Conception d'architecture LLM : Comparaison et analyse des architectures de modèles

La sélection de la bonne architecture de grand modèle de langage est la base de la création d'applications d'IA efficaces, rentables et puissantes. Avec les diverses familles de modèles et variations structurelles disponibles aujourd'hui, il est crucial de comprendre leurs différences pour prendre des décisions d'ingénierie éclairées. Ce cours basé sur du texte vous dote du cadre conceptuel nécessaire pour analyser, comparer et concevoir des architectures LLM pour le déploiement dans le monde réel. Vous apprendrez à évaluer les compromis des modèles, des mécanismes d'attention à l'efficacité des paramètres, grâce à des explications structurées et des scénarios de conception écrits. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les éléments fondamentaux des architectures Transformer, y compris les variations d'encodeur et de décodeur ; * Analyser les mécanismes d'attention modernes tels que le Multi-Head Attention et le Grouped-Query Attention (GQA) ; * Comparer les compromis de performance concernant la mise à l'échelle de la fenêtre de contexte, la latence et l'empreinte mémoire ; * Évaluer comment les choix architecturaux impactent les stratégies de Retrieval-Augmented Generation (RAG) et de fine-tuning ; * Appliquer des cadres de sélection systématiques pour choisir le modèle optimal pour des cas d'utilisation d'entreprise spécifiques. Le cours commence par la terminologie essentielle et les concepts structurels fondamentaux avant de passer à l'analyse comparative des familles de modèles modernes. Vous progresserez à travers des études de cas écrites et des présentations d'architectures qui simulent des décisions de conception du monde réel. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les chefs de produit techniques et les futurs ingénieurs en IA qui souhaitent comprendre le côté structurel des LLM. Aucune connaissance préalable en mathématiques de deep learning n'est requise. Lisez les modules pour choisir et concevoir en toute confiance l'architecture de votre prochain système d'IA.