Koyeb est un cloud serverless assez moderne avec un scalling automatique en fonction de pleins de paramètres (RPS, active connections, latence, etc)
Ils proposent maintenant des GPU avec une facturation à la seconde !
C'est super pour l'inférence avec des modèles Open Source. Que ce soit des petits modèles sur un GPU à 0.5$/h ou un LlaMa 3 sur un H100 à 3.30$/h.
La dernière version de Claude serait le premier modèle à battre un modèle d'OpenAI.
Sur un benchmark de raisonnement par exemple, Claude 3.5 Sonnet fait 59% vs 53% pour GPT-4o.
Le million de token est à 3$ vs 5$ pour GPT-4o et ma fenêtre de contexte est de 200K tokens vs 128 pour GPT-4o.
Le modèle possède également des capacités d'analyse image.
Bref, un sérieux concurrent pour OpenAI !
Une technique intéressante de prompt injection qui passe tous les niveaux du CTF de Lakera (une entreprise spécialisée dans la sécurité des LLMs)
Ils donnent des instructions en pseudo code qui permettent de faire leak le code secret
Un site qui permet d'avoir plein d'info sur l'immobilier.
Par exemple, vous pouvez voir les différentes ventes dans un quartier ou sur une parcelle voir un immeuble.
Stability AI release son modèle Stable Diffusion 3 medium en téléchargement.
Les modèles de la famille Stable Diffusion 3 sont disponibles depuis plusieurs mois via l'API de Stability AI, notamment SD3 Large qui est leur modèle le plus performant.
Le modèle est release avec une licence Open Source qui interdit l'utilisation commerciale.
Après la release de Codestral en MNPL par Mistral, Stability protège aussi ses investissements en restreignant l'utilisation de leur modèle.
D'un côté ça peut se comprendre au vu des investissement nécessaires à l'entrainement, d'un autre côté le succès de Stable Diffusion est beaucoup venu de sa très grande communauté qui ont créé énormément de ressources et beaucoup de valeur autour du modèle de base.
Perplexity n'utilisent pas le User Agent qu'ils déclarent utiliser.
Cela empêche de bloquer le bot qui scrape les pages web pour Perplexity (et ils ne respectent pas non plus le robot.txt bien évidemment)
La lib Firebase Genkit de Google pour LLM est très bien pensée.
Contrairement à Langchain, le design est simple et le nombre de features limité à des abstraction de bas niveau.
- Abstraction autour des modèles (LLM et aussi image)
- Génération de données structurées avec schéma de validation Zod en entrée et en sortie (on fait la même chose chez Didask)
- Utilisation d'outils par les LLMs (la aussi définis avec Zod!)
Je ne suis pas super fan de leur manière de gérer les templates de prompt par contre, je préfère utiliser du pur Javascript.
Le gros bémol c'est que l'on a pas accès aux modèles d'OpenAI.
Une nouvelle technique qui comme le RAG, est utilisée pour permettre au LLM de répondre à des questions sur des données non présentes dans le corpus d'entrainement initial.
Pour ça, ils se basent sur un fine-tuning de millions de LoRa avec les documents qui seront sélectionnés au moment de l'inférence pour répondre à la question.
Ils annoncent des résultats impressionnants avec 95% de précision sur un cas d'usage Text-to-SQL vs 50% avec un RAG.
Cette méthode permet de remplacer un RAG avec une nouvelle technique d'entrainement mais aussi de réduire énormément les hallucinations.
Ils expliquent les détails de leur méthode dans ce papier de recherche: Banishing LLM Hallucinations Requires Rethinking Generalization
Si ça se concrétise c'est game changer pour l'écosystème LLM qui pourrait délaisser le RAG pour le Memory Tuning dans certains cas d'usage.
Une solution clé en main de Text-to-SQL, un RAG pour poser des questions en langage naturelle à sa base de données.
Une autre solution un peu plus mature: Dataherald
Les deux sont Open Source :-)
Un retour d'expérience très complet sur le système d'interrogation du datawarehouse de Pinterest avec du langage naturel.
Ils ont construit un RAG avec lequel les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel. 40% du temps le résultat est bon du premier coup et le reste du temps les utilisateurs doivent affiner leur question en plusieurs messages. (comme toujours, l'IA reste un copilote)
Une idée intéressante, ils utilisent les questions les plus courantes sur une table pour générer un summary de la table et son utilité. Ce summary est ensuite vectorisé.
