Introduction aux LLM
Cette page fournit un guide facile à comprendre sur les LLM (grands modèles de langage) des bases aux applications pour les passionnés d'IA.
Chapitre 7 — Implémenter le contrôle d'accès
Septième billet de la tournée du LLM Primer III. ACL au niveau document comme fondation, RBAC avec les étiquettes de sensibilité Microsoft Purview, ReBAC avec Zanzibar et SpiceDB, et la discipline pré-filtre contre post-filtre qui tourne sous tous.
2026-03-24Chapitre 10 — Mathématiques du Post-Entraînement et de l'Alignement
Chapitre 10 de la série LLM Primer II. Le chapitre où un prédicteur du prochain mot brillant mais sauvage est civilisé en assistant utile — affinage supervisé, modélisation de la récompense, RLHF tenu en laisse par KL, et la dérivation élégante de DPO qui fait disparaître tout le pipeline de RL.
2026-03-12Chapitre 11 — Recherche de pointe : MoE, modèles de raisonnement et le nouvel axe de mise à l'échelle
Chapitre 11 de la série LLM Primer I. Les frontières de recherche qui sont désormais réalité de production — mixture-of-experts, mémoire augmentée par recherche, tokenisation multimodale native, apprentissage continu et le paradigme de scaling au moment de l'inférence qui a produit les modèles de raisonnement d'aujourd'hui. Le plus grand ajout de contenu de l'édition 2026.
2026-02-28Chapitre 7 — Au-delà de la prédiction du prochain token : embeddings, recherche et multimodalité
Chapitre 7 de la série LLM Primer I. Les capacités qui transforment un prédicteur du prochain token en bien plus — embeddings, recherche sémantique, retrieval-augmented generation et la transition vers les entrées multimodales. Comment RAG garde réellement un LLM ancré dans de vrais documents au lieu d'inventer.
2026-02-24Chapitre 6 — Affinage et adaptation : du modèle brut à l'assistant utile
Chapitre 6 de la série LLM Primer I. La pile complète d'adaptation — du pilotage bon marché basé sur les prompts à l'affinage efficace en paramètres jusqu'à l'alignement complet avec RLHF et ses successeurs modernes comme DPO. Pourquoi le post-entraînement est désormais là où se différencient vraiment les API de modèles fermés.
2026-02-23Chapitre 3 — Réseaux neuronaux pour le langage : des RNN au self-attention
Chapitre 3 de la série LLM Primer I. Pourquoi les réseaux feedforward ne pouvaient pas gérer le langage, comment les RNN ont buté contre un mur, et ce que l'attention a changé. Une progression conceptuelle nette à travers les trois formes de réseaux neuronaux qui ont défini le NLP moderne — sans l'anxiété mathématique.
2026-02-20