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package main

import (
	"context"
	"errors"
	"log"

	// Imports LLM provider implementations
	"github.com/bornholm/genai/llm"
	"github.com/bornholm/genai/llm/provider"

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Introduction aux grands modèles de langage

Introduction

Les grands modèles de langage sont des modèles d'intelligence artificielle conçus pour comprendre et générer du texte. Ils sont entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté en utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé. Ces modèles sont capables de capturer une grande partie de la syntaxe et de la sémantique du langage humain, permettant ainsi de retraduire une connaissance générale sur le monde.

Architecture

Les grands modèles de langage utilisent généralement une architecture basée sur un mécanisme d'attention, appelée transformeur. Cette architecture permet de traiter des données séquentielles tout en étant parallélisable lors de l'entraînement. Les LLM peuvent également être entraînés sur des tâches auxiliaires qui testent leur compréhension de la distribution des données, telles que la prédiction de la phrase suivante.

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package main

import (
	"bytes"
	"context"
	"encoding/base64"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"image"
	"image/color"

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 ConnectionFactory cf = new ConnectionFactory();

IConnection c = cf.CreateConnection();

// On créait une souscription synchrone sur le sujet "foo"
ISyncSubscription sSync = c.SubscribeSync("foo");

// On créait une boucle infinie
while(true)
{

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import React from 'react';

export function withForm(validators = {}) {

  return WrappedComponent => {

    return class Form extends React.Component {

      constructor(props) {
        super(props);

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info:    Welcome to Nodejitsu bornholm
info:    jitsu v0.9.8
info:    It worked if it ends with Nodejitsu ok
info:    Executing command deploy
info:    Analyzing application dependencies in app.js
warn:    Local package version appears to be old
warn:    The package.json version will be incremented automatically
warn:    About to write /home/william/Workspace/ESM/package.json
data:    
data:    {