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Les modèles avancés comme GPT-5 rencontrent des difficultés avec la « dégradation contextuelle » : leur performance s’effondre lorsque les entrées se complexifient.
Dans cette présentation, je vais vous présenter les RLM, un paradigme d'inférence révolutionnaire permettant aux LLM de traiter des vastes volumes de données, bien au-delà des limites de leur fenêtre contextuelle. Ces modèles, inspirés des algorithmes hors mémoire, traitent le prompt comme un objet externe — une boucle REPL Python — et s'auto-invoquent de manière récursive sur des segments gérables de l'entrée.
Les résultats sont impressionnants : les RLM peuvent gérer des entrées jusqu'à deux ordres de grandeur supérieurs à la fenêtre contextuelle initiale, surpassant systématiquement l'inférence directe et les agents de génération de code, souvent avec des écarts à deux chiffres.
10 Rue Vauvilliers, 75003 Paris
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