Databricks lève des fonds, Aleph Alpha/AMD présentent LLM sans tokenizer, IA sur Mail Apple

par | Fév 16, 2025 | Tech | 0 commentaires

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Databricks augmente son financement

En décembre de l’année précédente, Databricks, une entreprise spécialisée dans le stockage de données, a annoncé une levée de fonds de série J de 10 milliards de dollars. Cette opération a désormais été conclue et Databricks a également réussi à obtenir un prêt de 5,25 milliards de dollars auprès de plusieurs banques, dont JPMorgan Chase, Barclays, Citi, Goldman Sachs et Morgan Stanley. Selon un communiqué de presse, Meta, la société parente de Facebook, est mentionnée comme un « investisseur stratégique ». Cette dernière a participé à l’opération avec QIA (fonds souverain du Qatar) et Temasek (fonds souverain de Singapour). Suite à cette levée de fonds renforcée, la valorisation de Databricks est estimée à 62 milliards de dollars.

Aleph Alpha et AMD lancent un LLM sans tokenizer

Lors du sommet de Davos, la start-up allemande spécialisée dans l’IA, Aleph Alpha, et AMD ont présenté une architecture de LLM appelée Pharia T-Free qui n’utilise pas de tokenizer. Le tokenizer est un algorithme propriétaire qui découpe un texte en séquence de tokens (métrique utilisée par les éditeurs de LLM pour monétiser leur API). Le souci est que les LLM ne peuvent être formées efficacement qu’avec des données qui utilisent des tokens similaires. En se passant du tokenizer, Pharia T-Free élargit les possibilités du LLM avec des données autres que celles d’origine. La start-up allemande estime que cela réduit les coûts de formation de 70% et que le LLM est plus performant que Llama 3.1 8B et Viking 7B. Les performances sont même supérieures lorsqu’on utilise des accélérateurs AMD MI 300.

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Apple intègre de l’IA à Mail sur Mac et iPad

Au printemps prochain, la société basée à Cupertino prévoit d’améliorer son application de messagerie, Mail, sur les iPad et les Mac. Ces deux plateformes bénéficieront bientôt des mêmes systèmes de résumé et de hiérarchisation des e-mails avec Apple Intelligence, qui sont déjà disponibles sur les iPhones. En pratique, les messages seront analysés puis classés dans des catégories préétablies : All Mail (tous les mails), Primary (messages importants), Transactions (factures, messages bancaires, etc.), Updates (messages auxquels on est abonné), Promotions (mails publicitaires).

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Mathilde Précault

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Mathilde Précault est une figure passionnée et reconnue dans le monde de la formation en technologies et compétences numériques pour les entreprises. Dotée d'une expertise approfondie en matière de nouvelles technologies, Mathilde a consacré sa carrière à aider les professionnels à naviguer et à exceller dans le paysage numérique en constante évolution. Sa pédagogie unique, alliant théorie et pratique, permet aux apprenants de tous niveaux d'acquérir des compétences essentielles, de la maîtrise des outils de base à l'exploration des dernières innovations technologiques. En tant qu'autrice pour Techdécouverte.com, Mathilde partage ses connaissances et son enthousiasme pour la technologie, offrant aux lecteurs des perspectives enrichissantes et des conseils pratiques pour rester à la pointe de l'ère numérique

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