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LightOn met à niveau la recherche dans le RAG agentique avec son nouveau modèle de pointe : Reason-ModernColBERT
Après la récente sortie de GTE-ModernColBERT, un modèle dédié à la recherche d’information redéfinissant les standards de l’industrie par sa gestion des documents longs, LightOn annonce une nouvelle avancée dans la recherche d’information pilotée par l'IA : Reason-ModernColBERT, un modèle open-source multi-vecteurs spécialement conçu pour les applications de recherche approfondie (Deep Research).
Comment les agents intègrent la plateforme Paradigm pour automatiser des tâches complexes
Avec l'essor de l'IA générative, l'automatisation des tâches complexes et répétitives devient de plus en plus accessible. Chez LightOn, nos équipes travaillent sur l'intégration d'agents intelligents afin de répondre à cet objectif. Dans cet article, nous vous présentons nos avancées dans ce domaine.
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RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Transformer la Récupération d'Information et l'Interaction avec l'IA
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) transforme nos interactions avec l'IA en combinant recherche et génération pour proposer des réponses plus précises et adaptées au contexte. Découvrez comment le RAG peut transformer votre entreprise.
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Chat with Document : Comment cette Technologie Révolutionne la Productivité en Entreprise
Le 'chat with document' révolutionne la productivité en entreprise en offrant des réponses instantanées basées sur des documents internes. Découvrez comment Paradigm peut vous aider à l'implémenter efficacement.
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LightOn Pulse #2 : Découvrez les Nouvelles Mises à Jour de la Plateforme Paradigm
Version Glorious-Giraffe 20240828 Date de Sortie : 28 août 2024
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PyLate: Flexible Training and Retrieval for ColBERT Models
We release PyLate, a new user-friendly library for training and experimenting with ColBERT models, a family of models that exhibit strong retrieval capabilities on out-of-domain data.
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Training Mamba Models on AMD MI250/MI250X GPUs with Custom Kernels
In this blogpost we show how we can train a Mamba model interchangeably on both NVIDIA and AMD and we compare both training performance and convergence in both cases. This shows that our training stack is becoming more GPU-agnostic.
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