Couverture de IA deepseek exellence

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À propos de ce contenu audio

.🚀🎙️ Ce contenu explore le domaine des grands modèles linguistiques (LLM), en se concentrant sur les différentes étapes de leur entraînement et les innovations récentes dans ce domaine. #LLM #IA #DeepLearning



Il commence par décrire la première phase d'entraînement, où les modèles apprennent à prédire le mot suivant à partir d'énormes quantités de texte, et explique pourquoi ce processus est différent de l'apprentissage supervisé traditionnel. 📚



Ensuite, il aborde le réglage fin supervisé (fine-tuning), qui utilise des exemples de conversations créés par des humains pour spécialiser les modèles dans des tâches spécifiques comme agir en tant que chatbot. 🤖💬



Le texte décrit également une troisième phase, le réglage fin par les préférences, qui utilise les retours des utilisateurs pour aider les modèles à s'améliorer et à s'aligner sur les valeurs humaines. 👍👎



Enfin, il met en évidence l'émergence du réglage fin par le raisonnement et l'apprentissage par renforcement, en soulignant comment ces techniques, notamment celles utilisées par Dipsic, permettent aux modèles de progresser de manière plus efficace et autonome, potentiellement en dépassant les limites des données humaines existantes. 🧠✨




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Bonne écoute !
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