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Meta lance Llama 3.2, qui comprend des LLM de vision de petite et moyenne taille (11B et 90B) ainsi que des modèles de texte légers (1B et 3B). Il introduit également la distribution de la pile de lamas.

Découvrez 12 idées de projets LLM avec des guides visuels faciles à suivre et des codes sources, adaptés aux débutants, aux étudiants intermédiaires, aux étudiants de dernière année et aux experts.

Cet article examine les diverses applications de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine du sport, de l'optimisation de l'entraînement et de la récupération des athlètes à l'amélioration des stratégies de jeu et de la prise de décision.

Explorez le fonctionnement des text embeddings, leur évolution, leurs applications clés et les meilleurs modèles, en fournissant des informations essentielles pour les praticiens des données, qu'ils soient débutants ou en herbe.

Les modèles de langage sans MatMul sont de grands modèles de langage qui remplacent la multiplication des matrices par des opérations plus simples afin de réduire les coûts de calcul.

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Plongez dans un tour d'horizon complet pour comprendre les préjugés dans les LLM, l'impact qu'ils ont et la manière de les atténuer pour garantir la confiance et l'équité.

Apprenez les causes et les effets de l'ajustement excessif dans l'apprentissage automatique, et comment y remédier pour créer des modèles capables de bien se généraliser à de nouvelles données.

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L'apprentissage incrémental est une méthode d'apprentissage automatique dans laquelle un modèle d'IA apprend de nouvelles informations au fil du temps, en conservant et en développant les connaissances antérieures.

ML en ligne : Apprend de manière adaptative à partir de points de données en temps réel, fournissant des prédictions opportunes et précises dans des environnements riches en données.