2 papers
cs.CL2025
O_FT@EvalLLM2025 : étude comparative de choix de données et de stratégies d'apprentissage pour l'adaptation de modèles de langue à un domaine
Ismaël Rousseau, Claire Perroux, Pierre Adam +5
This paper presents the work carried out by the O_FT team, joint with Orange and Ouest-France, on adapting language models to the defense domain as part of the EvalLLM2025 challeng…
cs.AI2019
TSRuleGrowth : Extraction de règles de prédiction semi-ordonnées à partir d'une série temporelle d'éléments discrets, application dans un contexte d'intelligence ambiante
Benoit Vuillemin, Lionel Delphin-Poulat, Rozenn Nicol +2
This paper presents a new algorithm: TSRuleGrowth, looking for partially-ordered rules over a time series. This algorithm takes principles from the state of the art of rule mining…