RAFT, un outil de réglage fin amélioré par récupération : révolutionner l'apprentissage automatique
Les progrès de l'intelligence artificielle sont considérables, mais que se passerait-il s'il existait un moyen d'optimiser les performances de ces systèmes avec peu de données d'entraînement ? C'est désormais possible grâce au réglage fin augmenté par la récupération (RAFT), une nouvelle stratégie qui transforme le développement des modèles d'IA et d'apprentissage automatique (ML). RAFT révolutionne le paradigme de l'apprentissage automatique en intégrant […]