Découvrez ce que fait vraiment un grand modèle de langage, des jetons au post-entraînement, ce qu'il peut faire et ne peut pas faire, et comment en choisir un pour votre propre tâche à partir de preuves plutôt que d'un palmarès.
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À la fin de ce cours, vous pourrez :
Un grand modèle de langage écrit un texte fluide sur presque tous les sujets. Il est donc facile de lui faire confiance et difficile de le juger. Deux modèles peuvent donner des réponses qui semblent aussi bonnes l’une que l’autre. Pourtant, l’un d’eux peut se tromper deux fois plus souvent sur votre propre travail, coûter quatre fois plus cher ou faire attendre vos clients.
Dans ce cours, vous apprenez comment fonctionne un modèle de langage, au niveau dont a besoin la personne qui en choisit un : les jetons, les probabilités et les étapes de l’entraînement, sans mathématiques lourdes. Vous voyez de vrais modèles faire de vraies erreurs. Vous apprenez quelles erreurs plus de contexte peut corriger, et lesquelles demandent une vérification en dehors du modèle.
Ensuite, vous comparez des modèles comme le fait une équipe rigoureuse. Le service d’assistance de Larkfield va bientôt répondre aux clients en anglais et en français, et il doit choisir un modèle. Vous créez un petit jeu de test, vous notez les réponses avec une grille avant de savoir quel modèle les a écrites, et vous mesurez le temps et le coût. Le cours utilise de vraies réponses enregistrées de modèles hébergés et de modèles à poids ouverts exécutés sur un petit ordinateur de bureau. Vous pouvez donc faire chaque comparaison sans clé d’API.
Enfin, vous transformez les preuves en une décision qu’une autre personne peut vérifier, avec une solution de repli et les conditions pour la réexaminer. Des diagrammes et des graphiques interactifs portent les idées principales, ce qui garde le texte court.
Vous avez suivi le cours Mathématiques et statistiques essentielles pour l'IA, ou vous savez lire une distribution de probabilité, une moyenne et un centile. Le cours L'apprentissage profond et les transformeurs expliqués est un bon complément, mais il n'est pas obligatoire. Vous n'avez pas besoin de clé d'API : chaque comparaison utilise des réponses enregistrées, et les appels en direct sont facultatifs.
Cours à suivre avant : Mathématiques et statistiques essentielles pour l'IA.
Les personnes qui connaissent les bases des probabilités et des statistiques, comme dans le cours Mathématiques et statistiques essentielles pour l'IA, et qui doivent décider quel modèle de langage un produit doit utiliser. Le parcours principal ne demande aucune programmation. Des carnets (notebooks) facultatifs vous permettent d'exécuter certains exemples.
Vous pouvez étudier les idées de ce cours sans écrire de code. Lisez les modules 1 à 4 (environ 4–6 h), répondez à leurs vérifications des connaissances, et obtenez un certificat des notions gratuit. Vous pourrez revenir à la pratique plus tard.
Les parcours pour les personnes qui dirigent ou utilisent l'IA suivent ce cours de cette façon. Voir les parcours
Des spécialistes de l'IA expérimentés ont conçu ce cours. L'IA nous a aidés à rédiger le contenu; des personnes ont choisi l'approche pédagogique et les exemples, et ont révisé chaque leçon. Les résultats que vous voyez sont les vrais résultats de l'exécution du code. Comment nous créons les cours
Voyez ce qui se passe à l'intérieur d'un modèle de langage, au niveau dont vous avez besoin pour bien l'utiliser. Le texte devient des jetons (tokens), le modèle donne une probabilité à chaque jeton suivant possible, et les étapes de l'entraînement façonnent sa manière de répondre.
Apprenez ce qu'un modèle peut faire et ne peut pas faire. Distinguez la fenêtre de contexte de la mémoire que gère l'application, voyez ce qu'apportent les modèles de raisonnement et les modèles multimodaux, et reconnaissez les erreurs courantes, des faits inventés aux réponses qui changent selon la formulation.
Comparez les façons dont un modèle arrive dans votre produit, une API hébergée ou des poids ouverts sur votre propre matériel. Vérifiez les licences et les conditions sur les données, et évaluez la latence, le débit, la mémoire et la quantification au niveau d'une décision.
Évaluez des modèles sur votre propre tâche. Créez un petit jeu de test représentatif, notez les réponses avec une grille constante avant de voir le nom des modèles, et mesurez la latence et l'utilisation de jetons.
Transformez les preuves en une décision qui dure. Pesez les exigences, prévoyez une solution de repli en cas de panne ou de retrait d'un modèle, et rédigez une recommandation avec ses hypothèses et les signaux qui demandent de la réexaminer.
Deux études de cas de bout en bout sur des données publiques et synthétiques. Choisissez un modèle pour répondre en deux langues au nom d'un gouvernement, puis choisissez un modèle qui doit s'exécuter sur votre propre matériel. Terminez-en au moins une pour obtenir le certificat. Chacune peut entrer dans votre portfolio.
Terminez au moins une étude de cas pour obtenir le certificat. Les autres sont facultatives. Ce que couvre chacune
Utilisez tous les modules dans un projet pratique. Vous recueillez des preuves, puis vous les comparez aux objectifs du cours.
Des projets réalistes du début à la fin, sur de vraies données, avec chaque résultat expliqué. Chacun devient une pièce de votre portfolio. Terminez-en au moins une pour obtenir le certificat; les autres sont facultatives.
Choisir un modèle pour des réponses gouvernementales bilingues3 h
Comparer des modèles hébergés et locaux sur de vraies questions en anglais et en français du gouvernement du Canada, avec une grille d'évaluation, le coût et la latence mesurés, et une note de décision.
Choisir un modèle qui fonctionne sur votre propre matériel3 h
Une règle de confidentialité interdit d'envoyer le texte à un fournisseur : comparer des modèles à poids ouverts et des quantifications sur un portable, mesurer la mémoire, la vitesse et la qualité, et en recommander un.
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