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CHAPITRE 3 · LLM ET VOS DONNÉES · ANIMATION
Le principal risque de sécurité des applications d'IA générative.
CHAPITRE 4 · SPÉCIALISER UN MODÈLE · ANIMATION
Apporter des connaissances ou modifier un comportement.
Adapter un modèle en n'entraînant qu'une petite partie de ses paramètres.
Apprendre au modèle quelles réponses les humains préfèrent.
CHAPITRE 5 · EN PRODUCTION · ANIMATION
Envoyer chaque requête vers le modèle le plus adapté.
Le mécanisme qui évite de tout recalculer à chaque nouveau token.
Faire tourner un grand modèle sur un matériel plus modeste.
Évaluer des milliers de réponses en confiant la notation à un LLM.
Où le faire tourner, combien il coûte, comment vérifier qu'il fonctionne.
CHAPITRE 2 · PROMPT ENGINEERING · ANIMATION
Poser plusieurs fois la question et garder la réponse majoritaire.
Explorer plusieurs pistes, les évaluer, abandonner les impasses.
Brancher un LLM sur vos documents pour qu'il réponde à partir de vos sources.
Mieux retrouver les bons passages : mots-clés, sens, puis reclassement.
CHAPITRE 3 · LLM ET VOS DONNÉES · CODE PYTHON
Un RAG complet en une cinquantaine de lignes, sans framework.
Pourquoi tout mettre dans le prompt ne suffit pas.
Comment donner au modèle le souvenir des échanges précédents.
Réfléchir, agir avec un outil, observer : la boucle d'un agent.
Déclarer des outils et laisser le modèle choisir lesquels appeler.
CHAPITRE 1 · COMPRENDRE LE MOTEUR · ANIMATION
De word2vec au transformer : treize ans pour arriver à ChatGPT.
Un réseau de neurones qui prédit le token suivant, encore et encore.
Les réglages qui rendent les réponses plus prévisibles ou plus variées.
Pourquoi un modèle affirme avec assurance des informations fausses.
Estimer le prix et la vitesse d'un projet avant de le lancer.
CHAPITRE 1 · COMPRENDRE LE MOTEUR · CODE PYTHON
Envoyer un message à un modèle depuis un script et lire sa réponse.
Les briques qui font un prompt clair : rôle, tâche, contexte, format.
Montrer quelques exemples au modèle pour qu'il imite le format attendu.
Faire écrire les étapes intermédiaires pour fiabiliser la réponse.
