Pas tant d'options à choisir, mais tout de même...
Quand j’ai commencé à expérimenter avec les LLM, les interfaces utilisateur pour eux étaient en développement actif, et maintenant certaines d’entre elles sont vraiment excellentes.
Exige quelques expérimentations mais
Il existe toutefois quelques approches courantes pour rédiger des prompts efficaces afin que le modèle de langage ne se confonde pas en tentant de comprendre ce que vous souhaitez.
L’étiquetage et l’entraînement nécessitent un peu de collage.
Quand j’ai entraîné un détecteur d’objets AI il y a un certain temps - LabelImg était un outil très utile, mais l’exportation depuis Label Studio vers le format COCO n’était pas acceptée par le framework MMDetection..
Testons la qualité de détection des fautes logiques de différents LLMs
Ici, je compare plusieurs versions de LLM : Llama3 (Meta), Phi3 (Microsoft), Gemma (Google), Mistral Nemo (Mistral AI) et Qwen (Alibaba).
