RAFT
RAG et Fine Tuning d’un LLM3 jours · Intermédiaire
Prochaine session : 2 déc.
2 090 € HT
Devis
Formation LLM : comprendre et utiliser les grands modèles de langage
Un grand modèle de langage (LLM, Large Language Model) produit du texte en prédisant, morceau de mot après morceau de mot (les « tokens »), la suite la plus probable de ce qui précède. Cette mécanique probabiliste, commune à ChatGPT, Claude, Gemini ou Mistral, explique à la fois ses capacités et ses limites.
Il sait rédiger, résumer, traduire, classer ou reformuler, mais il peut aussi affirmer une erreur avec la même assurance qu'un fait exact : il ne « sait » pas, il produit ce qui est le plus plausible, même quand cette probabilité est faible, voire très faible. Les formations LLM portent sur ce fonctionnement, sur ce qu'on peut raisonnablement en attendre, sur la formulation des demandes (prompt engineering) et sur l'encadrement de leur usage dans l'entreprise.
Le texte est converti en unités élémentaires, proches de fragments de mots. Les limites de contexte et la facturation se comptent dans cette unité, pas en mots.
Chaque unité est associée à un vecteur numérique qui situe son sens par rapport aux autres.
Le modèle pondère l'importance des unités les unes par rapport aux autres, ce qui lui permet de tenir compte d'un contexte éloigné dans un document.
Il calcule la probabilité de chaque unité suivante et en choisit une. Le réglage de ce tirage rend les réponses plus stables ou plus variées.
Le modèle apprend d'abord sur de grands volumes de texte, puis est ajusté pour suivre des instructions et respecter des règles d'usage.
Un repère : rien dans cette mécanique ne vérifie l'exactitude. C'est pourquoi la vérification reste à la charge de l'utilisateur, et pourquoi on connecte les modèles à des sources documentaires.
Questions fréquentes
Aucun pour les formations d'usage. Pour les formations techniques, savoir programmer et consommer une interface de programmation.
Parce qu'il produit la suite la plus probable, non la plus exacte. Sans source fournie, il complète. C'est un comportement attendu, pas une anomalie.
À l’ère des modèles de langage avancés (LLMs) et des agents intelligents, un développeur ne peut plus ignorer les outils d’IA qui redéfinissent les standards de productivité. L’IA permet aujourd’hui de générer du code, automatiser des tâches de test, documenter des APIs, ou encore collaborer avec des agents autonomes pour décomposer et résoudre des problèmes complexes. Face à l’accélération de l’innovation, adopter ces outils, c’est gagner en efficacité, en qualité et en rapidité, tout en s’alignant avec les attentes des équipes modernes de développement.
Décrivez votre contexte et vos outils, nous revenons vers vous sous 24 h ouvrées avec un programme et un devis.
42 formations
3 jours · Intermédiaire
Prochaine session : 2 déc.
2 090 € HT
Devis3 jours · Avancé
Prochaine session : 19 oct.
2 090 € HT
Devis2 jours · Fondamental
Prochaine session : 7 avr.
1 590 € HT
Devis2 jours · Intermédiaire
Prochaine session : 26 oct.
1 690 € HT
Devis3 jours · Fondamental
Prochaine session : 16 nov.
2 090 € HT
Devis2 jours · Fondamental
Prochaine session : 2 nov.
1 590 € HT
Devis