En 1991 , déjà , sorti major de promotion de l'Université d'été des jeunes . " Nous étions persuadé que la dimension open source allait émerger pour challenger la dimension propriétaire tout en dynamisant l'innovation " , explique Nicolas Maillard , vice-président du field engineering chez Databricks . Partant de cette analyse , l'éditeur de San Francisco publie en mars dernier Dolly , un LLM open source de 6 milliards de paramètres . " Face à ChatGPT , l'objectif était de démontrer qu'on pouvait aboutir à des résultats pertinents grâce à un LLM de petite taille , avec un budget en puissance de calcul limité à 30 dollars " , souligne Nicolas Maillard . n nDésormais en version 2 . 0 , Dolly atteint 12 milliards de paramètres . " Nous travaillons avec des clients sur des projets qui consiste à l'optimiser pour des besoins spécifiques de terrain " , assure Nicolas Maillard . n n n " Nous avons fait évoluer MLFlow et d'autres systèmes pour vérifier la qualité des LLM " n n nEn parallèle , Databricks planche sur le monitoring . " Nous avons fait évoluer MLFlow et d'autres systèmes pour faire en sorte de vérifier la qualité des LLMs , s'assurer qu'ils sont propres , se donner les moyens de les comparer . Le tout avec pour objectif d'optimiser la qualité et les coûts du produit final " , détaille Nicolas Maillard . n nUn domaine que ne couvre pas Snowflake , celui-ci se limitant pour l'heure à la gestion du cycle de vie des LLM . Pour réaliser cette tâche , le groupe compte sur son model registry pour piloter l'ensemble du cycle de vie des modèles de langue , depuis l'entrainement jusqu'au déploiement en passant par le test et la validation . En bout de course , un outil , baptisé Streamlit , embarque , en quelques lignes de code , le LLM au sein d'une interface web . " On accède ainsi facilement au résultat des modèles . Nous avons des clients qui ont créé des équivalents de ChatGPT via Streamlit .