La révolution de la compression Tu as entraîné un énorme modèle de langage. Il est brillant — répondre à des questions complexes, écrire un code élégant, raisonner à travers des problèmes multi-étapes. Il y…
Les fenêtres de contexte ne cessent de s’agrandir. GPT-4 Turbo s’est ouvert avec 128K. Gemini 1.5 Pro a réclamé 1M de tokens. Certains modèles annoncent un contexte « infini » à travers diverses astuces….
Chaque modèle de frontière publié en 2025 et 2026 utilise une forme de Mixture of Experts. Mixtral a prouvé que cela fonctionne à l’échelle moyenne. DeepSeek a prouvé que cela fonctionne à l’échelle massive….
L’attention standard est quadratique. Chaque token fait attention à tous les autres tokens, ce qui rend le coût computationnel croître avec le carré de la longueur de la séquence. À 128K tokens, c’est 16…
En 2022, l’article Chinchilla de DeepMind a remodelé l’industrie de l’IA. L’affirmation : pour l’entraînement optimal en calcul, échelle les paramètres et les tokens de données de manière égale. Un modèle de 70B a…
Le cloud n’est pas toujours une option. Parfois les exigences de latence demandent l’inférence on-device. Parfois les régulations de confidentialité prohibent d’envoyer les données à des serveurs externes. Parfois tu construis pour des environnements…
Sept milliards de paramètres est devenu la zone Boucle d’Or des modèles de langage. Assez grand pour être véritablement utile. Assez petit pour tourner sur un ordinateur portable. Assez bon marché pour servir à…
La fusion de modèles est l’une des plus étranges percées en IA open-source. Prends deux modèles fine-tuned, moyenne leurs poids de la bonne façon, et obtiens un modèle qui combine les deux spécialités. Pas…
Ton moteur d’inférence détermine tout comment ton modèle serve les requêtes. Vitesse, débit, efficacité mémoire, compatibilité matérielle — tout coule de ce choix. Les trois options dominantes en 2026 sont vLLM, Text Generation Inference…
Choisir où héberger ton modèle open-source est une décision qui semble simple jusqu’à ce que tu la prennes vraiment. Together.ai, Fireworks.ai et RunPod représentent trois approches fondamentalement différentes de l’inférence. Chacun optimise des priorités…