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Activities & events

Title & Speakers Event
Laurent Picard – Developer Relations Engineer @ Google Cloud

Les grands modèles de langage (LLM) ont révolutionné la résolution de problèmes en langue naturelle, mais connaissez-vous leurs limites ? Les LLM ont des tailles de contexte variant considérablement, allant de quelques milliers à plusieurs millions de tokens, mais que cela implique-t-il concrètement ?

Dans cette session, nous aborderons les points suivants via exemples illustrés et démos :

Qu’est-ce que la fenêtre de contexte d’un LLM ?

Quelle est la relation entre données, tokens, performances et coûts ?

En pratique, comment peut-on pousser les LLM dans leurs limites ?

Quels sont les cas d’usage uniquement résolus grâce à un long contexte ?

Quelles sont les différences avec une approche RAG (Retrieval Augmented Generation) ?

llms RAG retrieval augmented generation
Guillaume Laforge – Developer Advocate @ Google

Dans cette session, nous commencerons d’abord par définir ce que sont les agents, ou tout du moins ce qui rends un système “agentique”. Nous expliquerons quelles sont les limites des LLMs. Ensuite, au travers d’exemples concrets, nous implémenterons différents agents en Java, en utilisant le framework LangChain4j et Agent Development Kit (ADK) pour Java, pour illustrer certains patterns typiques des agents et pour comprendre comment aller plus loin qu’un simple appel à un LLM pour obtenir des réponses qui répondront aux besoins de vos utilisateurs, voire même pour déclencher des actions avec le système environnant. Et si vous souhaitez également en apprendre plus sur ces mystérieux acronymes que sont MCP (Model Context Protocol) ou A2A (Agent to Agent protocol), vous êtes au bon endroit !

Etes vous prêt pour la prochaine hype des agents ? Venez le découvrir dans cette session !

langchain4j adk for java Java

Dans cet atelier, vous pourrez tester différents modèles de machine learning prêts à l'emploi, pour mouliner textes, images, voix, vidéos, et plus encore. Aucune expertise, préparation ou installation requise. Vous n'aurez besoin que d'un navigateur, d'une pincée d'expérience en programmation, et de votre imagination…

Agenda

6:30 PM: Accueil

6:45 PM: Atelier ML

7:30 PM: Question Réponse


Speaker

Laurent Picard - Google (Developer Advocate)

Laurent is a developer passionate about software, hardware, science, and everything shaping the future. In a past life, he worked on educational solutions, pioneered the ebook industry, and co-founded Bookeen.

Host

Pritesh BHEEMANEE - T-Systems France (Senior Product Owner)


Partner

Google Cloud (https://cloud.google.com/)


Complete your event RSVP here: https://gdg.community.dev/events/details/google-gdg-paris-presents-atelier-ml-pour-developpeurs-1/.

Atelier ML pour développeurs

Dans cet atelier, vous pourrez tester différents modèles de machine learning prêts à l'emploi, pour mouliner textes, images, voix, vidéos, et plus encore. Aucune expertise, préparation ou installation requise. Un projet Google Cloud vous sera fourni pour expérimenter en conditions réelles. Vous n'aurez besoin que d'un navigateur, d'une pincée d'expérience en programmation, et de votre imagination…

Speaker

Laurent Picard - Google (Developer Advocate)

Laurent is a developer passionate about software, hardware, science, and everything shaping the future. In a past life, he worked on educational solutions, pioneered the ebook industry, and co-founded Bookeen.

Host

Alain Regnier - Kubo Labs (CTO)

Alain Regnier est GDE Cloud (Google Developer Expert), Expert Kubernetes et fait du consulting sur Kubernetes depuis 7 ans.

Complete your event RSVP here: https://gdg.community.dev/events/details/google-gdg-cloud-paris-presents-atelier-google-cloud-ml-pour-developpeurs/

Atelier Google Cloud - ML pour développeurs
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