À retenir
- Les développeurs ont besoin de plus que des exemples de prompts. Ils doivent comprendre le comportement des LLMs et leurs points faibles.
- La formation couvre les bases des modèles, les modes d’interaction, les limites, les avantages concurrentiels et les façons de réduire les erreurs.
- L’objectif est d’aider les développeurs à construire avec les LLMs comme des systèmes, au lieu de les traiter comme de simples endpoints textuels opaques.
Je suis vraiment heureux de vous présenter notre formation gratuite de deux heures sur les fondements de l’intelligence artificielle (lien ici).
Pendant cette séance, nous avons plongé dans le fonctionnement des modèles de langage, leur implémentation et les façons de surmonter leurs limites actuelles. Nous avons parlé des avantages concurrentiels, des différentes façons d’interagir avec les LLMs et de la réalité de leur nature statistique.
Regardez-la sur YouTube :
Voici 10 points clés à retenir de cette séance :
- Les grands modèles de langage (LLMs) ne sont plus de simples buzzwords. Ils sont activement utilisés pour générer des profits, économiser de l’argent et gagner en efficacité dans plusieurs domaines, y compris le développement logiciel. Les entreprises réalisent des économies importantes en encourageant leurs développeurs à utiliser ces modèles.
- Il existe de plus en plus de méthodes pour réduire les erreurs produites par les LLMs, et les premiers à les adopter développent une expertise très recherchée sur le marché du travail.
- Une part importante des interactions avec l’IA touche à la programmation, même si les programmeurs ne représentent qu’un faible pourcentage des utilisateurs, ce qui souligne le potentiel des LLMs dans ce domaine.
- Les LLMs sont actuellement sous-utilisés dans les ventes, le marketing et d’autres domaines, ce qui laisse entrevoir une occasion de créer des interfaces et des outils plus spécialisés.
- Les LLMs ne sont pas parfaits « out of the box » et ont besoin de fonctionnalités supplémentaires (comme le RAG, le fine-tuning, etc.) pour contrôler leur caractère aléatoire et améliorer leur pertinence. Une bonne intégration des LLMs est cruciale pour éviter des problèmes, comme l’a montré l’exemple d’Air Canada.
- Les LLMs, construits sur l’architecture Transformer, traitent l’information en plusieurs étapes : tokenisation (transformer les mots en nombres), création d’embeddings (des représentations vectorielles du sens), puis passage dans des blocs d’attention et feed-forward pour comprendre le contexte et générer du texte mot par mot (de façon autorégressive). (Tout est expliqué dans la vidéo!)
- Les LLMs sont entraînés en deux grandes étapes :
• Pré-entraînement : le modèle apprend à simuler Internet en ingérant d’énormes quantités de texte pour comprendre le langage et prédire statistiquement le mot suivant.
• Post-entraînement (Fine-tuning + RL) : le modèle est raffiné avec des datasets précis (par exemple des instructions et les réponses souhaitées) et par apprentissage par renforcement à partir de feedback humain (RLHF) pour mieux suivre les commandes et adopter les comportements désirés. - Limites actuelles des LLMs :
• Hallucinations : des outputs formulés avec assurance, mais factuellement incorrects, en raison de leur nature statistique.
• Biais : les modèles reflètent les biais présents dans leurs données d’entraînement (Internet).
• Connaissances finies : leurs connaissances sont limitées à la date de coupure de leur entraînement.
• Fenêtre de contexte limitée : même si elle s’agrandit, la quantité d’information qu’ils peuvent traiter en une fois demeure limitée.
• Aucune logique innée ni notion de « vérité » : ils ne distinguent pas le vrai du faux et peuvent facilement être influencés, puisqu’ils fonctionnent avec des probabilités plutôt qu’une réelle compréhension. - Il est crucial de comprendre le fonctionnement statistique des LLMs pour bien les intégrer et éviter les erreurs. Les développeurs jouent un rôle clé dans la création d’outils et de fonctionnalités qui compensent leurs faiblesses (streaming de tokens, gestion de l’historique, calibration qualité/coût, distillation des modèles).
- Le domaine de l’IA évolue très vite. Les enjeux de sécurité et de confidentialité sont importants lorsqu’on utilise des LLMs ou qu’on développe avec eux, notamment en évitant de partager de l’information sensible et en contrôlant l’accès aux modèles.
