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ChatGPT et en particulier GPT‑4 donnent-ils des réponses plus « paresseuses » qu’avant, comme le laissent penser des benchmarks et retours d’utilisateurs ? On analyse les écarts entre versions, la manière dont les évaluations sont faites et trois pistes d’explication solides, dont l’alignement, les changements de modèle et l’impact de la quantisation sur la qualité. Avec Michaël de Marliave, Matthieu Lambda et notre invité Ackanir, on discute comment mesurer une éventuelle régression et ce que cela implique pour l’usage des LLM.
Sources
En plateau
Pour consulter les détails de l'offre Trade Republic : https://trade.re/Underscore_Pod
L'investissement comporte un risque de perte en capital. Les intérêts et les gains financiers sont soumis aux prélèvements fiscaux et sociaux. Les performances passé es ne garantissent pas les résultats futurs. Les fonds non-cotés sont des investissements à long terme et ne devraient représenter qu’une partie du portefeuille total.
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
By Micode4.9
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ChatGPT et en particulier GPT‑4 donnent-ils des réponses plus « paresseuses » qu’avant, comme le laissent penser des benchmarks et retours d’utilisateurs ? On analyse les écarts entre versions, la manière dont les évaluations sont faites et trois pistes d’explication solides, dont l’alignement, les changements de modèle et l’impact de la quantisation sur la qualité. Avec Michaël de Marliave, Matthieu Lambda et notre invité Ackanir, on discute comment mesurer une éventuelle régression et ce que cela implique pour l’usage des LLM.
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L'investissement comporte un risque de perte en capital. Les intérêts et les gains financiers sont soumis aux prélèvements fiscaux et sociaux. Les performances passé es ne garantissent pas les résultats futurs. Les fonds non-cotés sont des investissements à long terme et ne devraient représenter qu’une partie du portefeuille total.
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