Projet de recherche réalisé avec le soutien des programmes @Microsoft for Startups et @Google Cloud Plateform for Startups, ainsi que leurs partenaires (MongoDB, Azure OpenAI Service LinkedIn) 🖥️

Pour les cabinets d'avocats, directions fiscales ou PME, les modèles de langage auront la capacité, dans un futur proche, de simplifier la rédaction de documents juridiques, la création de modèles de simulation fiscale et la recherche documentaire, permettant ainsi de se concentrer sur des aspects plus stratégiques de leur travail.

Le recalibrage basé sur les instructions tel que développé par Lemone améliore de manière significative les performances des modèles de langage en apprentissage profond (LLMs) de plusieurs manières :

• Réduction de l'ambiguïté : Les LLMs traditionnels peuvent générer des réponses ambiguës ou inappropriées contextuellement, principalement dans des domaines techniques possédant un vocable propre. Le recalibrage basé sur les instructions permet une génération plus claire et consciente du contexte, réduisant ainsi la probabilité de sorties dénuées de sens.
• Transfert efficace des connaissances : Les instructions servant de base d'entraînement peuvent encapsuler des connaissances spécifiques à un domaine, permettant aux LLMs de bénéficier de conseils d'experts. Ce transfert de connaissances est particulièrement précieux dans des domaines tels que la pratique fiscale, le droit, la médecine, et plus encore.
• Interprétabilité : Le recalibrage basé sur les instructions rend également le comportement des LLMs plus interprétable. Étant donné que les instructions sont lisibles par les humains, il devient plus facile de comprendre et de contrôler les résultats du modèle.

Vos contributions sont les bienvenues, que vous soyez avocat, cabinet ou société spécialisée dans le machine learning, pour la mise en place de partenariat ou le test de fonctionnalités.

Site internet : https://lemone.io contact : [email protected]