L'essor fulgurant des grands modèles de langage (LLM) a révolutionné de nombreuses applications. Cependant, leur capacité à générer du contenu préjudiciable soulève des inquiétudes majeures en matière de sécurité. Malgré…
L’identification de mots clés en vocabulaire ouvert (KWS) basée sur l’inscription de texte représente un défi majeur dans le domaine du traitement du langage naturel. Les approches classiques comparent les…
Révolutionner la prise de décision : l'algorithme SMC pour les POMDP continus La prise de décision optimale en situation d'observabilité partielle est un défi majeur en intelligence artificielle. Imaginez un…
L’essor des grands modèles de langage (LLM) soulève une préoccupation majeure : leur propension à générer des contenus toxiques. Une étude récente, intitulée "Breaking mBad! Supervised Fine-tuning for Cross-Lingual Detoxification"…
L’essor des grands modèles de langage (LLM) capables de traiter de longs contextes a révolutionné le traitement de documents. Cependant, leur coût d’entraînement prohibitif freine souvent les applications personnalisées. Une…
Les modèles à goulot d’étranglement conceptuel (CBMs) visent à améliorer l’interprétabilité des modèles d’IA en décomposant les prédictions en concepts compréhensibles par l’humain. Cependant, les annotations utilisées pour entraîner ces…
L’intelligence artificielle (IA) transforme rapidement le paysage africain, offrant des possibilités considérables dans divers secteurs. Cependant, son déploiement soulève aussi des défis importants. Opportunités de l'IA en Afrique L’IA peut…
L’article explore une nouvelle approche révolutionnaire de la compression d’objets 3D : la compression sémantique. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui se concentrent sur les informations structurelles (sommets, polygones, textures), la compression…
Les grands modèles de langage (LLM) sont de plus en plus puissants, mais leur taille et leurs besoins en ressources les rendent vulnérables aux attaques par coût d'inférence. Ces attaques…
L’essor fulgurant du deep learning a entraîné une demande insatiable de données d’entraînement, incitant les créateurs de modèles d’IA à éplucher Internet à la recherche de matériel. Malheureusement, les utilisateurs…