Intégration de plateformes prédictives
Pierre Jourlin
"qui dit consommation énergétique dit impact carbone"
"mais aussi les usages : certains peuvent être très très rentables sur des tâches à faible valeur ajoutée, ce qui permet aux salariés de se concentrer sur le travail qui les intéresse le plus"
"comme d'habitude, je vous évaluerai sur la base d'un rapport, mais par rapport à l'année dernière vous allez plus travailler vous-même"
"4 séances de 3h, ça va aller vite"
Conditions d'usage
il y a 3 solutions principales pour intégrer un système d'IA prédictive ("aujourd'hui on a atteint les 1000 milliards de paramètres, je vous rappelle que c'est la modélisation mathématique des synapses") :
- interfaces web : "c'est le site de ChatGPT"
"c'est OpenAI qui investit dans le matériel, les GPU ça se compte en milliers de processeurs parallèles"
"vous voyez les pouces vers le haut et le bas, c'est de l'apprentissage par renforcement"
"par contre, tout ce que vous envoyez à OpenAI leur appartient, on ne saura pas comment elles seront utilisées" ; "je vois beaucoup de startups qui fondent leur activité sur ChatGPT" - API : les infos ne viennent plus d'une personne mais d'une machine, c'est l'ordinateur qui envoie les données
"ChatGPT propose aussi son API"
"pas besoin de beaucoup de technicité, un développeur web sait faire ça et ça ne coûte pas très cher" - utilisation locale : soit en louant un accès à un data center, soit en construisant son propre data center ("en gros c'est une armoire avec des étagères")
"serverless, ça veut dire qu'on ne paye que le service que quand on s'en sert : ça peut être facturé à la minute, voire au nombre de tokens traités"
"par contre, un piège, c'est qu'en prenant une carte graphique moyen de gamme, elle va travailler plus lentement mais elle peut consommer pareil", "je ne vous demande pas de rentrer dans ces détails"
"context length, c'est la taille du prompt qu'il est capable de gérer"
"on voit que c'est une API quand ça marche avec curl"
conditions d'usage (juridiques et économiques) pour ces 3 solutions : exemple d'Hugging Face :
Llama-3.2-1Betwhisper-large-v3-turbo- Interface web :
- quelques requêtes testées sur les 2 modèles
- le texte des réponses de
llamaest limité : quelques tokens seulement sont retournés en cliquant sur "Compute" après plusieurs secondes d'attente, l'usage n'est utile qu'à fins de démonstration
- le temps de calcul des réponses de
llamaaugmente à chaque requête (jusqu'à plusieurs dizaines de secondes) : le "rate limit" semble plus faible que via l'approche API. On peut supposer que ce soit le même cas avecwhisper - un des services payants d'Hugging Face (Spaces) propose une interface web dédiée :
- limitée à 16 Go de RAM et 8 cœurs CPU
- même tarifs qu'Inference Endpoints
- cadre juridique :
- la plateforme s'accorde des droits sur le contenu produit : suppression ('we may remove your content anytime"), exploitation ("use, display, publish, reproduce, distribute, and make derivative works") sauf si l'utilisateur précise la licence du contenu ("such Content is intended to remain under the terms of such license")
- la plateforme interdit certains types de contenu (notamment "excessive bulk activity", "plagiarism" et "Cryptomining practices")
- API :
- Serverless Inference : 1000 requêtes par jour ("Serverless API is not meant to be used for heavy production applications"), 20 000 avec l'abonnement Pro (9$/mois)
- Inference Endpoints ("dedicated and autoscaling")
- pas de
llama-3.2-1Bmais8B(1x Nvidia L4, 0,8$/h) et70B(4x Nvidia L40S, 8,3$/h) whisper-large-v3-turbo: 0,5$/h (1x Nvidia T4)
- pas de
- cadre juridique : même que l'interface web + "Supplemental Terms" qui s'y substituent en cas de conflit ("In the event of a conflict (...) these Supplemental terms shall prevail")
- utilisations locales :
- en "cloud" :
- Google Cloud : possibilité d'importer des modèles directement depuis Hugging Face dans l'"offre gratuite", mais les limites de celle-ci ne sont pas précisées explicitement pour ce cas d'usage
- Azure
- en usage interne :
- serveurs Asus avec Nvidia L40S : https://www.asus.com/us/site/server/nvidia-L40S/
- tarifs peu publiés (https://www.cowcotland.com/news/88038/asus-esc8000-et-esc4000-des-serveurs-en-nvidia-l40s.html)
- cadre juridique : CLA pour Llama, MIT pour whisper-large
"by using or distributing any portion or element of the Llama Materials, you agree to be bound by this \[Community License\] Agreement" : - donner ses informations de contact - obligation de mentionner “Built with Llama” ou de commencer le nom du modèle dérivé par "llama" - si + de 700 millions d'utilisateurs mensuels actifs (MAU) => le CLA ne s'applique plus, obligation d'acheter une licence auprès de Meta - "usages acceptables" (contenu illicite, désinformation...) - aucune garantie ni responsabilité
- en "cloud" :
Rédaction de prompts (brevets médicaux)
Test de Llama-3 sur une machine locale (chez le prof) : http://jourlin.ddns.net:58023/
"vous voyez que ça peut fonctionner sur une architecture légère, la 3090 je l'ai eu d'occasion à 600€"
ontologie UMLS : "elle a été faite à la main, donc c'est difficile de faire quelque chose de cohérent, il peut y avoir des choses un peu absurdes"
- saisir
wheelchairet cliquer sur "Extend" - cocher la case "Cushion wheelchair" et cliquer sur "Search"
"on est d'accord, ce n'est pas de l'informatique traditionnelle, où vous avez besoin de définitions explicites de ce qui est "majeur" et ce qui est un "bénéfice", or c'est très difficile"
"s'il n'y a pas d'explicite, il vous fait une définition implicite, et l'IA générative est assez forte pour ça, sans être parfaite, c'est la solution la plus pertinente"
ex. trouver un brevet dans un fichier XML -> pas besoin d'IA, ça peut se faire de manière formelle, si le programme n'a pas de bug il ne peut pas se tromper (alors que l'IA risque de faire une hallucination, va coûter plus cher en énergie et aura un impact carbone plus élevé)
- les résultats de recherche pour "cushion wheelchair" ne semblent avoir qu'un rapport très indirect avec le produit recherché
- "Robustness and Reliability: The invention's design ensures robustness and reliability in operation, minimizing the risk of malfunctions or failures." -> peu précis ?
- comment évaluer la pertinence des résumés IA sans être déjà capable de résumer le brevet soi-même ?
