Fine-tuning d’embeddings : le guide complet pour améliorer votre RAG Le fine-tuning adapte vos embeddings au vocabulaire spécialisé pour améliorer le retrieval RAG. Modèles génériques échouent sur les nuances sémantiques métier. Mesurez d’abord le recall avant de lancer un entraînement. Gains jusqu’à surpasser text-embedding-3-large sur 2 datasets sur 3. Évitez le fine-tuning si le keyword…

DPO vs RLHF : comparaison des méthodes d’alignement des LLM Le RLHF utilise un modèle de récompense, la DPO n’en a pas. DPO consolide deux étapes du RLHF en une seule. RLHF maintient 3 modèles actifs ; la DPO un seul. DPO n’échantillonne jamais de nouvelles réponses, jeu fixe. RLHF reste utilisé par OpenAI pour…

RAG vs Long Context : le guide comparatif pour choisir la bonne architecture LLM Le choix dépend de la fréquence de mise à jour et de la taille du corpus. Corpus évolutif quotidiennement : terrain du RAG. Long context pour corpus statique et délimité. Traçabilité des sources : atout RAG juridique/médical. Précision 94-97% : Gemini…

Injection de prompt : définition, types d’attaques et stratégies de défense La défense contre l’injection de prompt repose sur une stratégie de prévention multicouche. Défense en profondeur pour qu’aucune faille unique ne compromette le système. Filtrage des entrées pour bloquer les instructions malveillantes avant traitement. Renforcement des instructions système pour limiter les détournements du LLM….

Qu’est-ce que le RLHF ? Comprendre l’alignement des LLM et ses limites Le RLHF aligne les LLM sur les valeurs humaines via des récompenses. Alignement externe prouvé sur ChatGPT et InstructGPT. Qualité des données : facteur le plus déterminant du succès. Pipeline en trois phases : SFT, modèle de récompense, PPO. Annotations biaisées produisent un…

Implémentation des citations dans un système RAG : guide technique complet Implémenter des citations dans un RAG exige un décodage contraint et un pipeline en 4 étapes. Outlines ou Jsonformer pour forcer le format JSON de sortie. Enrichir chaque chunk avec métadonnées traçables avant l’indexation. Parser la réponse pour extraire les citations structurées. Validation post-génération…

Qu’est-ce que la RAG agentique ? Le guide complet pour comprendre son fonctionnement La RAG agentique utilise des agents IA pour planifier et exécuter des recherches dynamiques. Agents de routage sélectionnent les sources pertinentes. Décomposition des requêtes complexes en sous-requêtes. Boucles de feedback valident les résultats avant génération. Le pipeline dynamique s’adapte à la complexité…

Comment garantir une sortie JSON valide d’un LLM : schémas, frameworks et exemples Garantir un JSON valide impose de contraindre la génération via un schéma envoyé au modèle. JSON Schema envoyé nativement garantit une conformité sans post-traitement. Paramètre format d’Ollama contraint directement la réponse JSON. llama.cpp utilise une grammaire GBNF pour verrouiller la génération token…

Guide complet d’utilisation de lm-evaluation-harness : installer et évaluer vos modèles LLM Évaluez vos LLM avec 60+ benchmarks standards intégrés nativement. MMLU : culture générale sur 57 matières distinctes. GSM8K : raisonnement mathématique niveau école primaire. HumanEval : génération de code Python fonctionnel. GPQA : questions scientifiques de niveau doctorat. IFEval : respect de contraintes…

Distillation de connaissances : définition, fonctionnement et applications pratiques La distillation transfère le savoir d’un grand modèle vers un modèle élève plus compact. Cibles souples pour imiter le raisonnement du maître. La divergence KL mesure l’écart entre les distributions de probabilités. Le processus d’entraînement se déroule en quatre étapes clés. Conserve une précision élevée tout…