Can we submit our business directly to Llama or Mistral's training data?

No — there is no submission process or registry for open-source model training. These models are trained periodically on crawled snapshots of the public web, so the only control you have is ensuring your site is well-structured and crawlable before the next training cycle.

Why does an open-source model describe our business inaccurately or not at all?

If your site lacked clear structured data, blocked crawlers, or had limited third-party citation at the time of the training crawl, that gap gets baked into the model's static knowledge until a future retraining incorporates newer data.

Does fixing our site today help immediately with open-source LLMs already deployed?

Not immediately for models already trained and shipped, since their knowledge is frozen at training time; however, fixes made now directly determine your representation in the next training snapshot and in any retrieval-augmented layer built atop these models.

LLMs Open Source: Assurer la visibilité dans les dépôts de données Meta Llama et Mistral

Les modèles open-source tels que Meta's Llama et Mistral sont formés sur de grands crawls web publics et des dépôts de données ouverts au lieu d'un indice en direct propriétaire, ce qui signifie que votre visibilité à l'intérieur d'eux est déterminée des mois ou des années à l'avance par le fait que votre entreprise était clairement représentée, structurée et crawlable au moment où les données de formation ont été collectées. Parce que ces modèles sont ensuite déployés sur d'innombrables applications indépendantes, chatbots et outils internes d'entreprise sans qu'aucune entreprise ne contrôle l'expérience, il n'y a pas de tableau de bord à vérifier et aucune façon de « soumettre » votre entreprise par la suite - la seule

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Questions

Répondu à .

Pouvons-nous soumettre notre entreprise directement aux données de formation de Llama ou de Mistral?+

Non – il n’y a pas de processus de soumission ou de registre pour la formation des modèles open-source. Ces modèles sont formés périodiquement sur des snapshots parcourus du web public, de sorte que le seul contrôle que vous avez est de vous assurer que votre site est bien structuré et parcourable avant le prochain cycle de formation.

Pourquoi un modèle open source décrit-il notre entreprise de manière inexacte ou pas du tout?+

Si votre site manquait de données structurées claires, des crawlers bloqués ou avait une citation limitée de tiers au moment du crawl de formation, cette lacune est cuite dans les connaissances statiques du modèle jusqu'à ce qu'une nouvelle formation intègre des données plus récentes.

La correction de notre site aujourd'hui aide-t-elle immédiatement avec les LLM open-source déjà déployés?+

Pas immédiatement pour les modèles déjà formés et expédiés, car leurs connaissances sont gelées au moment de l'entraînement; cependant, les corrections faites maintenant déterminent directement votre représentation dans la prochaine capture d'écran d'entraînement et dans toute couche augmentée de récupération construite au-dessus de ces modèles.

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Llama et Mistral apprennent de crawls publics - être absent signifie être absent partout où ils courent.