"vous voyez que si on repose la même question sur les mêmes brevets, ce n'est pas intéressant économiquement et intéressant", "donc ce que je vais faire, c'est choisir les réponses qui me paraissent intéressantes et les sauvegarder pour qu'on les retrouve par une recherche documentaire classique"
- saisir une question en mode chat, "en ne se trompant pas de mots"
- les modèles comparés dans la réponse ne sont pas ceux demandés dans la question
- les numéros des brevets dans la réponse ne sont pas mentionnés
- en demandant une autre comparaison dans une session différente ("Your query: Compare these two patents: EP23169481B1 and EP23169478B1"), le modèle échoue ("There is no such patent as EP23. The IDs you provided appear to be incorrect or non-existent.")
en redemandant cette comparaison dans une session différente avec une formulation différente ("Are those two patents describing the same invention? EP23169481B1 and EP23169478B1"), la réponse est tronquée ("No: The patent IDs you provided, EP23169481B1 and EP2316")
"au final, ce sera à l'utilisateur d'évaluer l'utilité"
Your query: Which patents describe the most promising invention for surgery assistance?
According to the World Intellectual Property Organization (WIPO), as of 2020, the top five fields with the most patent applications filed worldwide are:
Computer Hardware: This field includes patents related to computer hardware, such as processors, memory devices, and storage systems.
Electrical Engineering: This field covers a wide range of technologies, including power generation and transmission, electrical motors, and electronics.
Mechanical Engineering: This field includes patents related to mechanical devices, such as engines, pumps, gears, and bearings.
Biotechnology: This field encompasses patents related to biological processes, genetic engineering, and medical treatments.
Communication Technology: This field includes patents related to telecommunications, internet technology, and data transmission.
Note that these rankings may vary depending on the source and the specific criteria used to define each field.
Your query: Is the invention described in patent EP24193411A2 suitable for self-medication of people with diabetes?
The patent EP241993411A2 describes a "Method and system for monitoring and controlling blood glucose levels". The invention is not specifically designed for self-medication, but rather for providing personalized recommendations to patients with diabetes based on their glucose level measurements.
According to the patent abstract:
"The present invention relates to a method and system for monitoring and controlling blood glucose levels. The method includes steps of (a) measuring the glucose level in the blood of a patient; (b) analyzing the measured glucose level and comparing it to a predetermined target range; and (c) providing personalized recommendations based on the comparison, which may include adjusting medication or diet."
The patent does not describe any specific features that would enable self-medication. The system is designed to provide personalized recommendations to patients with diabetes, which would typically involve consulting a healthcare professional.
In summary, while the invention described in EP241993411A2 is related to blood glucose monitoring and control, it is not suitable for self-medication. Patients with diabetes should continue to consult their healthcare professionals for guidance on managing their condition.
Your query: Which patents describe inventions that can control blood glucose levels for daily treatment of people with diabetes?
Based on the patent databases I've reviewed, here are some patents that describe inventions related to controlling blood glucose levels for daily treatment of people with diabetes:
EP19871250B1: "Glucose monitoring system and method" - This patent describes a non-invasive glucose monitoring system that uses near-infrared spectroscopy to measure blood glucose levels.
EP22916617A1: "Method for treating diabetes using a combination of anti-diabetic agents and dietary therapy" - Although not exclusively focused on glucose control, this patent discusses a method for managing diabetes through a combination of medication and dietary therapy.
EP24 18 49 77 A2: "Continuous glucose monitoring system" - This patent describes a continuous glucose monitoring system that uses a subcutaneous sensor to measure blood glucose levels and transmit the data wirelessly.
Please note that these patents may not be directly related or have any specific connections between them, but they all pertain to inventions or methods for managing diabetes and controlling blood glucose levels.
Your query: What is the abstract of patent EP24184977A2?
I apologize, but I don't have access to the patent abstract for EP24 184977 A2 as it's not publicly available information. Patent abstracts are typically only accessible through paid databases or through official government sources.
If you're looking for a summary of the patent, I can try to help you with that. However, please note that without direct access to the patent, any summary would be based on my understanding of the patent's title and description, which may not accurately reflect the actual contents of the patent.
différence entre IA "prédictive" et "générative" : "la frontière est floue"
"prédictive = on prédit une chose, générative = on essaie de prédire la suite de la prédiction, donc on finit par générer une chose"
"en labo de recherche, toutes les techniques étaient déjà présentes ; simplement, OpenAI a levé des fonds et mis beaucoup de ressources humaines pour développer un système commercial"
"le modèle va apprendre à se comporter comme nous, et reproduire nos défauts : OpenAI a alors mis beaucoup d'argent pour faire de l'apprentissage par renforcement, en sous-traitant en Afrique de l'Ouest 1$ de l'heure"
"à cette époque, les modèles étaient très lourds, les labos ne pouvaient pas suivre, et ce n'était pas du tout possible pour un particulier de faire la même chose"
"face aux GAFAM on cherche alors à défendre l'open source : la tête de pont de ça, c'est Hugging Face, avec l'aide de Meta qui a mis Llama3 en open source"
"le Creative Commons Zero (CC0) n'a pas la même valeur juridique selon le pays où vous vous trouvez"
"Llama3 est open source pour les États-Unis, mais pas complètement en Europe"
"en open source, la logique ce n'est pas de vendre le logiciel, mais de vendre le service ; il faut trouver des moyens de valoriser monétairement le travail fourni, mais sans fermer le logiciel"
Chatbot
"essayez de voir les différences, normalement Llama3.2 sera moins performant que ChatGPT parce qu'il n'a pas appris sur autant de données"
"vous pouvez comparer avec autre chose que ChatGPT"
"Llama3.2 sera peut-être moins bon, mais si vous le proposez à une entreprise, vous pouvez leur garantir qu'il n'y aura pas d'accès extérieur ; la question c'est est-il suffisamment bon"
| Questions | Arena | Gemini | Analyse |
|---|---|---|---|
| Which type of company should I choose to start my business in France? | The first question you have to answer is whether you want to run a sole tradership or a partnership. Then you have to take into account the size of your company (from 10 people up to 5000 people). You also have to know if your business needs French citizenship or French residency. (granite) |
