Comprendre Apertus, la plateforme suisse de recherche sur les LLM
Détails de l'atelier
Informations pratiques
À confirmer.
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À propos de cet atelier
Cet atelier présente le LLM Apertus, un grand modèle de langage open source développé dans le cadre de l’Initiative nationale suisse pour l’IA (SNAI). Nous commencerons par un aperçu de 20 minutes mettant en avant ses origines suisses, la collaboration au sein de la SNAI, ainsi que sa transparence et son caractère open source. Les capacités multilingues de premier plan, l’innovation technologique et la conformité juridique du modèle seront abordées, avec un focus sur la confidentialité et la souveraineté des données.
La session approfondie de 45 minutes offre une expérience pratique d’Apertus : démarrage, benchmarking, prompting et exploration de ses capacités linguistiques. Une partie importante portera sur la durabilité : entraînement dans des centres de données neutres en carbone, suivi de la consommation énergétique et stratégies pour réduire l’énergie utilisée en inférence. Des exemples concrets et des recherches récentes illustreront l’impact du modèle sur les pratiques durables. Nous nous répartirons en groupes débutant et avancé selon les niveaux des participants.
L’atelier se conclura par une séance de questions-réponses commune, portant sur les coûts carbone, l’usage du cloud, les benchmarks linguistiques, l’intégration dans les systèmes et la conformité aux lois suisses sur la protection des données. Les participants seront encouragés à explorer Apertus via la Public AI Platform, des API académiques ou commerciales. Nous recueillerons des retours pour le développement continu du LLM.
Rejoignez-nous pour découvrir comment Apertus peut soutenir votre feuille de route IA durable et contribuer à l’avenir de l’IA suisse !
Intervenants & Organisateurs
Oleg Lavrovsky
Ingénieur data & spécialiste des relations développeurs
Swiss AI Initiative / EPFL AI Centre
Ingénieur data et spécialiste des relations développeurs, avec une solide expertise des technologies open source. Parcours en startups, en milieu académique et dans l’industrie, avec des contributions à des projets techniques comme Dribdat, CKAN, Django, Proxeus et Frictionless Data. Avant de rejoindre la Swiss AI Initiative et le EPFL AI Centre, Oleg a enseigné à la HSLU dans le programme Data Design + Art et continue de soutenir des collaborations d’enseignement et de recherche avec des universités et des centres d’excellence en Suisse. Étudiant en systèmes de communication depuis 2003, il partage des récits d’une fascination de longue date pour les protocoles, réseaux et signaux sur log.alets.ch.