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Une courte introduction…
Bienvenue de nouveau sur ma chaîne. Aujourd’hui, je veux reprendre quelque chose que j’ai fait il y a quelques années. En 2021, j’ai partagé un guide pour apprendre l’apprentissage automatique avec une foule de ressources incroyables pour entrer dans le domaine et vous améliorer.
Même si je tiens ce guide à jour en modifiant et en ajoutant constamment des cours, des livres, des infolettres pertinentes, des balados et bien plus, le domaine a beaucoup changé, tout comme mon point de vue. Je crois maintenant que le moment est venu de créer des produits et d’apprendre des compétences concrètes plutôt que de se concentrer seulement sur la théorie derrière ces puissants algorithmes.
C’est le moment de plonger dans les grands modèles de langage et d’apprendre à les utiliser et à travailler avec eux. Si vous avez hâte de vous lancer en IA ou d’améliorer vos compétences actuelles, cet article est votre guide complet pour maîtriser les LLMs, adapté à différents parcours. Si la programmation ou l’IA sont complètement nouvelles pour vous, je recommande de commencer avec mon guide pour débutants lié ci-dessous.
L’importance des LLMs et l’état actuel de l’IA
Avant d’expliquer comment apprendre, voyons pourquoi les LLMs jouent un rôle essentiel dans le paysage technologique actuel. Et pourquoi les compétences en MLOps, ou même en LLMOps, deviennent de plus en plus pertinentes, parfois davantage que les mathématiques et la science derrière les modèles. Les LLMs révolutionnent notre interaction avec la technologie, des agents conversationnels à l’analyse avancée des données. Des entreprises de toutes les industries intègrent ces modèles pour améliorer l’expérience de leurs clients, automatiser des tâches et stimuler l’innovation. Je suis presque certain que toutes les entreprises du S&P 500 utilisent l’IA de plusieurs façons, soit en la construisant, soit en exploitant des produits existants comme les modèles GPT d’OpenAI. Comprendre les LLMs ouvre la porte à des carrières de pointe et vous place à l’avant-garde du progrès en IA. En passant, ceci n’est pas un cours. Je ne crois pas qu’un seul cours puisse tout vous enseigner. Il s’agit plutôt d’une liste pratique de ressources pour vous aider à apprendre les compétences les plus importantes dans l’industrie et à construire un solide portfolio axé sur les LLMs afin d’obtenir votre prochain emploi, d’augmenter votre productivité ou de lancer votre propre startup. Et tout est entièrement gratuit. Je partage toutes les ressources gratuites ainsi que quelques options payantes si elles vous intéressent, mais celles-ci ne sont certainement pas nécessaires pour devenir spécialiste des LLMs.
En passant, ce guide est un projet continu que je mettrai régulièrement à jour. Si vous connaissez de bonnes ressources sur l’utilisation concrète des LLMs qui n’y apparaissent pas, envoyez-les-moi ou ouvrez un problème sur GitHub. Je vais certainement les consulter et les ajouter.
Commencer avec les LLMs
Votre parcours avec les LLMs commence par la construction d’une base solide. J’ai sélectionné de courtes vidéos YouTube riches en information pour vous présenter les concepts et la terminologie des LLMs. Elles divisent les idées complexes comme les transformers, les mécanismes d’attention et les embeddings en contenu facile à comprendre. Je crois que l’écoute de vidéos est la meilleure façon de commencer dans un nouveau domaine. Il suffit de s’asseoir, de relaxer et d’en profiter. Il n’y a aucun engagement, vous ne faites qu’écouter. Pour les personnes qui apprennent mieux à l’oreille, je partage aussi de nombreux balados où vous pouvez découvrir les discussions fascinantes de spécialistes du domaine. Ils sont parfaits pour apprendre pendant vos déplacements, vos courses ou vos temps libres. Je trouve les balados et les livres audio extrêmement efficaces pour apprendre tout en faisant autre chose. Mes principales recommandations comprennent le Lex Fridman Podcast, Machine Learning Street Talk et, bien sûr, mon balado What’s AI avec Louis-François Bouchard. Nous y approfondissons des sujets d’IA et partageons les histoires inspirantes de personnes expertes du domaine. Le guide en contient plusieurs autres.
Approfondir vos connaissances avec la lecture et les cours en ligne
Pour approfondir vos connaissances sur les LLMs, j’ai rassemblé différents documents à lire et les meilleurs cours gratuits en ligne. Si vous aimez lire, découvrez des articles et des livres intéressants comme The Illustrated Transformer de Jay Alammar, que j’espère vous connaissez. Sinon, vous devez le chercher maintenant et lire cet article incroyable. Ce contenu visuel simplifie le fonctionnement des modèles de langage actuels. Les cours en ligne offrent aussi des expériences d’apprentissage structurées et complètes. Découvrez le cours Train & Fine-Tune LLMs for Production d’Activeloop, Towards AI et Intel Disruptor Initiative, ainsi que la LLM University de Cohere. Les deux mélangent gratuitement la théorie et la pratique. Pour une approche appliquée, le cours Gradio de freeCodeCamp sur YouTube vous enseigne à créer des interfaces pour vos modèles. Que vous choisissiez des ressources gratuites ou des cours payants, ceux-ci amélioreront considérablement votre compréhension et votre utilisation des LLMs.
La pratique mène à la maîtrise
Pratiquez. Pratiquez. Pratiquez.
