiao et Jingbo Zhu que je pense aidera les gens à utiliser la pensée de premier principe pour décomposer les problèmes complexes qui existent aujourd'hui avec les LLM, en lacunes plus petites et plus faciles à digérer, afin qu'ils puissent les réaménager ou les reconstruire à partir de zéro.

🔸C'est ce qui rend l'IA moins chère à long terme et plus accessible à tous. La course vers le bas est un cours naturel de la technologie.

Les fondements des grands modèles de langage explorent des concepts de base des LLM tels que :

🔹Les méthodes de pré-entraînement et les architectures de modèle

🔹La construction de modèles et la mise à l'échelle pour l'entraînement

🔹Les stratégies de sollicitation, comme la chaîne de pensée

🔹Les méthodes d'alignement, comme RLHF

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

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