«A customized deployment of Open WebUI with SearXNG integration for enhanced RAG (Retrieval-Augmented Generation) capabilities.»
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Une réaction d'Arthur Perret, en anglais, aux conseils d'utilisation de ChatGPT par OpenIA. Pas toujours complètement convaincu par l'argumentation, mais je partage l'idée de fond: étudier, c'est apprendre, notamment à penser en dehors des cadres imposés, c'est mettre en question, du moins ça devrait. C'est apprendre à apprendre et penser d'autres possibles.

Renforce mon idée que les LLM ou les modèles de diffusion sont des outils de dépossession, ou plutôt d'appropriation, une extension des enclosures.

Mise à jour : l'auteur a publié une version en français. https://www.arthurperret.fr/blog/2024-11-15-guide-etudiant-ne-pas-ecrire-avec-chatgpt.html

Les chiffres économiques d'OpenAI sont terrifiants. Et la phrase qui dit que la prochaine crise des subprimes viendra de l'IA est une prévision évidente vue les chiffres, mais néanmoins terrifiante.

Complètement d'accord. Pour moi, apprendre des choses est l'une des choses les plus importantes. Si je laisse le LLM coder, je n'apprends rien.

Un article très pertinent qui explique pourquoi, malgré toutes leurs données d'entraînement, les LLM ne peuvent prétendre, ni aujourd'hui, ni demain, à l'intelligence telle qu'on l'entend.

On n'a vraiment pas le cul sorti des ronces avec cette matérialisation d'une bulle technologique poussée par les vendeurs de carte graphique.
En l'occurence, l'auteur parle ici de la possibilité d'empoisonner les LLMs avec des séquences de texte bien conçues pour modifier à grande échelle la base de données utilisée.
Si je résume grossièrement, les andouilles du SEO ont de beaux jours devant eux.

Une critique proche de ce que je pense, mais bien mieux articulée, de l'usage des LLM générateurs de code.