Introduction aux LLMs de Raisonnement

Aperçu

Programme

• Introduction aux modèles de langage de raisonnement (LLMs)
Aperçu des modèles de langage de grande taille (LLMs) et de leurs capacités de raisonnement
Contexte historique et développement du raisonnement dans les LLMs
• Principaux modèles LLM
Aperçu des principaux modèles de raisonnement
Comparaison des modèles basée sur la performance et les capacités
• Modèles de conception pour le raisonnement
Modèles de conception courants pour la mise en œuvre du raisonnement dans les LLMs
Analyse de l'efficacité et de l'efficience des différents modèles
• Systèmes agentiques dans les LLMs
Définition et composants des systèmes agentiques
Études de cas de systèmes agentiques utilisant les LLMs
• Génération augmentée par récupération (RAG)
Principes et techniques du RAG
Applications et avantages du RAG dans le raisonnement
• LLM comme juge
Concept et applications des LLMs dans des rôles évaluatifs
Considérations éthiques et biais potentiels
• Intégration du raisonnement visuel
Techniques pour intégrer les données visuelles dans le raisonnement des LLMs
Exemples d'applications du raisonnement visuel
• Approches hybrides dans les LLMs de raisonnement
Combinaison des LLMs avec d'autres systèmes d'IA pour améliorer le raisonnement
Tendances futures et avancées potentielles dans les systèmes hybrides
• Conclusion
Récapitulatif des points clés et des tendances émergentes dans les LLMs de raisonnement
Opportunités pour une exploration et une recherche plus approfondies dans le domaine

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Sujets

Informatique