L’industrie de l’IA a passé des années à courir après le nombre de paramètres. Des modèles plus grands, plus de couches, des dimensions cachées plus larges. Puis une série de résultats a pulvérisé l’assomption…
Chaque morceau de données alimenté dans un modèle est une action qui façonne le comportement futur du modèle. Les conséquences ne sont pas aléatoires. Elles sont structurellement déterminées par la nature de l’input. Garbage…
Les données DPO standard ont deux éléments : une réponse choisie et une réponse rejetée. Le modèle apprend à préférer l’une à l’autre. Simple. Efficace. Limité. Le Triangle de la correction ajoute un troisième…
Tu dois choisir. Pas simultanément — en entraînement, tu choisis. Qualité de raisonnement ou couverture factuelle? Un modèle qui raisonne bien mais connaît 10,000 faits. Un modèle qui connaît 100,000 faits mais raisonne superficiellement….
Le pitch est séduisant. Manquer de données d’entraînement ? Fais simplement générer plus par l’IA. Utilise ton modèle existant pour créer des datasets synthétiques, puis entraîne le modèle suivant sur ceux-ci. Problème résolu. Sauf…
Il y a un problème que personne dans l’industrie IA n’aime parler publiquement. Nous manquons de données d’entraînement. Pas hypothétiquement. Pas dans un futur lointain. Maintenant. Internet est grand, mais c’est pas infini. Et…
Tu penserais que les experts seraient les meilleurs annotateurs. Ils comprennent le domaine en profondeur. Ils peuvent évaluer la qualité avec précision. Ils savent ce qui est bon. Mais en pratique, les experts du…
La plupart des datasets entraînent une capacité à la fois. Les datasets de raisonnement entraînent le raisonnement. Les datasets de conversation entraînent la conversation. Les datasets de code entraînent le code. Cela produit des…
La curation est la compétence la plus sous-estimée en IA. Tout le monde peut scraper Internet et le déverser dans un pipeline d’entraînement. Construire un dataset qui produit réellement un bon modèle nécessite du…
L’industrie de l’IA est obsédée par l’architecture. Transformers vs. modèles d’espace d’état. Dense vs. mixture-of-experts. Milliards vs. billions de paramètres. Ces choix comptent. Mais ils comptent moins que les données. Deux modèles avec une…