Actualités et analyses
Tutoriels
Comment fonctionnent les modèles de langage, sans jargon : inférence, entraînement, fine-tuning, les couches internes.
Guides
Prompt, retrieval ou fine-tuning : lequel corrige quel problème
La plupart des équipes répondent à tout problème par un prompt plus long. Le prompt change ce que vous demandez, le retrieval change ce que le modèle sait au moment de répondre, le fine-tuning change sa façon de se comporter. Un guide court pour les distinguer, avec un tableau utilisable dès aujourd'hui.
La complaisance de l'IA expliquée : pourquoi un modèle vous donne raison, et un test de cinq minutes
Un modèle complaisant change une bonne réponse parce que vous avez insisté, ou félicite un plan qu'il devrait remettre en question. Voici pourquoi, un test que chacun peut faire en cinq minutes, et ce qu'un seul test ne voit pas.
Bibliothèque
De courts articles pratiques sur les modèles de langage, issus de la base de connaissances xbe.at (en anglais).
LLMs and generative AI
Large language models, retrieval, agents, fine-tuning and prompting.
Agents and LangChain
Fine tuning and alignment
LLM architecture and theory
RAG and retrieval
Vector databases and embeddings
NLP and transformers
Text processing, embeddings, attention and transformer models.
BERT and language models
NLP core
Transformer architecture