Choosing the right type of company for your business in France depends on several factors, including your business activity, the number of partners, your desired level of liability, and your long-term goals. Here are some of the most common types of companies you might consider: 1. EURL (Entreprise Unipersonnelle à Responsabilité Limitée) Ideal for: Single entrepreneurs with limited liability. Key Features: Simple to set up and manage. Liability limited to the company's assets. Suitable for small businesses and freelancers. 2. SASU (Société par Actions Simplifiée Unipersonnelle) Ideal for: Single entrepreneurs seeking flexibility and potential growth. Key Features: More complex than EURL but offers greater flexibility. Can evolve into a larger company (SAS) by adding shareholders. Suitable for startups and businesses with growth potential. 3. SARL (Société à Responsabilité Limitée) Ideal for: Partnerships with limited liability. Key Features: Requires at least two shareholders. Liability limited to the company's assets. Suitable for small and medium-sized businesses. 4. SAS (Société par Actions Simplifiée) Ideal for: Flexible and scalable businesses. Key Features: Can have one or more shareholders. Offers flexibility in governance and capital structure. Suitable for startups, SMEs, and larger corporations. 5. SA (Société Anonyme) Ideal for: Large-scale businesses seeking public listing. Key Features: Requires a minimum share capital and complex governance structure. Suitable for established companies aiming for significant growth and public investment. Key Considerations: Liability: Consider the level of personal liability you're willing to accept. Limited liability companies protect your personal assets. Tax Implications: Different company types have varying tax implications. Consult with a tax advisor to understand the tax benefits and drawbacks of each option. Administrative Requirements: Some company types have more complex administrative requirements than others. Future Growth: Think about your long-term business goals and how the chosen company type can accommodate future growth and expansion. Additional Tips: Consult with a Legal Professional: Seek advice from a lawyer specializing in French business law to ensure you choose the most suitable company type for your specific needs. Consider Your Business Plan: Your business plan should outline your long-term goals, financial projections, and legal structure. * Stay Updated on Legal Changes: French business laws can change, so stay informed about any updates that may affect your company. By carefully considering these factors and seeking professional advice, you can make an informed decision about the best company type for your business in France. |
- réponse par défaut beaucoup plus longue sur Gemini - au clic sur "Continuer la réponse", erreur "Model 'arena-model:latest' was not found" |
| Write a job offer for a junior data analyst position at my bike manufacturing company | Subject: Junior Data Analyst Position at [Company Name] Dear [Candidate], I am excited to inform you that we are seeking a highly skilled and motivated Junior Data Analyst to join our team. As a member of our data analytics department, you will have the opportunity to work on cutting-edge projects and utilize your analytical skills to drive business growth. Responsibilities: 1. Collaborate with cross-functional teams to collect, clean, and analyze data to generate insights and recommendations. 2. Develop and maintain data pipelines and data models to support our business intelligence systems. 3. Create reports and dashboards to visualize key performance indicators (KPIs) and communicate findings to stakeholders. 4. Participate in data-driven decision-making processes by providing recommendations and insights to management. 5. Stay up-to-date with the latest data analytics tools, technologies, and trends. Requirements: 1. Bachelor's degree or equivalent in a relevant field (e.g., statistics, computer science, business) 2. Strong proficiency in data manipulation, analysis, and reporting tools (e.g., Excel, SQL, Python) 3. Experience with data visualization tools (e.g., Tableau, Power BI) 4. Excellent communication skills and ability to work collaboratively with others 5. Passion for data analytics and a strong desire to learn and grow in this field If you are interested in this opportunity, please submit your resume and cover letter to our HR department. We value candidates who possess both technical expertise and a passion for data-driven decision-making. Thank you for considering this exciting opportunity. We look forward to hearing from you soon! Best regards, [Your Name] (granite-code) |
## Junior Data Analyst About Us [Your Company Name] is a leading manufacturer of high-quality bicycles. We are committed to innovation, sustainability, and delivering exceptional products to our customers. Job Description As a Junior Data Analyst, you will play a crucial role in driving data-driven decision-making across our organization. You will work closely with various teams to extract, clean, analyze, and visualize data to uncover insights and optimize business processes. Key Responsibilities: Collect, clean, and validate data from various sources (e.g., production systems, sales data, customer surveys). Perform exploratory data analysis to identify trends, patterns, and anomalies. Build and maintain data visualizations (dashboards, reports) to communicate insights effectively. Collaborate with cross-functional teams to understand their data needs and provide actionable recommendations. Support data-driven decision-making by providing insights into key performance indicators (KPIs). Stay up-to-date with the latest data analysis techniques and tools. Qualifications: Bachelor's degree in Data Science, Statistics, Computer Science, Engineering, or a related field. Strong analytical and problem-solving skills. Proficiency in SQL, Python, and data visualization tools (e.g., Tableau, Power BI). Experience with data mining and statistical analysis techniques. Excellent communication and presentation skills. Passion for data and a desire to learn. What We Offer: Competitive salary and benefits package. Opportunities for professional development and career growth. A dynamic and collaborative work environment. The chance to work on cutting-edge projects. To Apply: Please submit your resume and cover letter to [Email Address]. |
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| What is the average production cost of a city bike? | The average production cost of a city bike can vary greatly depending on several factors, including the quality of materials used, the components, and the brand. Here's a rough breakdown: 1. Entry-Level City Bike: - Cost: $200 - $400 - Materials (frame, fork): $50 - $100 - Components (shifters, derailleurs, brakes, hubs): $80 - $150 - Assembly and other costs: $70 - $150 2. Mid-Range City Bike: - Cost: $400 - $800 - Materials (frame, fork): $100 - $200 - Components: $200 - $350 - Assembly and other costs: $150 - $300 3. High-End City Bike: - Cost: $800 - $2,000+ - Materials (frame, fork): $200 - $600 - Components: $400 - $1,000 - Assembly and other costs: $300 - $700 (mistral-small) |
The average production cost of a city bike can vary significantly depending on several factors, including: Materials: The type of materials used (steel, aluminum, carbon fiber) will impact the cost. Components: The quality and brand of components (gears, brakes, tires, etc.) will affect the price. Labor costs: The labor costs associated with manufacturing and assembly will vary depending on the location and scale of production. Brand and Marketing: Well-known brands often have higher costs due to branding and marketing expenses. Generally, a basic city bike can be produced for around $100-$200. However, higher-end models with premium components and advanced technology can cost significantly more to produce. It's important to note that these are just estimates, and actual production costs can vary widely. |
