Les grands modèles linguistiques (LLM) tels que BERT ou GPT ont tendance à se heurter à des difficultés lorsqu'ils traitent un langage spécifique à un domaine, par exemple dans les textes juridiques. C'est pourquoi nous avons utilisé Fondant pour préparer de grands ensembles de données néerlandais et français de millions de documents et avons affiné les modèles BERT généraux pour le langage juridique. Cela a entraîné une augmentation de 25 % des performances pour des tâches telles que l'extraction d'entités et la recherche sémantique, et nous a permis de construire un moteur de connaissances piloté par l'IA pour les notaires.

Les modèles de génération d'images d'IA tels que la diffusion stable peuvent créer des images de presque tout, mais ils peinent à fournir une qualité constante lorsqu'il s'agit de créer des images dans un style spécifique, tel qu'un clipart. Dans ce cas, un réglage fin sur des données spécifiques est nécessaire. À l'aide de Fondant, nous avons collecté et préparé un vaste ensemble de données d'images clipart soigneusement sélectionnées et découpées, puis nous avons affiné la diffusion stable pour contrôler le style, la variabilité et la qualité, tout en supprimant le besoin d'une ingénierie élaborée de l'invite. Il en résulte un générateur de cliparts adapté aux besoins spécifiques du public cible.

La maîtrise d'une tâche spécifique, telle que la génération de designs d'intérieur guidés et réalistes, nécessite une mise au point sur des données de domaine spécialement préparées. Fondant facilite la collecte, le filtrage et l'enrichissement de ces données pour créer un modèle stable basé sur la diffusion qui vous permet de redessiner votre intérieur en quelques secondes. Cliquez ici pour une démonstration !