Ils utilisent OpenSearch (la fork d'Elasticsearch) comme moteur de recherche vectoriel notamment parce qu'ils peuvent utiliser le scoring boost.
L'article est une mine d'information et ils donnent tous leurs prompts!
Lors des levées de fonds successives, les founders d'une startup se voient parfois offrir de se faire racheter des parts pour se faire de l'argent.
Cela leur permet de sécuriser leur investissement dans la startup en sortant une partie des bénéfices.
A priori cette pratique est entourée de secret aux Etats Unis au moins.
ElevenLabs propose maintenant de générer des sons d'ambiance.
Ça peut être des bruitages comme des applaudissements mais aussi des voix avec un style particulier comme "voix d'une vieille dame en sanglot".
Bonne nouvelle pour le monde de la création de contenu audio-visuel !
Une méta étude qui regroupe toutes les méthodes connues de prompting.
Un article qui parle des timeout en Node.js et de la manière dont ils peuvent être la cause de memory leak même en utilisant clearTimeout.
L'objet Timeout conserve un contexte qui vient de la closure utilisée lors de la déclaration et il conserve aussi les références en provenance de AsyncLocalStorage si un contexte ASL est présent.
Bref, il vaut mieux set la variable à null une fois que l'on a clear le timeout.
Une nouvelle technique pour planifier et faire exécuter des actions par un Agent en utilisant uniquement du code Python.
Plutôt que de fournir des outils virtuels que l'Agent peut utiliser en répondant un certain format JSON par exemple, CodeAct propose plutôt de permettre à l'Agent d'utiliser directement ces actions dans du code sous la forme de fonctions.
Déjà c'est assez malin car le code est beaucoup plus facile à générer pour un LLM qu'un DSL custom représentant des fonctions.
Aussi, le LLM peut maintenant utiliser directement les primitives de programmation comme les boucles ou les conditions pour arriver à ses fins plus rapidement.
Par contre, il y a du gros travail sur la génération de code pour éviter de faire n'importe quoi (malicious inputs) ou des choses imprévues comme utiliser des paquets externes non disponibles.
Luma AI sort un modèle de génération vidéo d'une qualité comparable à Sora de OpenAI.
Il reste encore des limitations, notamment sur la représentation du mouvement, des objets qui changent entre les frames ou la difficulté à représenter du texte mais le résultat est déjà de très bonne qualité !
La course aux modèles de génération vidéo semble être lancée mais j'ai l'intuition qu'il y aura beaucoup moins de participants que pour le texte ou l'image car les coûts d'entraînement GPU de ces modèles vidéo sont exorbitants
Un outil de LLMOps dans la même veine que Langfuse.
Ça permet l'observabilité des applications LLM avec études des étapes de générations et même possibilité de rejouer directement les prompts.
Ils proposent aussi une partie évaluation et une partie création collaborative de prompts.
Un produit NoCode spécialisé dans la création de workflows avec de l'IA.
L'outil est simple à prendre en main même pour des non-tech et en plus ils ont pleins de templates prêt à l'emploi.
Un très bon article sur la manière d'évaluer des système de GenAI (RAG mais pas que)
- Avoir des interfaces bien foutues pour l'évaluation des données (question + réponse)
- Pas forcément besoin d'outils sophistiqués (même Excel peut faire l'affaire)
- Chaque système nécessite une évaluation personnalisée
- Écrire beaucoup de tests
- Utiliser les LLM pour générer des données de test
- Réutiliser son infrastructure d'évaluation pour le debug et le fine-tuning
Un REX sur l'utilisation de LLMs en production.
Prompt Engineering:
- mettre l'accent sur les techniques de prompting (chain of thought etc)
- travailler sur la structure des données en entrée et en sortie
RAG:
- utiliser de la recherche hybride (vecteur + keyword)
- préférer le RAG au fine tuning pour la recherche de connaissance
- les long contextes des modèles ne rendront pas les RAG obsolètes
LLM Engineering:
- utiliser des workflow LLM qui mélangent prompt engineering et software engineering pour de meilleurs résultats
- faire générer des plans aux Agents afin d'améliorer la reproductibilité des résultats
- ne pas oublier de faire varier les méta-paramètres (temperature, top_p, etc)
- mettre en place des stratégie de cache
Test et évaluation:
- utiliser des tests unitaires avec des exemples réels
- évaluer les résultats avec d'autres LLM
- les évaluations apparaissent entre 5 et 10% du temps même sur des tâches simples