Sujet
Les LLMs sont à la base de la plupart des produits d'IA modernes. Cette page regroupe les articles qui expliquent leur fonctionnement, leurs limites et la façon dont les builders devraient penser à les utiliser.
Un regard pratique sur notre façon de diriger les agents de programmation, de protéger le contexte, de déboguer avec des preuves et de préserver le jugement humain.
On a mesuré une douzaine de façons de gérer le contexte sur notre tuteur IA en production, d'abord sur des modèles cloud avec cache, puis sur des modèles locaux, et le conseil par défaut du domaine s'est inversé : avec le prompt caching moderne, tout garder a battu toutes les stratégies de summarisation sur le coût, la latence et la mémoire en même temps.
Un parcours pratique pour passer de la vitesse des agents de programmation aux compétences de conception, d’évaluation et d’analyse des échecs exigées par le vrai travail d’ingénierie IA.
Pourquoi le débat entre boucles et graphes rate la cible, ce qui a vraiment changé dans l'orchestration d'agents, et quelles parties de vos systèmes doivent rester déterministes.
La partie utile n’est pas de donner plus de contexte aux agents. C’est de rendre vos recherches, vos notes et vos sources de nouveau accessibles lors de la prochaine session.
Pourquoi un rabais de 90 % sur une API peut cacher des changements de modèle et exposer vos identifiants, votre code et votre dépôt.
Une méthode pratique pour cesser de surveiller les agents de code : concevez leur contexte, leurs outils, leurs vérifications, leurs budgets et leurs conditions d’arrêt.
La diffusion sculpte le bruit. Les modèles autorégressifs prédisent les tokens visuels. Voici comment les deux transforment des prompts en images.
Ce qui a changé dans le développement avec l’IA, pourquoi le code généré semble accélérer le travail et où le jugement d’ingénierie compte encore.
Comment Gemini, DeepMind, AI Studio et la distribution de Google ont transformé le lancement moqué d’un chatbot en menace pour OpenAI.
Comment fonctionne la distillation, pourquoi les labos d’IA accusent leurs rivaux de copier et où l’argument de propriété se complique.
Le prompting dit à l’agent quoi faire. Le harness contrôle ses outils, ses permissions, ses tests, ses traces et ses échecs.
Le RAG change le contexte, pas le modèle. Voici quand le retrieval aide, quand il n’aide pas et quand passer au fine-tuning.
Un cours gratuit de 42 vidéos pour comprendre le comportement des modèles, pas pour collectionner d’autres astuces de prompting.
Comment repérer et retirer le « slop IA » de vos textes
Une explication claire de ce que les LLMs apprennent réellement, de ce qui distingue les humains et de la raison pour laquelle l’AGI n’est pas à nos portes
Deep Research d’OpenAI expliqué
Le raisonnement, les outils, les coûts et les cas où mini est meilleur
Un contexte d’un million de tokens? Des outils bon marché? Le moment idéal pour les agents
La vérité sur l’IA « intelligente »
Conseils pour créer le prompt parfait pour chaque modèle
(séance de formation complète) (parcours typique des entreprises)
Dans les coulisses du Model Context Protocol d’Anthropic
Une formation GRATUITE de 2 heures sur les LLMs (partie 1)!
L’avenir des LLMs
Ce que les LLMs apprennent vraiment...
Le cours vidéo complet de 10 heures est maintenant en ligne, premier module de 4 heures gratuit
Une brève introduction aux grands modèles de langage (LLMs)
Comment ChatGPT fonctionne vraiment, sans mathématiques ni code
Le changement majeur de DeepSeek pour l’efficacité des LLMs
Le fine-tuning par renforcement expliqué
Une introduction à la programmation Python avec ChatGPT
Le cours d’introduction à Python dont le secteur avait besoin est arrivé
Comment les LLMs transforment les emplois pour toujours
Devenez un développeur de LLMs expert grâce à ces cours
Le besoin de nouvelles compétences et de nouveaux rôles
Comment Utiliser l'IA pour Améliorer vos Textes
Le CAG représente-t-il l’avenir des LLMs ?
Comment rester concurrentiel à l’ère de l’IA
Rédigez comme un Pro avec les Outils d’IA
Recherche et Rédaction : Pourquoi les Outils d’IA Changent la Donne
Votre prochaine étape en IA !
Meilleures pratiques d’élagage et de distillation
Économisez : quand une IA plus simple surpasse les LLMs
L’optimisation des grands modèles de langage pour la génération augmentée par récupération
Construisez un système RAG plus intelligent
Le fine-tuning d’un modèle d’embeddings en vaut-il la peine ?
