Fondements des grands modèles de langage : Fine-Tuning et RAG

Les grands modèles de langage transforment la façon dont nous construisons des applications intelligentes, mais comprendre comment les personnaliser et les déployer efficacement nécessite une solide maîtrise des concepts clés. Ce cours basé sur du texte vous guide des principes fondamentaux de l'IA aux techniques d'optimisation avancées. Vous passerez d'un apprenant curieux à un praticien capable de sélectionner, d'affiner et d'intégrer des modèles de langage open-source. En étudiant des décompositions conceptuelles détaillées et des implémentations de code, vous apprendrez à adapter les modèles à des domaines d'activité spécifiques et à contrôler leurs sorties. Ce que vous apprendrez : * Comprendre l'architecture fondamentale des modèles de langage basés sur les transformeurs et comment ils traitent le texte ; * Appliquer des techniques modernes d'ingénierie de prompt pour guider de manière fiable les sorties du modèle ; * Affiner les modèles pré-entraînés en utilisant des méthodes efficaces en termes de paramètres comme LoRA et QLoRA ; * Configurer des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) en utilisant des bases de données vectorielles pour ancrer les réponses du modèle ; * Évaluer les performances du modèle et optimiser la vitesse d'inférence pour les scénarios de production. Le cours commence par la terminologie essentielle et les mécanismes de tokenisation, puis progresse à travers des stratégies de fine-tuning pratiques et des architectures RAG modernes. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les passionnés de données et les débutants techniques désireux de construire avec l'IA générative ; aucune expérience préalable en apprentissage automatique n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer le potentiel des modèles de langage personnalisés.