Architecture et préparation des données pour l'IA générative avec les LLM

Les grands modèles de langage (LLM) redéfinissent le paysage technologique, mais le secret de leur succès réside dans leur conception interne et la qualité des données qu'ils consomment. Ce cours offre un parcours clair, basé sur du texte, pour quiconque souhaite comprendre comment ces systèmes complexes sont construits et comment préparer les informations pour le traitement par l'IA. Vous passerez des concepts fondamentaux à la logique pratique derrière les modèles les plus avancés utilisés aujourd'hui. À la fin de ce cours, vous aurez une solide compréhension des choix architecturaux qui définissent l'IA générative et des pipelines de données qui les rendent fonctionnels. Vous serez capable d'expliquer comment les modèles apprennent les motifs et quelles étapes sont nécessaires pour s'assurer que les données sont prêtes pour l'entraînement ou le réglage fin. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'évolution des réseaux neuronaux de base vers les architectures modernes basées sur les Transformers. - Apprendre les mécanismes de l'auto-attention et comment les modèles traitent et génèrent du texte de type humain. - Pratiquer les techniques de nettoyage, de normalisation et de tokenisation des données pour les ensembles de données à grande échelle. - Explorer le rôle des bases de données vectorielles et de la génération augmentée par récupération (RAG) dans les flux de travail d'IA actuels. - Différencier les différents types de modèles, y compris les GAN, les RNN et les modèles de diffusion. - Appliquer les bases de l'ingénierie des prompts pour mieux contrôler et affiner les sorties du modèle. Le cours commence par une introduction approfondie à la terminologie de l'IA et à l'histoire de la modélisation de séquences avant de passer aux spécificités de la conception de modèles modernes et des stratégies de préparation des données. Cette approche structurée garantit que vous développez une base théorique solide avant d'explorer comment ces systèmes sont mis en œuvre dans des scénarios réels. Ce cours est conçu pour les débutants, les passionnés de données et les ingénieurs en herbe qui souhaitent comprendre le fonctionnement interne de l'IA générative sans avoir besoin d'une expérience préalable dans le domaine. Commencez dès aujourd'hui à bâtir vos connaissances fondamentales sur l'architecture de l'IA générative.