- Dans la réponse de Mistral-small, le détail des coûts de fabrication ne correspond pas toujours à la somme indiquée |
| Generate 10 dummy contact information, with first name, surname, phone number and email address, structured in a JSON format | Here's an example of 10 dummy contact information in JSON format:json<br>[<br> {<br> "firstName": "John",<br> "surname": "Doe",<br> "phoneNumber": "+1-123-456-7890",<br> "emailAddress": "johndoe@example.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Jane",<br> "surname": "Smith",<br> "phoneNumber": "+44-111-222-3333",<br> "emailAddress": "janesmith@example.co.uk"<br> },<br> {<br> "firstName": "Michael",<br> "surname": "Johnson",<br> "phoneNumber": "+1-987-654-3210",<br> "emailAddress": "michaeljohnson@gmail.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Emily",<br> "surname": "Davis",<br> "phoneNumber": "+33-123-456-7891",<br> "emailAddress": "emilydavis@yahoo.fr"<br> },<br> {<br> "firstName": "David",<br> "surname": "Williams",<br> "phoneNumber": "+45-111-222-3334",<br> "emailAddress": "davidwilliams@hotmail.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Sarah",<br> "surname": "Lee",<br> "phoneNumber": "+1-987-654-3210",<br> "emailAddress": "sarahlee@outlook.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Oliver",<br> "surname": "Brown",<br> "phoneNumber": "+44-111-222-3333",<br> "emailAddress": "oliverbrown@aol.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Isabella",<br> "surname": "Miller",<br> "phoneNumber": "+33-123-456-7891",<br> "emailAddress": "isabellamiller@gmail.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Benjamin",<br> "surname": "Wilson",<br> "phoneNumber": "+45-111-222-3334",<br> "emailAddress": "benjaminwilson@yahoo.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Ava",<br> "surname": "Anderson",<br> "phoneNumber": "+1-123-456-7890",<br> "emailAddress": "avaanderson@hotmail.com"<br> }<br>]<br>Please note that the dummy phone numbers are generated with a random international country code and area code to represent different regions. The email addresses use common extensions for each country's region. (llama-3.2) |
json<br>[<br> {<br> "firstName": "John",<br> "lastName": "Doe",<br> "phoneNumber": "+1234567890",<br> "emailAddress": "johndoe@example.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Jane",<br> "lastName": "Smith",<br> "phoneNumber": "+447890123456",<br> "emailAddress": "janesmith@example.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Michael",<br> "lastName": "Johnson",<br> "phoneNumber": "+819012345678",<br> "emailAddress": "michaeljohnson@example.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Emily",<br> "lastName": "Brown",<br> "phoneNumber": "+614321098765",<br> "emailAddress": "emilybrown@example.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "David",<br> "lastName": "Wilson",<br> "phoneNumber": "+336789012345",<br> "emailAddress": "davidwilson@example.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Sophia",<br> "lastName": "Taylor",<br> "phoneNumber": "+5521987654321",<br> "emailAddress": "sophiataylor@example.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Oliver",<br> "lastName": "Anderson",<br> "phoneNumber": "+919876543210",<br> "emailAddress": "oliveranderson@example.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Ava",<br> "lastName": "Thomas",<br> "phoneNumber": "+79123456789",<br> "emailAddress": "avathomas@example.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Isabella",<br> "lastName": "Jackson",<br> "phoneNumber": "+491765432109",<br> "emailAddress": "isabellajackson@example.com"<br> },<br> {<br> "firstName": "Ethan",<br> "lastName": "Harris",<br> "phoneNumber": "+393456789012",<br> "emailAddress": "ethanharris@example.com"<br> }<br>]<br> |
- Les numéros de téléphone sont dans des formats invalides dans les 2 réponses - Llama donne des emails en @gmail.com qui pourraient réellement exister |
| I want to get into the works of Nietzsche, where should I start? | Jumping into Nietzsche can be exhilarating and challenging! There's no single "best" starting point, as it depends on your preferences and philosophical background. Here are some options, considering different levels of difficulty: For Beginners: "Thus Spoke Zarathustra": This is Nietzsche's most famous work, written in a poetic, allegorical style. It's an imaginative journey following the prophet Zarathustra as he preaches his philosophy on topics like the death of God, the Übermensch, and eternal recurrence. Be prepared for dense prose and philosophical leaps! "The Gay Science": A collection of shorter essays exploring themes like morality, knowledge, and the value of life. It's more accessible than Zarathustra and offers a good introduction to Nietzsche's key ideas. For Those Seeking Clarity: "Beyond Good and Evil": A foundational work where Nietzsche critiques traditional morality and lays out his concept of "master morality" vs. "slave morality." It's intellectually stimulating but can be dense. "On the Genealogy of Morality": Explores the historical origins of moral concepts like good and evil, challenging conventional notions about right and wrong. For Advanced Readers: "Twilight of the Idols": A collection of shorter, more polemical essays attacking various philosophical systems and cultural trends. "The Will to Power": Nietzsche's unfinished magnum opus, exploring his concept of "will to power" as the fundamental drive in all living beings. It's complex and requires careful reading. Additional Tips: Start small: Don't try to tackle a huge work like Zarathustra right away. Choose a shorter essay or section to get a feel for Nietzsche's style. Read with an active mind: Take notes, highlight passages that resonate with you, and look up unfamiliar words. Seek out secondary sources: Commentaries, introductions, and online resources can help clarify Nietzsche's complex ideas. Don't be afraid to disagree: Nietzsche's philosophy is provocative and often controversial. It's okay to question his ideas and form your own opinions. Most importantly, enjoy the journey! Exploring Nietzsche's work can be a transformative experience, challenging your assumptions and broadening your understanding of the world. (gemma2) |
A great starting point for delving into Nietzsche's work is "Beyond Good and Evil". This book offers a concise and accessible introduction to his key ideas, such as the critique of traditional morality, the concept of the Übermensch, and the revaluation of values. Here are some other books you might consider: "The Gay Science": This collection of aphorisms and poetic prose offers a more playful and accessible introduction to Nietzsche's thought. "Thus Spoke Zarathustra": A more challenging but rewarding read, this book presents Nietzsche's philosophy through the figure of the prophet Zarathustra. "On the Genealogy of Morality": This work delves deeper into Nietzsche's critique of traditional morality, tracing its origins and exposing its underlying motivations. A few tips for reading Nietzsche: Read actively: Nietzsche's writing style can be dense and challenging. Take your time, read slowly, and don't be afraid to reread passages. Consult secondary sources: Reading commentaries and interpretations by other scholars can help to illuminate Nietzsche's ideas. Don't be afraid to disagree: Nietzsche often challenges conventional wisdom and encourages readers to think critically. * Embrace ambiguity: Nietzsche's philosophy is often paradoxical and open to multiple interpretations. By following these tips and starting with "Beyond Good and Evil," you can begin to explore the fascinating and provocative world of Nietzsche's thought. |
