Benchmarking et fine-tuning des LLMs dans les secteurs bancaire et assurantiel.
Face à la diversité des LLMs disponibles, les banques et les assurances doivent choisir les modèles les plus adaptés à leurs cas d’usage métier.
Chez Zelros, nous combinons benchmarking automatisé, fine-tuning ciblé et infrastructure cloud sécurisée pour sélectionner les meilleurs modèles de langage.
Nos modèles sont évalués en continu sur des données réalistes, et ajustés selon les besoins, que ce soit avec des solutions open source optimisées en interne, ou des modèles plus puissants comme ceux d’OpenAI ou Anthropic.
Dans cette vidéo, nous allons explorer :
- Comment notre système de benchmarking permet de sélectionner et de valider les modèles d’IA générative, les plus pertinents à notre cas d’usage cités lors de notre dernier épisode ?
- Comment ça fonctionne, concrètement, côté infrastructure pour assurer le bon déroulement des benchmarks ?
Ainsi, dans cette vidéo, Salma et Halima vous expliquent comment Zelros sélectionne, évalue et adapte les meilleurs LLMs pour offrir aux banques et compagnies d’assurance des solutions robustes, intelligentes et évolutives.
