Human versus AI – Episode 98 – synthèse de la conférence “A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance”

🌟 Nouvelles Perspectives dans l’Optimisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLM) 🌟

Récemment, lors du Developer’s Day d’OpenAI, une session passionnante a été consacrée aux techniques avancées pour maximiser la performance des LLMs. Voici un résumé des points clés de cette présentation, “A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance” :

► Ingénierie de l’invite : Commencez par des techniques d’ingénierie de l’invite, telles que des instructions claires, la décomposition des tâches et des tests systématiques pour une itération rapide et l’établissement de références.
► Génération Augmentée par Récupération (RAG) : Utilisez RAG pour introduire des informations pertinentes lorsque le modèle a besoin de plus de contexte. Idéal pour les problèmes de mémoire à court terme.
► Fine-tuning : Envisagez le fine-tuning pour une adhérence fiable aux instructions ou pour générer des structures spécifiques, particulièrement efficace pour les problèmes de mémoire à long terme.
► Approche Non Linéaire : N’hésitez pas à alterner entre différentes techniques selon les besoins. Commencez petit en termes de techniques et de quantité/qualité des données avant d’augmenter l’échelle.
► Établir des Références : Avant de procéder au fine-tuning, établissez des références pour comprendre les lacunes. L’évaluation sous plusieurs angles offre de bonnes perspectives.
► Combinaison RAG et Fine-Tuning : Cette combinaison peut offrir le meilleur des deux mondes, en minimisant les tokens d’invite et en maximisant l’espace contextuel.
► Processus Itératif : Testez, évaluez, puis testez autre chose. Pour le fine-tuning, la qualité des exemples importe plus que la quantité.

En résumé, l’ingénierie de l’invite, RAG et le fine-tuning ont chacun leurs forces. Une approche itérative et basée sur des preuves, jonglant entre ces techniques selon les besoins, se révèle souvent être la meilleure pour optimiser la performance des LLMs sur des applications.

🎥 Découvrez l’intégralité de la session dans notre dernière vidéo pour approfondir votre compréhension de ces techniques innovantes !
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🦾🦾🦾 Le texte et l’image sont générés par hashtag#ChatGPT
💪💪💪 Notes sur la méthode :
1️⃣ Affichage de la transcription dans Youtube
2️⃣ Résumé par Claude (en utilisant poe.com)
3️⃣ Transformation en post linkedin par ChatGPT
4️⃣ Recherche de métaphore et production de l’image par ChatGPT

L’usage de claude-instant-100k produit un résumé de bonne qualité.
L’usage de ChatGPT4 est possible pour ce texte (<10 000 mots) mais le résumé est moins précis.
ChatGPT est meilleur pour générer le post LinkedIn.

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