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SUMMARY:IA : Large Language Models
DESCRIPTION:Campus Triolet de l’Université de Montpellier – Pl. Eugène Bataillon\, Bat 5\, TD 5.204\nInstitut de Science des Données de Montpellier \nVenez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLMs ou Large Language Models\, les IA qui se cachent derrière ChatGPT\, Claude ou encore le célèbre Chat-ISDM ! \nUne première partie exposera un aperçu synthétique des LLMs et de leur fonctionnement. Elle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \nPrérequis :\n• La connaissance des concepts basiques du deep learning (descente de gradient\, feed-forward layer\, fonction de coût/perte\, …) est fortement conseillée \nInscription
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DESCRIPTION:Campus Triolet\, Pl. Eugène Bataillon\, Bat 36\, SC 36.09\nGino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier \nVenez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLMs ou Large Language Models\, les IA qui se cachent derrière ChatGPT\, Claude ou encore le célèbre Chat-ISDM !\nUne première partie exposera un aperçu synthétique des LLMs et de leur fonctionnement. Elle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \n            Inscription
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DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nGino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier \nVenez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLM ou Large Language Models\, les IA qui se cachent derrière ChatGPT\, Claude ou encore le célèbre Chat-ISDM ! \nUne première partie exposera un aperçu synthétique des LLMs et de leur fonctionnement. Elle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \nObjectifs :\n• Démystifier les modèles de langage\n• Découvrir des façons de les utiliser\n• Saisir leurs limites \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel souhaitable\n• Notions en deep learning (pour la première partie uniquement\, non obligatoire) \nInscription gratuite mais obligatoire \n            Inscription
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DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bâtiment 4 salle 4.04 \nVenez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLMs ou Large Language Models\, les IA qui se cachent derrière ChatGPT\, Claude ou encore le célèbre Chat-ISDM ! \nUne première partie exposera un aperçu synthétique des LLMs et de leur fonctionnement. Elle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel souhaitable\n• Notions en deep learning (pour la première partie uniquement\, non obligatoire) \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans les LLMs ! \n[ Inscription ]
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DESCRIPTION:Venez découvrir une approche du Deep Learning sur les LLM ou Large Language Models\, les IA qui se cachent derrière ChatGPT\, Claude ou encore le célèbre Chat-ISDM ! \nUne première partie exposera un aperçu synthétique des LLMs et de leur fonctionnement.\nElle sera suivie d’une présentation des applications potentielles et des limites de ces modèles. \n  \nPrérequis : \n\nOrdinateur personnel\nNotions de DeepLearning\n\n  \nNe manquez pas cette occasion pour plonger dans le Deep Learning ! S’inscrire ici !
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SUMMARY:Séminaire SESAME du Professeur Preslav Nakov
DESCRIPTION:Factuality Challenges in the Era of Large Language Models: Can we Keep LLMs Safe and Factual?\nDans le cadre de l’axe transverse IA-Science des données\, le LIRMM accueillera le Lundi 18 Novembre à 15h\, le Professeur Preslav Nakov qui donnera un séminaire dans l’Amphi St Priest (JJ Moreau – Bât 2). \nVous êtes attendu à partir de 14h30 pour un accueil café. Séminaire gratuit et sans inscription. \n  \nAbstract\nWe will discuss the risks\, the challenges\, and the opportunities that Large Language Models (LLMs) bring regarding factuality. We will then delve into our recent work on using LLMs for fact-checking\, on detecting machine-generated text\, and on fighting the ongoing misinformation pollution with LLMs. We will also discuss work on safeguarding LLMs\, and the safety mechanisms we incorporated in Jais-chat\, the world’s best open Arabic-centric foundation and instruction-tuned LLM\, based on our Do-Not-Answer dataset. Finally\, we will present a number of LLM fact-checking tools recently developed at MBZUAI: (i) LM-Polygraph\, a tool to predict an LLM’s uncertainty in its output using cheap and fast uncertainty quantification techniques\, (ii) Factcheck-Bench\, a fine-grained evaluation benchmark and framework for fact-checking the output of LLMs\, (iii) OpenFactVerification (Loki)\, an open-source tool for fact-checking the output of LLMs\, developed based on Factcheck-Bench and optimized for speed and quality\, and (iv) OpenFactCheck\, a framework for building customized fact-checking systems and for benchmarking entire LLMs. \n  \nPreslav Nakov\nProfessor and Department Chair for NLP\nNatural Language Processing\nMohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence \nDr. Preslav Nakov is a Professor and Chair of the Natural Language Processing department at Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI). His research focuses on computational linguistics\, large language models\, fact-checking\, disinformation\, propaganda\, and detecting machine-generated text. He helped develop Jais\, the leading open-source Arabic-centric LLM\, and is part of MBZUAI’s LLM360 team. Nakov holds a PhD from UC Berkeley and has held roles at Qatar Computing Research Institute\, the National University of Singapore\, and Sofia University. He has authored multiple books and over 300 research papers\,\nreceiving numerous awards for his work on fake news detection\, propaganda\, and machine-generated content. He is Chair-Elect of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL) and serves on the editorial boards of several prestigious journals. His research has been featured in 100+ media outlets\, including MIT Technology Review\, Forbes\, and CNN.
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