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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