fix link

pages/27_Panorama_2023.py

@@ -126,7 +126,7 @@ Au début de l'année 2023, quelques jeux de données d'instructions/chats ont d
 En janvier de cette année, le [Human ChatGPT Instruction corpus](https://huggingface.co/datasets/Hello-SimpleAI/HC3) (HC3) a été publié par des chercheurs chinois de diverses institutions, et contenait des réponses humaines par rapport à des modèles à diverses questions. Le mois de mars a été riche en sorties : Stanford a ouvert le modèle [Alpaca](https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca), qui était le premier modèle LLaMA (7B) suivant des instructions, et le jeu de données associé, 52K instructions générées avec un LLM. LAION (un laboratoire open source à but non lucratif) a publié [Open Instruction Generalist](https://laion.ai/blog/oig-dataset/) (OIG), 43M instructions à la fois créées avec l'augmentation des données et compilées à partir d'autres sources de données préexistantes. Le même mois, LMSYS org (à l'UC Berkeley) a publié [Vicuna](https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/), également une mise au point LLaMA (13B), cette fois sur les données de chat : conversations entre les utilisateurs et ChatGPT, partagées publiquement par les utilisateurs eux-mêmes sur [ShareGPT](https://share-gpt.com/). [Guanaco](https://huggingface.co/datasets/JosephusCheung/GuanacoDataset), une extension d'Alpaca (contenant 500K entrées supplémentaires dans plus de langues), a également été publié, ainsi que le finetuning de LLaMA-7B associé. 
 
 🌱 Printemps :  
-En avril, BAIR (Berkeley AI Research lab) a publié [Koala](https://bair.berkeley.edu/blog/2023/04/03/koala/), un modèle LLaMA utilisant plusieurs des jeux de données précédents (Alpaca, HH-RLHF, WebGPT, ShareGPT) et DataBricks a publié [Dolly](https://huggingface.co/datasets/databricks/databricks-dolly-15k), un grand effort humain de 15K instructions générées manuellement ainsi que le modèle associé, un finetuning de Pythia. En mai, l'Université Tsinghua a publié [UltraChat](https://arxiv.org/abs/2305.14233), un jeu de données de 1,5 million de conversations contenant des instructions, et UltraLLaMA un finetuning dudit jeu de données. Microsoft a ensuite publié le dataset/framework [GPT4-LLM](https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM) pour générer des instructions avec GPT4, et en juin, une recherche de Microsoft a partagé une nouvelle méthode, [Orca](https://arxiv.org/pdf/2306.02707.pdf), pour construire des jeux de données d'instructions en utilisant la trace de raisonnement de modèles plus grands (qui expliquent leur raisonnement étape par étape). Elle a rapidement été reproduite par la communauté (notamment Alignmentlab.ai), qui a créé [Open Orca](https://huggingface.co/Open-Orca, plusieurs millions d'entrées, puis utilisés pour finetuner un certain nombre de modèles (Llama, Mistral, ...). En mai et juin, [Camel-AI](https://huggingface.co/camel-ai) a publié un certain nombre de jeux de données d'instructions ou de chat sur différents sujets (plus de 20K exemples dans chaque domaine, physique, biologie, chimie, ...) obtenus avec GPT4. En juin également, [Airoboros](https://github.com/jondurbin/airoboros) permettant de finetuner les modèles à l'aide de données générées par le modèle (selon l'approche d'auto-instruction) a été publié, ainsi qu'un certain nombre de [instruct datasets](https://huggingface.co/jondurbin). 
+En avril, BAIR (Berkeley AI Research lab) a publié [Koala](https://bair.berkeley.edu/blog/2023/04/03/koala/), un modèle LLaMA utilisant plusieurs des jeux de données précédents (Alpaca, HH-RLHF, WebGPT, ShareGPT) et DataBricks a publié [Dolly](https://huggingface.co/datasets/databricks/databricks-dolly-15k), un grand effort humain de 15K instructions générées manuellement ainsi que le modèle associé, un finetuning de Pythia. En mai, l'Université Tsinghua a publié [UltraChat](https://arxiv.org/abs/2305.14233), un jeu de données de 1,5 million de conversations contenant des instructions, et UltraLLaMA un finetuning dudit jeu de données. Microsoft a ensuite publié le dataset/framework [GPT4-LLM](https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM) pour générer des instructions avec GPT4, et en juin, une recherche de Microsoft a partagé une nouvelle méthode, [Orca](https://arxiv.org/pdf/2306.02707.pdf), pour construire des jeux de données d'instructions en utilisant la trace de raisonnement de modèles plus grands (qui expliquent leur raisonnement étape par étape). Elle a rapidement été reproduite par la communauté (notamment Alignmentlab.ai), qui a créé [Open Orca](https://huggingface.co/Open-Orca), plusieurs millions d'entrées, puis utilisés pour finetuner un certain nombre de modèles (Llama, Mistral, ...). En mai et juin, [Camel-AI](https://huggingface.co/camel-ai) a publié un certain nombre de jeux de données d'instructions ou de chat sur différents sujets (plus de 20K exemples dans chaque domaine, physique, biologie, chimie, ...) obtenus avec GPT4. En juin également, [Airoboros](https://github.com/jondurbin/airoboros) permettant de finetuner les modèles à l'aide de données générées par le modèle (selon l'approche d'auto-instruction) a été publié, ainsi qu'un certain nombre de [instruct datasets](https://huggingface.co/jondurbin). 
 
 🌻Été :  
 En août, [UltraLM](https://github.com/thunlp/UltraChat) (un finetuning de LLaMA très performante pour le chat) a été publié par OpenBMB, une organisation chinoise à but non lucratif, et en septembre, ils ont publié le jeu de données de préférence associé [UltraFeedback](https://huggingface.co/datasets/openbmb/UltraFeedback) obtenu via rétroaction d'entrées comparées par GPT4 (avec annotations). Tout au long de l'été, le collectif [NousResearch](https://huggingface.co/NousResearch), a publié plusieurs finetunings (notamment les collections Hermès et Capybara) à partir de plusieurs jeux d'instructions privées et publiques. En septembre, une équipe d'étudiants de l'Université de Tsinghua a publié [OpenChat](https://huggingface.co/openchat/openchat_3.5), un finetuning d'un LLaMA utilisant une nouvelle stratégie de RL, et Intel a publié un [jeu de données de DPO de style Orca](https://huggingface.co/datasets/Intel/orca_dpo_pairs).