Maxime Maillot
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Ancien Data Scientist devenu MLOps Engineer
Grenoble
Joined May 2012
Allez sur le modèle du point Godwin, j'énonce la loi suivante : toute discussion sur l'existence de l'intelligence artificielle qui se prolonge assez longtemps va finir par dériver sur la conscience.
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Unpopular opinion Le télétravail n'est pas toujours ce truc qui est mis en place un beau matin sur un coup de tête ou alors selon les tendances du marché. C'est aussi ce truc court-termiste qui s'inscrit tristement dans une stratégie RH de gestion des effectifs et/ou de la
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Les humains n'apprennent pas tout par la lecture. Les humains apprennent ce genre de chose à l'école avec un professeur par exemple.
Current LLMs are trained on text data that would take 20,000 years for a human to read. And still, they haven't learned that if A is the same as B, then B is the same as A. Humans get a lot smarter than that with comparatively little training data. Even corvids, parrots, dogs,
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C'était sur le sujet du Go, avant les révolutions ChatGPT, mais c'est intéressant d'avoir les ordres de grandeur en tête :
Encore entendu ce matin à la radio l'argument de l'efficacité du cerveau par rapport à la machine (suite à l'actu de Lee Sedol qui abandonne face à la machine) : "Quelle débauche d'énergie face à un simple cerveau humain ! Et la planète ..." Faisons le calcul ! #thread
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J'avais fait ce genre de calcul sur la durée de vie d'un humain, et sur le temps passé à maîtriser un sujet donné.
En fait ce genre de comparaison est totalement inexact, car c'est une comparaison entre puissance instantanée et consommation ; et entre apprentissage et fonctionnement. 10 ans de fonctionnement d'un cerveau humain (apprentissage + fonctionnement) = 1 MWh. 1/2
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La façon dont black (que j'adore par ailleurs) formatte les list comprehensions, c'est ...
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Ça a l'air très propre ce qu'ils font chez @seldon_io, y en a qui utilisent ici ?
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😢 R.I.P. Fred Brooks was the author of "The Mythical Man Month" a book that was hugely influential on so many of us. Also his paper "No Silver Bullet" would be on most people's shortlist of most influential papers.
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Très heureux d’annoncer que je présenterai mon talk « #MLOps from scratch » au @SnowCampIO édition 2023 ! Merci aux organisateurs pour leur confiance.
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Oups
Notice how they had around four times more images than patients. That means their dataset contained multiple images for, at least, some of their patients. But that's not a problem, right? Not really, except they split the dataset randomly. 3 of 8
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Que se passe-t-il quand on entraîne un modèle pour copier le style d’un unique artiste ?
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1. Faster CPython! Python 3.11 is anywhere between 10-60% faster than Python 3.10, and on average it's 25% faster. This includes faster startup times and more efficient use of/communication with C. Here are the individual operations that are notably faster:
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La France est classée 4e pays le plus vert au monde derrière les pays nordiques par le fameux MIT selon cinq critères: -les émissions de CO2, -la transition énergétique, -la société verte, -l’innovation verte -la politique climatique.
transitionsenergies.com
Selon le classement mondial Green Future Index réalisé par la MIT technology Review, la France est le quatrième pays le plus vert derrière l'Islande, le Danemark et la Norvège. Une performance pour...
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Je savais pas qu'il y avait grève des #DevOps
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Est-ce qu'on se lirait pas le White Paper de @GoogleCloud_FR sur le #MLOps ce matin ?
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Ça faisait une bonne semaine que j'avais cet onglet ouvert, j'ai enfin pris le temps de le lire : https://t.co/xcDBR83qme Comment les posits vont améliorer les modèles de machine learning
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Avec du matériel dédié, on voit enfin les gains apparaître, et les premiers résultats sont très prometteurs !
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Les poids des réseaux de Deep Learning bénéficient grandement des posits, mais comme le matériel actuel n'implémente pas l'arithmétique des posits, les gains obtenus étaient perdus à la conversion.
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La différence vient de la répartition des posits qui est plus précise entre -1 et 1 que les floats, tout en perdant en précision sur les bords de la distribution de manière "contrôlée"
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Le premier processeur qui implémente ce type de nombre a été développé à Madrid. Les premiers résultats montrent une amélioration des performances de 4 ordres de grandeur !
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