- La réponse Gemma se contredit en suggérant "Zarathoustra" pour les débutants, puis en précisant "Ne commencez pas par Zarathoustra" - Les 2 réponses ont des suggestions en commun : "Read with an active mind", "Seek out secondary sources", "Don't be afraid to disagree" |
| Which options are the cheapest to travel from Paris to Berlin? | I can't give you specific pricing information for flights or trains. Travel costs fluctuate constantly based on: Time of year: Prices are higher during peak season (holidays, summer). How far in advance you book: Booking early often gets you better deals. Specific dates and times: Weekends and popular travel days tend to be more expensive. Airlines/Train companies: Different providers have different pricing strategies. To find the cheapest options, I recommend using these websites: Flight comparison sites: Skyscanner, Google Flights, Kayak Train comparison sites: Omio, Rail Europe Direct airline and train company websites: Sometimes you can find better deals booking directly. General tips for finding cheap travel: Be flexible with your dates: Traveling mid-week or during off-season can save money. Consider alternative airports: Flying into a smaller airport near Berlin might be cheaper. Look for package deals: Combining flights and accommodation can sometimes be more affordable. * Sign up for email alerts: Get notified about price drops for your desired travel dates. Happy travels! ✈️🚄 (gemma2) |
http://googleusercontent.com/tool_disclaimer_content/1 The cheapest option for flying from Paris (ORY) to Berlin (BER) is with easyJet, starting at €79. Here are some of the departing flights from Paris: easyJet U24873 departing at 6:40 AM, arriving at 8:25 AM, priced from €79 (round trip) will take 1 hour and 45 minutes. easyJet U24875 departing at 5:35 PM, arriving at 7:20 PM, priced from €93 (round trip) will take 1 hour and 45 minutes. Transavia TO3408 departing at 5:20 PM, arriving at 7:10 PM, priced from €106 (round trip) will take 1 hour and 50 minutes. Air France AF1434 departing at 7:05 AM, arriving at 8:55 AM, priced from €129 (round trip) will take 1 hour and 50 minutes. * easyJet U25150 departing at 8:40 PM, arriving at 10:25 PM, priced from €138 (round trip) will take 1 hour and 45 minutes. You can find more details on Google Flights. Would you like me to find flights for a different date or from a different airport? http://googleusercontent.com/flight_content/0 |
- La réponse de Gemini inclut des données de vols fournies par Google Flights, tandis que la réponse de Gemma ne contient que des conseils génériques |
Autres modèles :
| Llama3 | ChatGPT | |
|---|---|---|
| Transforme le fichier joint en objet JSON structuré en triplet RDF faisant apparaître les relations entre chaque entité | Cf. exemple 8 | Voici une structure RDF en JSON-LD qui représente les relations entre les entités listées dans votre fichier. ### JSON-LD json<br>{<br> "@context": {<br> "name": "http://schema.org/name",<br> "relation": "http://schema.org/relation",<br> "Person": "http://schema.org/Person"<br> },<br> "@graph": [<br> {<br> "@type": "Person",<br> "name": "Jourlin",<br> "relation": [<br> { "type": "spouse", "target": "Dominique" },<br> { "type": "commander_of", "target": "Mickey" },<br> { "type": "commander_of", "target": "Fezzi" },<br> { "type": "predecessor_of", "target": "Marin" }<br> ]<br> },<br> {<br> "@type": "Person",<br> "name": "Dominique",<br> "relation": [<br> { "type": "spouse", "target": "Jourlin" },<br> { "type": "daughter_of", "target": "Sanjuan" },<br> { "type": "cousin_of", "target": "Ducau" }<br> ]<br> },<br> {<br> "@type": "Person",<br> "name": "Sanjuan",<br> "relation": [<br> { "type": "father_of", "target": "Dominique" },<br> { "type": "brother_of", "target": "Depoorter" }<br> ]<br> },<br> {<br> "@type": "Person",<br> "name": "Mickey",<br> "relation": [<br> { "type": "spouse", "target": "Benedetta" },<br> { "type": "subordinate_of", "target": "Jourlin" }<br> ]<br> },<br> {<br> "@type": "Person",<br> "name": "Benedetta",<br> "relation": [<br> { "type": "spouse", "target": "Mickey" },<br> { "type": "lady_in_waiting_to", "target": "Dominique" }<br> ]<br> },<br> {<br> "@type": "Person",<br> "name": "Fezzi",<br> "relation": [<br> { "type": "subordinate_of", "target": "Jourlin" },<br> { "type": "lover_of", "target": "Françoise" }<br> ]<br> },<br> {<br> "@type": "Person",<br> "name": "Françoise",<br> "relation": [<br> { "type": "lover_of", "target": "Fezzi" }<br> ]<br> },<br> {<br> "@type": "Person",<br> "name": "Robert",<br> "relation": [<br> { "type": "rejected_suitor_of", "target": "Dominique" }<br> ]<br> },<br> {<br> "@type": "Person",<br> "name": "Ducau",<br> "relation": [<br> { "type": "cousin_of", "target": "Dominique" }<br> ]<br> },<br> {<br> "@type": "Person",<br> "name": "Depoorter",<br> "relation": [<br> { "type": "brother_of", "target": "Sanjuan" }<br> ]<br> },<br> {<br> "@type": "Person",<br> "name": "Marin",<br> "relation": [<br> { "type": "successor_of", "target": "Jourlin" }<br> ]<br> }<br> ]<br>}<br>### Explications : 1. Structure RDF : - Chaque personnage est un objet @type: Person avec un name correspondant.- Les relations ( relation) sont modélisées comme des objets contenant un type (le type de relation) et un target (la personne associée).2. Relations clés : - Les relations comme spouse (époux/épouse), father_of (père de), cousin_of (cousin de) ou lover_of (amant de) décrivent les liens entre les individus.3. Portabilité : - Ce JSON-LD peut être utilisé dans des outils RDF ou graphiques pour visualiser et manipuler les relations entre ces personnages. Si vous avez besoin de formats ou d’ajustements spécifiques, faites-le moi savoir ! |
"il y a une femme très militante qui a démissionné de Google pour des questions éthiques"
première étape : "Llama fonctionne avec Python, mais ça cache quelque chose : si c'était que du Python, ce serait trop lent"
"ce qui se passe, c'est que des gens écrivent des modules en langage compilé, comme C ou Rust, et au final c'est très rapide, c'est exécuté directement en code machine, c'est indispensable pour faire du machine learning"
"quand vous importez Transformers, en réalité vous récupérez du code compilé, et en général vous avez des problèmes quand vous faites ça, car si vous ne récupérez pas le code prévu pour votre OS ou votre processeur, vous allez attendre et avoir une erreur en rouge"
'l'idée de llama.cpp, c'est d'enlever tout le Python pour faire des modèles qui marchent sur des machines grand public"
"monsieur Sanjuan a mis une interface à ollama sur son serveur"
"n'importe quelle PME peut investir dans une telle machine : vous voyez que ce que vous faites là, c'est une première étude pour votre travail en entreprise"
deuxième étape : "comment réduire la quantité de mémoire quand on a des milliards de paramètres ?"
"on va faire du fine-tuning non pas pour une tache spécifique (traduction, etc.) mais pour réduire le nombre de paramètres, sans trop dégrader le niveau de qualité ; et ça fonctionne"
"on a pris un modèle entraîné en modèle 32 bits et on le fait tourner en 16 bits : ça prend 2 fois moins de VRAM à faire tourner", "et ils vont plus loin, avec des modèles entiers 8 bits, ça divise la VRAM nécessaire par 4, ça commence à tourner sur des machines grand public"
"aujourd'hui, Microsoft a sorti un modèle avec des modèles binaires 1 bit, ça divise par 8", "ça peut marcher sur un smartphone, ou sur un drone", "ça marche moins bien que les gros modèles mais c'est utilisable et ça coûte beaucoup moins cher"
"quand le système génératif vous répond, il se base sur 2 choses : votre prompt, et ce qu'il a appris"
comparaison des modèles les plus performants pour chaque langue : les performances varient selon les tâches (classification par ex.)
