Master Thesis Online
Comparaison de 4 LLM dans le contexte du traitement du langage naturel
Jamali, Yassine 
Promotor(s) :
Ittoo, Ashwin
Date of defense : 18-Jun-2024/25-Jun-2024 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/20248
JAMALI_Yassine_Master_Thesis.pdfDetails
| Title : | Comparaison de 4 LLM dans le contexte du traitement du langage naturel |
| Author : | Jamali, Yassine
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| Date of defense : | 18-Jun-2024/25-Jun-2024 |
| Advisor(s) : | Ittoo, Ashwin
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| Committee's member(s) : | Schyns, Michael
|
| Language : | French |
| Number of pages : | 99 |
| Discipline(s) : | Business & economic sciences > Multidisciplinary, general & others |
| Target public : | General public Other |
| Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
| Degree: | Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en digital business |
| Faculty: | Master thesis of the HEC-Ecole de gestion de l'Université de Liège |
Abstract
[fr] À l'ère de l'intelligence artificielle, les modèles de langage de grande taille (LLM) jouent un rôle crucial dans le traitement du langage naturel (NLP). Ce mémoire compare quatre LLM notables GPT, Mistral, Falcon et Llama, sur différents critères pertinents : la taille, l'architecture des modèles, le type de licence utilisée, les langues supportées par les modèles, l'èthique, la notoriété, la performance, la tendance à halluciner et les bases de donées utilisées par les modèles pour leur entrainement.
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The University of Liège does not guarantee the scientific quality of these students' works or the accuracy of all the information they contain.
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