Scaling LLMs: Guide Pratique
Ce guide explore comment déployer et dimensionner des LLMs en production, en abordant les APIs, le déploiement on-premise avec Kubernetes, et l'utilisation de vLLM pour l'inférence.
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Le modèle Llama de Meta et ses liens avec DeepSeek suscitent des inquiétudes quant à l'utilisation militaire de l'IA open-source, soulignant l'équilibre entre progrès, compétition et sécurité nationale.
Un écrivain s'indigne de l'appropriation de sa voix unique par Meta pour son modèle Llama 3, utilisant des œuvres piratées et violant les droits d'auteur, et s'inquiète de la perte de contrôle sur son expression créative.
Le Chat de Mistral AI représente l'ambition française de concurrencer les géants de l'IA. Ce chatbot open source incarne la souveraineté numérique et l'innovation européenne face à la domination américaine et chinoise.
La France ambitionne de devenir un leader mondial en IA, défiant les États-Unis et la Chine. Stratégie, talents et infrastructure sont ses atouts, malgré des défis persistants.
NVIDIA UltraLong-8B repousse les limites du contexte des LLM, atteignant 4M de tokens. Cette approche innovante améliore la performance sur les tâches longues et courtes.
Le modèle Maverick de Meta est moins performant que ses concurrents sur des tests de référence populaires. La complexité de l'évaluation des modèles IA est soulignée.
Meta révolutionne l'IA avec Llama 4 Scout & Maverick. Ces modèles offrent efficacité et haute performance pour diverses applications, redéfinissant l'accessibilité et la polyvalence de l'IA.
Meta ajuste Llama 4 pour un équilibre politique, reconnaissant le biais dans l'IA. Cette approche soulève des questions sur la neutralité et l'éthique dans les modèles de langage.
Le laboratoire de recherche en IA fondamentale de Meta (FAIR) est-il en déclin ou se recentre-t-il sur des objectifs à long terme avec l'essor de l'IA générative ? Un regard sur son évolution et les inquiétudes des anciens employés.