Trouver "un bon prompt" avec Llama3.2 pour extraire des données formalisées d'un texte libre
- entités nommées
- JSON
exemple 1 : Génère un fichier JSON qui liste les personnages de "Othello" de Shakespeare et leurs caractéristiques
"Voici un exemple de fichier JSON contenant les personnages de "Othello" de Shakespeare et leurs caractéristiques : "
[
{
"nom": "Othello",
"caractéristiques": [
"Général du renfort des Turcs en Italie",
"Maréchal du Sultan Ottomane",
"Homme d'une grande intelligence et de bonnes intentions"
]
},
{
"nom": "Iago",
"caractéristiques": [
"Officier d'armée de la Renaissance italienne",
"Enseignement aux Turcs pour espionner",
"Conspirateur détestable, manipulateur et cynique"
]
},
{
"nom": "Desdémone",
"caractéristiques": [
"Fille de Brabant",
"Épouse d'Othello",
"Hommme d'une grande beauté intérieure, mais sans intelligence"
]
},
{
"nom": "Cassio",
"caractéristiques": [
"Officier d'armée de la Renaissance italienne",
"Concurrent d'Othello pour le grade de maréchal",
"Homme de bon cœur et d'honnêteté"
]
},
{
"nom": "Montague",
"caractéristiques": [
"Hôte du séjour d'Otello à Venise",
"Fils du banquier des Barons de Venise",
"Homme de grande intelligence et de bonnes intentions"
]
},
{
"nom": "Emilia",
"caractéristiques": [
"Fille de Montague",
"Sœur d'Iago",
"Hommme d'une grande beauté intérieure, mais sans intelligence"
]
},
{
"nom": "Iotim",
"caractéristiques": [
"Gardien du séjour d'Otello à Venise",
"Homme de grande intelligence et de bonnes intentions"
]
}
]
exemple 2 : Transforme la liste suivante en un fichier JSON avec les personnages classés en entités :
- Othello, dit « le Maure », général vénitien
- Desdémone (ou Desdemona), sa jeune épouse
- Brabantio, sénateur vénitien et père de Desdémone
- Iago, enseigne d'Othello
- Emilia, épouse de Iago et dame de compagnie de Desdémone
- Cassio, lieutenant d'Othello
- Bianca , maîtresse de Cassio
- Roderigo, noble vénitien et prétendant éconduit de Desdémone
- Lodovico, cousin de Desdémone
- Gratiano, frère de Brabantio
- Montano, prédécesseur d'Othello comme gouverneur de Chypre
{
"entités" : [
{
"nom" : "Othello",
"titre" : "Général vénitien",
"caractéristiques" : [
"Le Maure"
]
},
{
"nom" : "Desdémone",
"titre" : "Sa jeune épouse",
"caractéristiques" : []
},
{
"nom" : "Brabantio",
"titre" : "Sénateur vénitien et père de Desdémone",
"caractéristiques" : []
},
{
"nom" : "Iago",
"titre" : "Enseigne d'Othello",
"caractéristiques" : []
},
{
"nom" : "Emilia",
"titre" : "Épouse de Iago et dame de compagnie de Desdémone",
"caractéristiques" : []
},
{
"nom" : "Cassio",
"titre" : "Lieutenant d'Othello",
"caractéristiques" : [
"Maîtresse : Bianca"
]
},
{
"nom" : "Bianca",
"titre" : "Maîtresse de Cassio",
"caractéristiques" : []
},
{
"nom" : "Roderigo",
"titre" : "Noble vénitien et prétendant éconduit de Desdémone",
"caractéristiques" : []
},
{
"nom" : "Lodovico",
"titre" : "Cousin de Desdémone",
"caractéristiques" : []
},
{
"nom" : "Gratiano",
"titre" : "Frère de Brabantio",
"caractéristiques" : []
},
{
"nom" : "Montano",
"titre" : "Prédécesseur d'Othello comme gouverneur de Chypre",
"caractéristiques" : []
}
]
}
"Ce fichier JSON présente les personnages dans un format plus structuré, avec des entités qui contiennent le nom, le titre et les caractéristiques de chaque personnage. "
exemple 3 : Transforme la liste suivante en un fichier JSON qui fait apparaître les liens entre les personnages en relations d'entité : - Othello, dit « le Maure », général vénitien - Desdémone (ou Desdemona), sa jeune épouse - Brabantio, sénateur vénitien et père de Desdémone - Iago, enseigne d'Othello - Emilia, épouse de Iago et dame de compagnie de Desdémone - Cassio, lieutenant d'Othello - Bianca , maîtresse de Cassio - Roderigo, noble vénitien et prétendant éconduit de Desdémone - Lodovico, cousin de Desdémone - Gratiano, frère de Brabantio - Montano, prédécesseur d'Othello comme gouverneur de Chypre
{
"relations" : [
{
"entité1" : "Othello",
"relation" : "patron"
},
{
"entité1" : "Desdémone",
"entité2" : "Othello",
"relation" : "épouse"
},
{
"entité1" : "Brabantio",
"entité2" : "Desdémone",
"relation" : "père"
},
{
"entité1" : "Iago",
"entité2" : "Othello",
"relation" : "enseigne"
},
{
"entité1" : "Emilia",
"entité2" : ["Iago", "Desdémone"],
"relation" : "épouse et dame de compagnie"
},
{
"entité1" : "Cassio",
"entité2" : "Othello",
"relation" : "lieutenant"
},
{
"entité1" : "Bianca",
"entité2" : ["Cassio"],
"relation" : "maîtresse"
},
{
"entité1" : "Roderigo",
"entité2" : "Desdémone",
"relation" : "prétendant éconduit"
},
{
"entité1" : "Lodovico",
"entité2" : ["Desdémone"],
"relation" : "cousin"
},
{
"entité1" : "Gratiano",
"entité2" : "Brabantio",
"relation" : "frère"
},
{
"entité1" : "Montano",
"entité2" : "Othello",
"relation" : "prédécesseur comme gouverneur de Chypre"
}
]
}
"Ce fichier JSON présente les liens entre les personnages sous forme de relations, avec des entités qui représentent chaque personnage et une relation qui décrit la relation entre elles."