La pratique est la fondation de la maîtrise des LLMs. En fait, elle est la fondation de toute maîtrise. Commencez par construire des projets simples ou suivez les cours pratiques de la liste. Utilisez des bibliothèques comme fastText pour les modèles de classification de texte, ou explorez Hugging Face pour découvrir les modèles de traitement du langage à la fine pointe. Je recommande aussi LangChain & Vector Databases in Production, une ressource fantastique pour apprendre par la pratique. Et rappelez-vous que des outils comme ChatGPT ou GitHub Copilot peuvent vous servir d’assistants de programmation et simplifier votre développement. Expérimentez, construisez et apprenez en faisant. La clé de la maîtrise est une expérience pratique combinée à la constance, à l’apprentissage continu et à l’adaptation. Je crois aussi qu’il est important d’apprendre et de pratiquer avec différentes modalités, donc en écoutant, en regardant, en lisant et en faisant. Voilà pourquoi j’ai cherché pour vous des ressources qui couvrent toutes ces modalités.
Les prompts et le RAG
Je voulais ensuite mettre l’accent sur les nouvelles approches intéressantes : les prompts et la génération augmentée par la recherche d’information, ou RAG. Ces compétences sont essentielles pour utiliser efficacement les modèles et construire des applications de traitement du langage. J’ai inclus un ensemble complet de ressources pour vous aider à maîtriser ces techniques. Je veux souligner l’excellente ressource de l’équipe Learn Prompting. Learnprompting.org contient essentiellement tout ce dont vous avez besoin pour maîtriser les prompts. Si les applications basées sur le RAG vous intéressent, j’ai présenté des tutoriels comme Building a Q&A Chatbot using GPT and embeddings, qui donne un aperçu pratique de ces aspects avancés des LLMs.
Participer à la communauté et rester à jour
L’apprentissage collaboratif améliore votre parcours en IA. Je vous conseille fortement de rejoindre des communautés d’IA sur Discord, Slack et Reddit pour collaborer, partager des connaissances et discuter de projets. Échanger avec vos pairs apporte de nouveaux points de vue et accélère l’apprentissage. Cela vous motive simplement à travailler plus fort et à en apprendre davantage, tout en vous permettant de créer de nouvelles amitiés avec des personnes qui aiment les mêmes sujets. Je ne sais pas pour vous, mais j’ai très peu d’amis proches dans mon domaine. Ces communautés m’aident à créer de nouvelles amitiés avec des personnes à qui je peux parler d’IA et des autres sujets que j’aime le plus.
Il est aussi important de suivre l’actualité dans le domaine de l’IA. Mais c’est difficile. De nouveaux articles scientifiques, dépôts de code open source et outils apparaissent chaque jour. Vous avez donc besoin de nouveaux « curateurs » pour vous aider. Suivez des chaînes YouTube et des infolettres qui couvrent les derniers développements de l’IA. J’en partage beaucoup dans le guide, mais aussi d’autres comme ByCloud, Letitia, Luis Serrano, ou des infolettres comme Alpha Signal, ThursdAI et bien plus. Ces ressources publient des mises à jour hebdomadaires, des analyses approfondies et des réflexions sur le monde de l’IA pour vous permettre de rattraper rapidement tout ce qui se passe. Et, bien sûr, n’oubliez pas de vous abonner à ma chaîne pour recevoir régulièrement des nouvelles et des analyses qui vous garderont au courant et vous inspireront !
J’ai aussi un balado et une infolettre sur le domaine si vous souhaitez en apprendre davantage sur l’IA. J’espère vous y retrouver !
J’espère que vous avez aimé cette courte présentation de mon nouveau guide et qu’il vous sera utile.
Encore une fois, dites-moi si vous connaissez des ressources intéressantes pour maîtriser les LLMs, si vous suivez le guide ou si vous avez d’autres questions à leur sujet. Je serai heureux de vous aider.
Merci d’avoir tout lu !
Louis
Le guide complet :
[
De zéro à spécialiste des LLMs
Commencez avec les grands modèles de langage en 2023. Un guide complet pour commencer et améliorer vos compétences en LLMs en 2023 sans connaissances avancées dans le domaine, tout en restant à jour avec les dernières nouvelles et les techniques de pointe ! D’abord, si vous ne connaissez rien à la programmation ou à l’IA, veuillez suivre ce g…
](/fr/from-zero-to-hero-with-llms/)
La liste complète sur GitHub :
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GitHub - louisfb01/start-llms : un guide complet pour commencer et améliorer vos compétences en LLMs en 2023 avec peu de connaissances du domaine, tout en restant à jour avec les dernières nouvelles et les techniques de pointe !
Un guide complet pour commencer et améliorer vos compétences en LLMs en 2023 avec peu de connaissances du domaine, tout en restant à jour avec les dernières nouvelles et les techniques de pointe ! - GitHub - louisfb01/star…
GitHublouisfb01
](https://github.com/louisfb01/start-llms)
FAQ
Qu’est-ce qu’une personne débutante devrait apprendre en premier sur les LLMs ?
Commencez par les tokens, les prompts, les limites des modèles, l’utilisation des API et les applications simples avant d’ajouter une orchestration complexe.
Pourquoi apprendre le LLMOps ?
Les systèmes de production ont besoin de déploiement, d’évaluation, de suivi, de gestion des versions, de contrôle des coûts et de gestion des données au-delà des appels au modèle.
Quel projet constitue une bonne introduction au RAG ?
Un agent de questions-réponses sur des documents choisis enseigne les plongements, la recherche d’information, la construction du contexte et la génération de réponses ancrées.
Des ressources gratuites peuvent-elles permettre de construire un bon portfolio sur les LLMs ?
Oui, si les personnes qui apprennent les transforment en projets originaux avec une évaluation claire et une explication de leurs décisions.
Que doit démontrer un portfolio d’apprentissage sur les LLMs ?
Montrez la construction pratique, le débogage, la recherche d’information, l’évaluation, le déploiement et une compréhension de la confidentialité et des modes d’échec.