Dix modules qui vous emmènent à l'intérieur des modèles. Les entrailles des transformers, comment fonctionnent réellement le préentraînement et le post-training, les articles qui font avancer la frontière, le mixture-of-experts, l'attention efficace, les astuces d'inférence, l'interprétabilité, et les questions de sécurité et de gouvernance auxquelles tout praticien sérieux doit pouvoir répondre.
Vous avez terminé IA Avancée ou vous exploitez déjà l'IA en production depuis un certain temps, et maintenant les questions deviennent plus difficiles. Pourquoi ce modèle fait-il cela. Qu'y a-t-il vraiment dans l'article que tout le monde cite. Quels compromis devraient intéresser mon équipe lorsque GPT-next sortira. Ce cours s'adresse aux praticiens qui veulent raisonner à partir des premiers principes, et non à partir de Twitter.
Dix modules, trois leçons chacun. Des questionnaires partout. Chaque mécanisme reçoit un diagramme que vous pouvez réellement lire.
L'attention, les flux résiduels, la tokenisation, et ce qui se passe vraiment à chaque passe avant.
SFT, RLHF, DPO, et les techniques d'alignement plus récentes. Pourquoi le modèle de base n'est jamais toute l'histoire.
Une visite guidée des travaux qui façonnent la prochaine génération de modèles, avec les articles qui comptent.
Données, échelle, lois d'échelle, et ce qu'une exécution d'entraînement coûte réellement une fois que vous l'écrivez tout.
Comment fonctionne MoE, pourquoi c'est partout maintenant, et les pièges opérationnels que personne ne mentionne d'avance.
FlashAttention, variantes d'attention linéaire, motifs creux. Les astuces qui rendent les contextes longs abordables.
Mise en cache KV, décodage spéculatif, quantisation, et les compromis de la pile de service qui maintiennent le coût par token raisonnable.
Interprétabilité mécaniste, sondes, attribution de caractéristiques. Ce que nous savons réellement de ce qui est à l'intérieur.
L'état de l'art des agents autonomes, des tâches à long horizon, et les sauts de capacité à l'horizon proche.
Risques catastrophiques, cadres d'évaluation, politique nationale, et les questions de gouvernance auxquelles toute équipe sérieuse doit éventuellement répondre.
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