Artificial intelligence
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De performance van LLM’s: Een vergelijkende analyse tussen Frans en Nederlands
Uit onze evaluatie van een RAG-chatbot blijkt er een prestatieverschil te bestaan tussen het Frans en het Nederlands, wat wijst op een aanhoudende uitdaging bij het gebruik van meertalige grote taalmodellen (LLM’s). Dit prestatieverschil kan deels worden verklaard door de beschikbaarheid van de middelen die worden gebruikt om deze modellen te trainen, maar er kunnen ook andere factoren meespelen.
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Performance des LLM : Analyse comparative entre le français et le néerlandais
Notre évaluation d’un agent conversationnel RAG a révélé un écart de performance entre le français et le néerlandais, soulignant un défi persistant dans l’utilisation des grands modèles de langage (LLM) multilingues. Cette différence de performance s’explique en partie par la disponibilité des ressources utilisées pour entraîner ces modèles, mais d’autres facteurs peuvent également entrer en jeu.
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Zin, Onzin, en Nut van LLMs: Zijn ze de Hype waard?
We hebben waarschijnlijk het moment bereikt waarop de hype over AI op zijn grootst is: men is langs één kant laaiend enthousiast over AI, maar hier en daar raken mensen al gedesillusioneerd. Ook spreekt men meer en meer over een bubbel in de markt van de grote tech-spelers. Maar hoe nuttig zijn LLMs momenteel nu
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Sens, absurdité et utilité des LLM : méritent-ils ce battage médiatique ?
Nous avons probablement atteint le point culminant du battage médiatique autour de l’IA : d’un côté, l’IA suscite l’enthousiasme, de l’autre, elle commence déjà à créer la désillusion. On parle aussi de plus en plus d’une bulle sur le marché des grands acteurs technologiques. Mais quelle est réellement l’utilité des LLM à l’heure actuelle ? Pouvons-nous encore
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Ingestion van ongestructureerde data: hoe maak je automatisch een graph op basis van tekst?
Dit artikel gaat in op de manieren waarop een graph kan worden verkregen op basis van tekstuele data, de verschillende soorten graphs die kunnen worden geëxtraheerd en de tools die vaak worden gebruikt.
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Ingestion de données non-structurées : comment créer un graphe automatiquement à partir de texte ?
Cet article s’intéresse aux façons dont une représentation graphe peut être obtenue à partir de données textuelles, les différents types de graphe qui peuvent être extraits, et les outils fréquemment utilisés.
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GraphRAG – Naar een verbeterde retrieval dankzij knowledge graphs
RAG-systemen (Retrieval-Augmented Generation) hebben het mogelijk gemaakt voor grote taalmodellen (LLM’s) om te steunen op betrouwbare gegevens. Maar ze blijven onder andere beperkt in hun vermogen om hallucinaties te beheersen. Daar komt GraphRAG in beeld: door LLM’s te combineren met knowledge graph verbetert het de nauwkeurigheid, transparantie en redeneercapaciteit van de modellen.
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GraphRAG – Vers une génération augmentée par les graphes de connaissances
Les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) ont permis aux grands modèles de langage (LLM) de s’appuyer sur des données fiables. Mais ils restent limités, entre autres, dans leur capacité à contrôler les hallucinations. C’est là que GraphRAG entre en jeu : en combinant les LLM avec des graphes de connaissances, il améliore la précision, la transparence et la capacité de raisonnement des modèles.
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Ethiek en artificiële intelligentie: hoe een bias meten en corrigeren?
Dit artikel gaat in op de manier waarop algoritmische bias kan worden gemeten en op de verschillende manieren om deze te corrigeren om eerlijke voorspellingen te genereren.
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Ethique et intelligence artificielle : comment mesurer et corriger un biais ?
Cet article s’intéresse à la manière dont les biais algorithmiques peuvent être mesurés et corrigés pour générer des prédictions équitables.
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