Regardez-la maintenant :
J’espère que vous avez aimé cette première séance de formation! Si c’est le cas, n’oubliez pas de vous abonner, car beaucoup d’autres séances du genre arrivent bientôt ;)
Et maintenant, de quoi s’agit-il exactement? Une nouvelle formation complète de 10 heures, et ceci n’en était que les 2 premières heures!
Depuis 2023, j’aide les devs et les data scientists à combler l’écart entre les articles scientifiques et les applications concrètes. Le feedback est clair :
« Bien structuré et accessible ; le processus d’apprentissage devient incroyablement fluide. » (Dan Duggan)
« Impressionné par l’exhaustivité et la clarté ; le cours couvre tout le spectre de l’ingénierie des LLMs. » (Carlo Casorzo)
« Le meilleur cours pour apprendre les plus récentes techniques de RAG. » (Patrick Drechsler)
Ce que vous apprendrez dans 5 modules (10 h) :
- Fondements des LLMs et IA 101 : comprenez les transformeurs, leurs limites et choisissez le bon modèle. (C’est ce que nous venons de couvrir.)
- Construire sur les LLMs : prompts avancés, RAG, fine-tuning et déploiement rapide.
- Évaluation : métriques automatisées + boucle humaine pour la qualité et la sécurité.
- Workflows et agents : orchestrez des agents fiables, rentables et capables de suivre plusieurs étapes.
- Optimisation et monitoring : distillation, quantification, RLHF et défense contre le prompt hacking.
- Tout ce que vous devez savoir sur le réentraînement des modèles! Conseils de fine-tuning, bonnes pratiques d’apprentissage par renforcement et plus encore.
- 🎁 Bonus : notebooks prêts à utiliser, accès à vie et mises à jour.
À qui s’adresse cette formation?
- Développeurs, ingénieurs ML/IA, responsables produit/tech, entrepreneurs.
- Vous connaissez Python? Encore mieux, mais ce n’est pas obligatoire.
- Idéal si vous préparez l’intégration de l’IA générative dans une entreprise, un side project ou un changement de carrière.
Si vous aimez le format, le cours complet (10 h) est offert ici : https://academy.towardsai.net/courses/llm-primer?ref=1f9b29, au prix de lancement de 199,99 $.
Encore plus de feedback de participants :
« Conçu de A à Z et prêt pour des cas d’usage concrets. » (Victor Palomares)
« Le cours a considérablement élargi mes connaissances sur les pipelines RAG. » (Eoin McGrath)
« Au-delà des bases, il aide à décider quand et comment appliquer ces technologies. » (Mario Giraldo)
« Une feuille de route claire pour créer des applications LLM pratiques. » (Luca Tanieli)
« Une ressource exceptionnelle pour maîtriser le développement avec les LLMs. » (Shashank Nainwal)
« J’ai beaucoup appris sur le déploiement d’applications LLM. » (Martin Ballard)
Vous êtes prêt à passer du prototype à la production? Suivez la formation!
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Des questions? Je répondrai avec plaisir à toutes vos questions sur mes réseaux sociaux ou par email!
FAQ
Que couvre la formation gratuite sur les LLMs?
Elle couvre les bases des LLMs, la façon dont les développeurs interagissent avec les modèles, leurs limites courantes et des moyens pratiques de construire en tenant compte de celles-ci.
À qui s’adresse le guide des LLMs axé sur les développeurs?
Il s’adresse aux développeurs qui veulent comprendre suffisamment les modèles pour construire de meilleurs produits, pas seulement copier des templates de prompts.
Qu’est-ce que les développeurs devraient éviter?
Évitez de traiter les LLMs comme des API déterministes normales. Leurs échecs, leurs limites de contexte et leurs besoins d’évaluation changent le travail d’ingénierie.
Pourquoi les LLMs en production ont-ils besoin de plus qu’un prompt?
Le RAG, le fine-tuning, la gestion de l’historique et les évaluations aident à contrôler la pertinence, le caractère aléatoire, le coût et les modes d’échec.
Quelle règle de sécurité est importante dès le premier prototype?
N’exposez aucune information sensible et limitez les personnes ou les systèmes qui peuvent accéder au modèle et aux outils connectés.