Cours
Introduction aux LLM en Python
IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 06/2026
PythonArtificial Intelligence3 h11 vidéos34 Exercices2,700 XP33,842Certificat de formation
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Essayez pour les entreprisesDescription du cours
Découvrez ce qui se cache derrière l'engouement pour les grands modèles linguistiques
Les grands modèles de langage (LLM) sont devenus des outils essentiels à l'origine de certaines des avancées et des applications les plus étonnantes dans le paysage actuel de l'intelligence artificielle. Ce cours pratique vous apportera les connaissances pratiques et les compétences nécessaires pour comprendre, construire et exploiter la puissance des LLM pour résoudre des tâches linguistiques complexes telles que la traduction, la génération de langues, etc.
Découvrez l'architecture LLM et exploitez les modèles pré-entraînés
Grâce à des exercices de codage interactifs, vous découvrirez différentes architectures de transformateurs et comment les identifier. Vous découvrirez comment tirer parti des modèles de langage pré-entraînés et des ensembles de données de Hugging Face pour affiner et évaluer votre modèle à l'aide de métriques avancées adaptées aux LLM. Enfin, vous en saurez plus sur les problèmes d'éthique et de partialité qui se posent dans le cadre des LLM et sur les moyens de les identifier. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de construire des LLM, de les affiner et de les évaluer à l'aide de mesures spécialisées, tout en comprenant les principaux défis et les considérations éthiques liés à la mise en œuvre d'applications LLM dans le monde réel.
Prérequis
Working with Hugging Face1
Introduction aux grands modèles de langage (LLM)
Découvrez les grands modèles de langage (LLM). Comprenez leur utilité, puis examinez leur fonctionnement interne pour mieux appréhender leur mécanisme.
2
Affinage des LLM
Découvrez comment exploiter les LLM pré-entraînés et les ensembles de données de Hugging Face pour affiner un modèle.
3
Évaluation des performances du LLM
Explorez différentes mesures pour évaluer les performances des modèles et terminez en découvrant les défis liés à l'application des LLM dans le monde réel.
Introduction aux LLM en Python
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