LLM (Large Language Model)
Code UE : USID1K
- Cours + travaux pratiques
- 3 crédits
Responsable(s)
Béatrice ARRUABARRENA
Public, conditions d’accès et prérequis
Machine learning/Deep Learning
Objectifs pédagogiques
Après une présentation des principaux concepts des LLM et à leur fonctionnements, ce cours permettra d’acquérir les bonnes pratiques pour utiliser un LLM et l’adapter à son propre corpus.
- Comprendre les principes des Large Language Models (LLM)
- Savoir manipuler un LLM
- Adapter un LLM à son corpus documentaire - Finetuning
Contenu
Fondamentaux LLM
- Language Model des LLMs et Foundation Model des LLMs
- Reseau de neurones/ quantization/ enjeux hardware
- Fonctionnement théorique des « transformers »
- Le mécanisme d’« attention “
- Tokenisation et embedding
- Génération de texte
- De GPT à ChatGPT
- Les APIs pour LLMs
- Les différentes tâches de NLP: le choix du modèle LLM en fonction de la tâche
- Applications pratiques sur différentes tâches
- Utiliser un LLM en local
- Choix d’un modèle adapté à son cas d’usage
- La génération augmentée de récupération (RAG)
- Unsupervised/supervised fine-tuning
- Implémenter un RAG pour différentes tâches de LLMs
Modalité d'évaluation
Projet
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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RECHERCHE MULTI-CRITERES
Plus de critères de recherche sont proposés:
-
Vous pouvez sélectionner des formations grâce à un mot ou à une expression (chaîne de caractères) présent dans l’intitulé de la formation, sa description ou ses index (discipline ou métier).
Des mots-clés sont suggérés à partir du 3e caractère saisi, mais vous pouvez aussi rechercher librement. - Les différents items sélectionnés sont croisés.
ex: "Comptabilité" et "Diplôme" - Les résultats comprennent des formations du Cnam Liban (UE, diplômes, certificats, stages) et des formations proposées à distance par d'autres centres du Cnam.
- Les codes des formations du Liban se terminent par le suffixe LIB.
- Dans tous les cas, veillez à ne pas insérer d'espace ni de ponctuation supplémentaire.
Plus de critères de recherche sont proposés:
- Type de diplôme
- Niveau d'entrée
- Modalité de l'enseignement
- Programmation semestrielle
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Master Méga Données et Analyse Sociale (MéDAS)
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Lieu(x)
Alternance
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Lieu(x)
La Plaine Saint-Denis
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Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
Voir le calendrier, le tarif, les conditions d'accessibilité et les modalités d'inscription dans le(s) centre(s) d'enseignement qui propose(nt) cette formation.
Enseignement non encore programmé
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Béatrice ARRUABARRENA