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About Katy Fokou

Consultante Recherche chez Smals depuis mai 2018, spécialisée en intelligence artificielle et plus particulièrement en machine learning et Natural Language Processing.

Email: katy.fokoublah [at] blah blahsmals.be

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Data ingestion voor generatieve AI-toepassingen: kernbegrippen

“Garbage in, garbage out” is een veelgebruikte uitspraak om de impact van data op de resultaten van kunstmatige intelligentiesystemen te beschrijven. Generatieve AI-toepassingen zoals vraag-en-antwoordsystemen vormen geen uitzondering op de regel. De knowledge bases waarop ze vertrouwen om antwoorden te genereren, moeten worden gevoed door een ingestion pipeline die speciaal is toegespitst op dit soort data, die in verschillende vormen beschikbaar zijn, zowel gestructureerd als ongestructureerd. Continue reading

Ingestion de données pour les applications d’IA générative: concepts-clés

« Garbage in, garbage out » c’est la formule consacrée pour décrire l’impact des données sur les résultats des systèmes d’intelligence artificielle. Les applications d’IA génératives telles que les systèmes de questions-réponses ne dérogent pas à la règle. Les bases de connaissances sur lesquelles elles s’appuient pour générer des réponses doivent être alimentées par un pipeline d’ingestion dédié à ce type de données qui se présentent sous différentes formes, structurées et non structurées. Continue reading

Open-source taalmodellen – Een serieus alternatief voor ChatGPT ?

In dit artikel onderzoeken we open source large language models, waarbij we kijken naar hun implementatie op lokale machines, hun gebruiksgemak en de kwaliteit van hun resultaten in vergelijking met propriëtaire modellen. Daarna worden de verschillende manieren onderzocht om de prestaties van deze modellen op specifieke taken te verbeteren Continue reading

Les modèles de langage open-source – Une alternative sérieuse à ChatGPT?

L’article explorera les large language models open-source en abordant leur mise en œuvre sur des machines locales, leur facilité d’utilisation et leur qualité de résultats comparée aux modèles propriétaires. Ensuite, il examinera les différentes possibilités d’amélioration des performances de ces modèles sur des tâches spécifiques. Continue reading