exemple 4 : Transforme la liste suivante en fichier JSON qui liste chaque personnage comme une entité avec son rôle et ses liens avec les autres entités :
Othello, dit « le Maure », général vénitien
Desdémone (ou Desdemona), sa jeune épouse
Brabantio, sénateur vénitien et père de Desdémone
Iago, enseigne d'Othello
Emilia, épouse de Iago et dame de compagnie de Desdémone
Cassio, lieutenant d'Othello
Bianca , maîtresse de Cassio
Roderigo, noble vénitien et prétendant éconduit de Desdémone
Lodovico, cousin de Desdémone
Gratiano, frère de Brabantio
Montano, prédécesseur d'Othello comme gouverneur de Chypre
{
"entités" : [
{
"nom" : "Othello",
"titre" : "Général vénitien et Maure",
"liens" : ["Iago", "Cassio", "Emilia", "Roderigo", "Montano"]
},
{
"nom" : "Desdémone",
"titre" : "Épouse de Othello et jeune épouse",
"liens" : ["Brabantio", "Iago", "Emilia", "Cassio", "Bianca", "Roderigo"]
},
{
"nom" : "Brabantio",
"titre" : "Sénateur vénitien et père de Desdémone",
"liens" : ["Desdémone", "Gratiano"]
},
{
"nom" : "Iago",
"titre" : "Enseigne d'Othello et mari d'Emilia",
"liens" : ["Othello", "Desdémone", "Bianca"]
},
{
"nom" : "Emilia",
"titre" : "Épouse de Iago et dame de compagnie de Desdémone",
"liens" : ["Iago", "Othello", "Desdémone", "Cassio", "Bianca"]
},
{
"nom" : "Cassio",
"titre" : "Lieutenant d'Othello et maître de Bianca",
"liens" : ["Othello", "Emilia", "Roderigo"]
},
{
"nom" : "Bianca",
"titre" : "Maîtresse de Cassio",
"liens" : ["Cassio", "Iago", "Othello", "Desdémone"]
},
{
"nom" : "Roderigo",
"titre" : "Noble vénitien et prétendant éconduit de Desdémone",
"liens" : ["Desdémone", "Cassio", "Iago", "Othello"]
},
{
"nom" : "Lodovico",
"titre" : "Cousin de Desdémone",
"liens" : ["Desdémone"]
},
{
"nom" : "Gratiano",
"titre" : "Frère de Brabantio",
"liens" : ["Brabantio"]
},
{
"nom" : "Montano",
"titre" : "Prédécesseur d'Othello comme gouverneur de Chypre",
"liens" : ["Othello", "Roderigo"]
}
]
}
"Ce fichier JSON présente chaque personnage comme une entité avec son titre et ses liens avec les autres entités."
- "épouse d'Othello et jeune épouse"
- relations superflues (liens indirects)
exemple 5 : Transforme la liste suivante en fichier JSON qui liste chaque personnage comme une entité avec son rôle et ses liens avec les autres entités :
- Jourlin, général avignonnais
- Dominique (ou Domminique), sa jeune épouse
- Sanjuan, sénateur vénitien et père de Dominique
- Mickey, enseigne de Jourlin
- Benedetta, épouse de Mickey et dame de compagnie de Dominique
- Fezzi, lieutenant de Jourlin
- Françoise, maîtresse de Fezzi
- Robert, noble avignonnais et prétendant éconduit de Diminique
- Ducau, cousin de Dominique
- Depoorter, frère de Sanjuan
- Marin, prédécesseur de Jourlin comme gouverneur de Corse
{
"entités" : [
{
"nom" : "Jourlin",
"titre" : "Général avignonnais",
"liens" : ["Mickey", "Fezzi"]
},
{
"nom" : "Dominique",
"titre" : "Épouse de Jourlin et jeune épouse",
"liens" : ["Sanjuan", "Benedetta", "Fezzi", "Françoise", "Robert", "Ducau"]
},
{
"nom" : "Sanjuan",
"titre" : "Sénateur vénitien et père de Dominique",
"liens" : ["Dominique", "Depoorter"]
},
{
"nom" : "Mickey",
"titre" : "Enseigne de Jourlin",
"liens" : ["Jourlin", "Benedetta", "Dominique"]
},
{
"nom" : "Benedetta",
"titre" : "Épouse de Mickey et dame de compagnie de Dominique",
"liens" : ["Mickey", "Jourlin", "Dominique", "Fezzi", "Françoise"]
},
{
"nom" : "Fezzi",
"titre" : "Lieutenant de Jourlin et maître de Françoise",
"liens" : ["Jourlin", "Benedetta", "Dominique", "Françoise", "Robert"]
},
{
"nom" : "Françoise",
"titre" : "Maîtresse de Fezzi",
"liens" : ["Fezzi"]
},
{
"nom" : "Robert",
"titre" : "Noble avignonnais et prétendant éconduit de Dominique",
"liens" : ["Dominique", "Fezzi"]
},
{
"nom" : "Ducau",
"titre" : "Cousin de Dominique",
"liens" : ["Dominique"]
},
{
"nom" : "Depoorter",
"titre" : "Frère de Sanjuan",
"liens" : ["Sanjuan"]
},
{
"nom" : "Marin",
"titre" : "Prédécesseur de Jourlin comme gouverneur de Corse",
"liens" : ["Jourlin", "Robert"]
}
]
}
- mêmes erreurs que dans le prompt précédent, même en enlevant toute référence à Othello
exemple 6 : Transforme le fichier joint [la liste de l'exemple 5] en fichier JSON avec pour chaque entité "personnage" une clé "nom" et une clé "personnages_liés" qui contient pour chaque personnage lié une clé "nom" et une clé "lien"
{
"entités" : [
{
"nom" : "Jourlin",
"personnages_liés" : [
{"nom": "Mickey", "lien": "enseigne"},
{"nom": "Fezzi", "lien": "lieutenant"}
]
},
{
"nom" : "Dominique",
"personnages_liés" : [
{"nom": "Sanjuan", "lien": "sénateur"},
{"nom": "Mickey", "lien": "épouse"},
{"nom": "Fezzi", "lien": "lieutenant"},
{"nom": "Benedetta", "lien": "dame de compagnie"},
{"nom": "Françoise", "lien": "maîtresse"},
{"nom": "Robert", "lien": "prétendant"}
]
},
{
"nom" : "Sanjuan",
"personnages_liés" : [
{"nom": "Dominique", "lien": "père"}
]
},
{
"nom" : "Mickey",
"personnages_liés" : [
{"nom": "Jourlin", "lien": "enseigne"},
{"nom": "Benedetta", "lien": "épouse"}
]
},
{
"nom" : "Benedetta",
"personnages_liés" : [
{"nom": "Mickey", "lien": "épouse"},
{"nom": "Jourlin", "lien": "dame de compagnie"},
{"nom": "Fezzi", "lien": "maîtresse"}
]
},
{
"nom" : "Fezzi",
"personnages_liés" : [
{"nom": "Mickey", "lien": "lieutenant"},
{"nom": "Dominique", "lien": "lieutenant"},
{"nom": "Françoise", "lien": "maîtresse"},
{"nom": "Robert", "lien": "prétendant"}
]
},
{
"nom" : "Françoise",
"personnages_liés" : [
{"nom": "Fezzi", "lien": "maîtresse"}
]
},
{
"nom" : "Robert",
"personnages_liés" : [
{"nom": "Dominique", "lien": "prétendant"},
{"nom": "Fezzi", "lien": "prétendant"}
]
},
{
"nom" : "Ducau",
"personnages_liés" : []
},
{
"nom" : "Depoorter",
"personnages_liés" : [
{"nom": "Sanjuan", "lien": "frère"}
]
},
{
"nom" : "Marin",
"personnages_liés" : [
{"nom": "Jourlin", "lien": "gouverneur"}
]
}
]
}
Les liens sont souvent erronés
exemple 7 : Transforme le fichier joint en objet JSON structuré en triplet RDF faisant apparaître les relations entre chaque entité
{
"rdf" : [
{
"subject" : "Jourlin",
"predicate" : "estEnseigneDe",
"object" : "Mickey"
},
{
"subject" : "Jourlin",
"predicate" : "estLieutenantDe",
"object" : "Fezzi"
},
{
"subject" : "Dominique",
"predicate" : "estEpouseDe",
"object" : "Mickey"
},
{
"subject" : "Dominique",
"predicate" : "estDameDeCompagnieDe",
"object" : "Benedetta"
},
{
"subject" : "Dominique",
"predicate" : "estLieutenantDe",
"object" : "Fezzi"
},
{
"subject" : "Dominique",
"predicate" : "estMaîtresseDe",
"object" : "Françoise"
},
{
"subject" : "Dominique",
"predicate" : "estPrétendantDe",
"object" : "Robert"
},
{
"subject" : "Sanjuan",
"predicate" : "estPèreDe",
"object" : "Dominique"
},
{
"subject" : "Mickey",
"predicate" : "estEpouseDe",
"object" : "Benedetta"
},
{
"subject" : "Fezzi",
"predicate" : "estLieutenantDe",
"object" : "Dominique"
},
{
"subject" : "Fezzi",
"predicate" : "estMaîtresseDe",
"object" : "Françoise"
},
{
"subject" : "Robert",
"predicate" : "estPrétendantDe",
"object" : "Dominique"
},
{
"subject" : "Ducau",
"predicate" : "n'est pasEnseigneDeAucunPersonnage",
"object" : null
},
{
"subject" : "Depoorter",
"predicate" : "estFrèreDe",
"object" : "Sanjuan"
},
{
"subject" : "Marin",
"predicate" : "estGouverneurDe",
"object" : "Jourlin"
}
]
}
"Ce fichier JSON présente les relations entre chaque entité sous forme de triplet RDF, avec une clé subject pour le sujet, une clé predicate pour la relation et une clé object pour l'objet. Les relations sont représentées par des prépositions (estEnseigneDe, estLieutenantDe, etc.) qui décrivent les liens entre les entités."
