{"id":45,"date":"2024-06-24T23:27:17","date_gmt":"2024-06-24T21:27:17","guid":{"rendered":"https:\/\/projets.litislab.fr\/llisa\/?p=45"},"modified":"2024-11-17T21:37:47","modified_gmt":"2024-11-17T20:37:47","slug":"conseil-scientifique-en-juin-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/projets.litislab.fr\/llisa\/2024\/06\/24\/conseil-scientifique-en-juin-2\/","title":{"rendered":"Conseil Scientifique en Juin"},"content":{"rendered":"\n
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Avancement des t\u00e2ches T3 et T4 L-LiSa<\/strong><\/h2>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Jeudi 27 Juin<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00e0 l\u2019INSA \u2013 Salle MAJ R1 012<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n

\u00e0 14 h Tsiry MAYET pr\u00e9sente<\/em>:<\/p>\n\n\n\n

Les mod\u00e8les de diffusion pour faire de l’inpainting d’images<\/strong><\/summary>\n

\u00c9tant donn\u00e9 une image avec une partie manquante, la t\u00e2che d’inpainting vise \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer la r\u00e9gion manquante tout en pr\u00e9servant la s\u00e9mantique de la r\u00e9gion visible. Cette t\u00e2che est difficile, car le contenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 doit \u00eatre coh\u00e9rent avec les parties existantes de l’image et para\u00eetre r\u00e9aliste. Les mod\u00e8les de diffusion se sont r\u00e9cemment impos\u00e9s comme des outils tr\u00e8s efficaces pour l’inpainting, mais ils sont limit\u00e9s par leur co\u00fbt de calcul important. Nous \u00e9tudions le processus d’\u00e9chantillonnage g\u00e9n\u00e9ratif des mod\u00e8les d’inpainting bas\u00e9s sur la diffusion et observons que ces mod\u00e8les font un usage minimal de la condition d’entr\u00e9e au cours des \u00e9tapes d’\u00e9chantillonnage initiales. Il en r\u00e9sulte une trajectoire d’\u00e9chantillonnage biais\u00e9e, ce qui n\u00e9cessite divers m\u00e9canismes de synchronisation pour rectifier celle-ci. Pour r\u00e9soudre ce probl\u00e8me, nous introduisons TD-Paint, une modification du bruit de diffusion qui permet de mod\u00e9liser des niveaux de bruit variables par pixel. Cette caract\u00e9ristique facilite l’orientation du processus de g\u00e9n\u00e9ration en utilisant les valeurs de pixels connues, ce qui permet un \u00e9chantillonnage plus rapide. TD-Paint ne requiert aucune modification architecturale et permet d’obtenir des temps d’\u00e9chantillonnage plus faibles que les autres modeles de diffusion.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

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et<\/em><\/p>\n\n\n\n

\u00e0 14h45 Baptiste BOURGEAUX pr\u00e9sente<\/em>:<\/p>\n\n\n\n

Deux outils pour l’aide au d\u00e9veloppement dans la plateforme Saagie avec les LLMs : Pipeline Generation & RAG<\/strong><\/strong><\/summary>\n

Partie 1 <\/strong>: G\u00e9n\u00e9ration de Pipelines par LLM Une des fonctionnalit\u00e9s phares de la plateforme Saagie est la cr\u00e9ation de \u201cPipelines\u201d. Cela permet aux utilisateurs de d\u00e9finir une s\u00e9rie de traitements qui s’ex\u00e9cuteront sur leurs donn\u00e9es. L’objectif de notre projet est de d\u00e9velopper une IA conversationnelle capable d’assister les utilisateurs dans la conception et la cr\u00e9ation de Pipelines dans Saagie. Nous vous pr\u00e9senterons notre d\u00e9marche et conclurons avec une d\u00e9monstration de l’application que nous avons d\u00e9velopp\u00e9e en utilisant un mod\u00e8le de langage large (LLM) open-source et l\u00e9ger.
Partie 2 <\/strong>: Retrieval-Augmented Generation (RAG) Notre second projet vise \u00e0 mettre en \u0153uvre une strat\u00e9gie de RAG (Retrieval Augmented Generation) dans le produit Saagie pour g\u00e9n\u00e9rer automatiquement des requ\u00eates \u00e0 l’aide d’un LLM. Je pr\u00e9senterai la mise en \u0153uvre industrielle des diff\u00e9rentes \u00e9tapes n\u00e9cessaires \u00e0 la mise en place de la solution : 1) recherche automatique de l’information pertinente dans la documentation Saagie par une t\u00e2che d’information retrieval, 2) g\u00e9n\u00e9ration du prompt contenant les informations n\u00e9cessaires \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de la requ\u00eate pour alimenter le LLM, 3) g\u00e9n\u00e9ration de la requ\u00eate et \u00e9valuation des performances.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

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Venez nombreux !<\/strong><\/p>\n\n\n\n

ou assistez en visio sur https:\/\/zoom.us\/j\/95889049473<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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