Ce cours traite des bases de la programmation pour exécuter des Modèles de Langage Étendus (LLMs) localement et dans le cloud. Il est conçu pour enseigner comment implémenter et gérer les LLMs dans différents environnements.
NEES Guard pour Gemma 4 est une démo full-stack qui ajoute une couche de gouvernance à l'intelligence des modèles ouverts, assurant des réponses prévisibles et contrôlées. Il met en œuvre la détection d'intention, la classification des risques et les décisions de politique avant que les réponses n'atteignent l'utilisateur final.
La famille de modèles ouverts Gemma introduit de nouvelles mises à jour et fonctionnalités, visant à améliorer ses performances et son accessibilité pour les développeurs. Ces nouveautés renforcent l'écosystème de l'IA open source, stimulant davantage l'innovation.
Les modèles ouverts comme GLM-5 et MiniMax M2.7 ont franchi un seuil, égalant les modèles frontières fermés pour les tâches d'agent essentielles. Ils offrent des performances comparables en opérations de fichiers, utilisation d'outils et suivi d'instructions, mais à une fraction du coût et de la latence.
GLM 5.1 alcançou o topo das classificações da arena de código para modelos abertos. Isso indica sua alta performance e relevância no campo da IA.
Gemma 4 representa a geração mais inteligente de modelos abertos da Google, projetados especificamente para raciocínio avançado e fluxos de trabalho agentivos.