certaines relations sont inversées
exemple 8 : même requête que l'exemple 6 mais dans une nouvelle session
"Bienvenue ! Je vais essayer de vous aider.
Selon les règles, je dois répondre directement au user query sans utiliser les tags XML. Cependant, le contexte et les informations fournies sont dans des tags XML.
D'après le contexte, il semble que nous avons affaire à une liste d'événements historiques, notamment liés à la Corse et aux figures politiques avignonnaises du XIXe siècle. Je vais essayer de mettre au point les informations disponibles.
Voici ma réponse :
Je ne connais pas spécifiquement les détails sur le fichier joint que vous mentionnez. Puisque je n'ai pas d'informations supplémentaires, j'allons de l'avant en utilisant mes connaissances générales.
L'événement historique du XIXe siècle concerné est probablement celui de la Corse, qui a été une colonie française. Selon ma connaissance, les événements historiques de Corse sont souvent associés aux figures politiques locales.
Si vous avez plus d'informations sur le fichier joint que vous mentionnez, je serais ravi de continuer à discuter. Sinon, voici un exemple de structure RDF qui pourrait correspondre au fichier :
{
"triplets" : [
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Jourlin",
"predicate" : "est le gouverneur de Corse depuis",
"object" : "Marin"
},
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Dominique",
"predicate" : "est le mari de",
"object" : "Benedetta"
}
]
}
Notez que cela est juste un exemple et qu'il faudrait des informations plus spécifiques pour créer une structure RDF précise."
suite exemple 7 : Le fichier joint est une liste de personnages d'une pièce de théâtre. Il n'est pas nécessaire d'utiliser de connaissances générales, toutes les informations de relation se trouvent dans le fichier.
Je comprends mieux maintenant ! D'après le contexte et les règles, je vais essayer de créer une structure RDF à partir du fichier joint.
Voici mon essai :
J'ai trouvé les informations suivantes sur le fichier joint :
- Jourlin est un général avignonnais
- Dominique (ou Domminique) est l'épouse de Jourlin et sa maîtresse
- Sanjuan est le père de Dominique et sénateur vénitien
- Mickey est le capitaine d'armée de Jourlin et époux de Benedetta
- Fezzi est lieutenant de Jourlin et maître à partie de Françoise
- Robert est un noble avignonnais et prétendant éconduit de Dominique
- Ducau est le cousin de Dominique
- Depoorter est frère de Sanjuan
Voici une structure RDF qui correspond à ces informations :
{
"triplets" : [
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Jourlin",
"predicate" : "est le général avignonnais",
"object" : ""
},
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Dominique",
"predicate" : "est l'épouse de",
"object" : "Jourlin"
},
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Sanjuan",
"predicate" : "est le père de",
"object" : "Dominique"
},
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Mickey",
"predicate" : "est le capitaine d'armée de",
"object" : "Jourlin"
},
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Fezzi",
"predicate" : "est le lieutenant de",
"object" : "Jourlin"
},
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Françoise",
"predicate" : "est la maîtresse de",
"object" : "Fezzi"
},
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Robert",
"predicate" : "est le prétendant éconduit de",
"object" : "Dominique"
},
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Ducau",
"predicate" : "est le cousin de",
"object" : "Dominique"
},
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Dempoorter",
"predicate" : "est le frère de",
"object" : "Sanjuan"
}
]
}
Notez que j'ai omis certaines informations, telles que la relation entre Sanjuan et Depoorter. Si vous avez plus d'informations sur le fichier joint, je serais ravi de les intégrer dans cette structure RDF.
Et si vous voulez, j peux également essayer de trouver les relations entre chaque entité pour créer une structure RDF plus complète."
- "j'ai omis certaines informations, telles que la relation entre Sanjuan et Depoorter" alors que la relation figure bien dans le code JSON ; la réponse ne donne aucune justification pour cette omission
- la relation entre Marin et Jourlin est manquante
- Le nom "Depoorter" est écrit "Dempoorter" dans le code JSON alors qu'il est correctement écrit dans le reste de la réponse
suite exemple 7 : Génère à nouveau un objet JSON sans omettre d'informations
"Je vais générer un nouvel objet JSON qui inclut toutes les informations disponibles sur le fichier joint.
Voici le résultat :
{
"triplets" : [
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Jourlin",
"predicate" : "est le général avignonnais",
"object" : ""
},
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Dominique",
"predicate" : "est l'épouse de",
"object" : "Jourlin"
},
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Dominique",
"predicate" : "est la maîtresse de",
"object" : ""
},
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Sanjuan",
"predicate" : "est le père de",
"object" : "Dominique"
},
{
"@type" : "RDF Triple",
"subject" : "Mickey",
"predicate" : "est l'époux de",
"object" : "Benedetta"
},
{
"@type" : "RDF Triple",
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Notez que j'ai ajouté des informations supplémentaires, telles que les noms et les relations entre chaque entité."