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 15 — API serverless vs infrastructure dédiée
Quinzième billet du LLM Primer VI. Le calcul du seuil de rentabilité, la ligne d'ingénierie plateforme sous-estimée, et pourquoi la posture réaliste est presque toujours hybride.
2026-05-07
Chapitre 6 — Élagage et distillation des connaissances
Sixième billet du LLM Primer VI. La sparsité 2:4 accélérée par Hopper, la distillation qui transfère la distribution du professeur, et l'ordre dans lequel les trois compressions se composent.
2026-04-28
Chapitre 5 — Démystifier la quantification
Cinquième billet du LLM Primer VI. Pourquoi un modèle 70B survit au 4 bits alors qu'un modèle 1B non — et comment choisir la recette entre AWQ, GPTQ, SmoothQuant et GGUF.
2026-04-27
Chapitre 4 — Silicium spécialisé et ASIC pour l'IA
Quatrième billet du LLM Primer VI. Groq LPU, AWS Inferentia2, TPU v5p/v6 et Intel Gaudi 3 — où les ASIC gagnent, où ils perdent, et comment la forme de la charge tranche.
2026-04-26
Chapitre 3 — GPU de centre de données pour l'IA générative
Troisième billet du LLM Primer VI. H100, H200, B200, L40S, MI300X — lus comme des profils de bande passante et de VRAM plutôt que par le chiffre de FLOP/s sur la fiche.
2026-04-25