Génération augmentée par la recherche d’information ou long contexte : une comparaison complète
Qu’est-ce qui rend une IA vraiment utile?
Techniques avancées d’indexation vectorielle pour le RAG
Le cours pour développeurs de LLMs le plus pratique et approfondi qui soit
Démo sans code d’une évaluation personnalisée de LLMs
Construire la meilleure stack RAG : une analyse de l’étude riche en enseignements de Wang et al.
Comment le modèle o1 d’OpenAI réfléchit aux problèmes (et pourquoi il est plus lent)
Les GMLs ne sont pas juste une mode
Les vrais outils d’IA qui révolutionnent le marketing moderne au-delà de ChatGPT
L’art de Rendre les Choses Simples Compliquées
10 (+1) questions que les managers et les dirigeants devraient connaître sur Llama 3.1
Entraîner des LLMs avec des données synthétiques
L’article Chameleon expliqué
Notre premier livre : Building LLMs for Production: Enhancing LLM Abilities and Reliability with Prompting, Fine-Tuning, and RAG
Comprenez comment les LLMs comme GPT-4 décident qu’ils ont répondu adéquatement à votre question
Une fenêtre de contexte infinie ?!
Le MoE de Mixtral expliqué
À quoi ressemblera l’avenir des soins de santé ?
Les journalistes seront-ils remplacés par l’IA?
ChatGPT Expliqué : L'Impact du RLHF et du RLAIF sur l'IA
Un résumé des progrès de la recherche et des nouvelles importantes en IA en 2023 !
L’épisode 25 du podcast What's AI avec Jerry Liu, PDG et cofondateur de LlamaIndex
Des conseils pour savoir quoi faire avec votre modèle de langage ou votre API
Apprenez le LLMOps maintenant. Un guide complet et gratuit.
De Microsoft GitHub à Google DeepMind : Paige Bailey
Quitter un doctorat pour le monde des startups
Découvrez 5 applications révolutionnaires de GPT-4 et de Llama-2 : aucune programmation requise !
Comment nous avons construit une application Web ChatGPT open source basée sur le RAG
Le tuteur IA de Towards AI! Des réponses à toutes vos questions sur l’IA et les LLMs avec des références!
Découvrez les comportements uniques des différents grands modèles de langage et maîtrisez des techniques de prompting avancées!
Améliorez la performance de l’IA avec le fine-tuning
LLaVA : combler l’écart entre l’IA visuelle et langagière avec GPT-4
Qu’est-ce que MetaGPT? Des agents LLM collaborent pour résoudre des tâches complexes
Un survol du premier 3D-LLM
L’épisode 16 du balado What’s AI avec Jay Alammar.
Épisode 15 du What's AI Podcast avec Luis Serrano de Cohere
Naviguer dans un monde de l’IA en pleine évolution : le parcours de Felix Tao, de chercheur à CEO
Une introduction au piratage de prompt et à l’injection de prompt.
Une entrevue avec David Mertz, développeur senior, data scientist et auteur
Les définitions de Logan Kilpatrick pour tous les mots à connaître sur OpenAI, GPT et l’IA en 2023
Construire avec les LLMs et ChatGPT et travailler chez OpenAI avec Logan Kilpatrick (Dev Rel @OpenAI). What's AI, épisode 11
SAM, la segmentation guidée par prompts et le plus grand jeu de données de segmentation à ce jour !
Il existe une nouvelle méthode secrète, une nouvelle compétence qui vous rendra 10 fois plus efficace. C’est le langage propre à l’IA : le prompting. Voici quelques points clés de mon entrevue avec Sa
Si vous pensiez que ChatGPT était bon, attendez d’essayer celui-ci...
Une liste organisée des plus récentes avancées en IA par date de publication, avec une explication claire, un article plus détaillé et le code.
Qu’est-ce qu’un ingénieur de prompts et comment s’améliorer dans ce domaine…
La plus récente IA conversationnelle d’OpenAI expliquée
Les plongements textuels expliqués
Un modèle à code source libre aussi puissant que GPT-3 !
Générez facilement des descriptions textuelles d’images avec les modèles CLIP et GPT !
En imitant le système nerveux du nématode pour traiter efficacement l’information, ce nouveau système intelligent est plus robuste, plus interprétable et plus rapide à entraîner que les architectures actuelles de réseaux neuronaux profonds comptant des millions de paramètres.
Si vous vous êtes déjà demandé ce qu’est GPT-3 et comment il peut vous être utile, à vous ou à votre entreprise, voici l’article que vous cherchiez.
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