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 10 — Les frameworks d'évaluation de référence
Dixième billet de la tournée du LLM Primer III. Un guide de terrain des frameworks qui transforment la triade d'évaluation en quelque chose qu'une équipe peut faire tourner — RAGAS, TruLens, DeepEval d'un côté, Braintrust, LangSmith, Phoenix, Galileo, Opik de l'autre, et l'écart d'évaluation qu'aucun d'eux n'a encore comblé.
2026-03-27Chapitre 9 — La triade d'évaluation RAG
Neuvième billet de la tournée du LLM Primer III. Un système RAG peut échouer à trois endroits différents et les échecs paraissent identiques vus de l'extérieur — la triade d'évaluation Pertinence du Contexte, Fidélité, et Pertinence de la Réponse est le petit vocabulaire qui empêche de corriger un bug en mesurant un autre.
2026-03-26Chapitre 11 — Évaluation, Calibration et Inférence
Chapitre 11 de la série LLM Primer II. Le chapitre où l'on demande comment quiconque peut mesurer une machine capable de dire n'importe quoi — et où l'on découvre qu'un modèle confiant est souvent un modèle mal calibré. Perplexité, calibration, barres d'erreur des benchmarks, et la géométrie de la recherche pour contrôler les hallucinations.
2026-03-13Chapitre 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 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.
2026-02-24
La Série LLM Primer — Un guide de terrain de l'IA générative, construit volume après volume
La Série LLM Primer — un guide de terrain en sept volumes sur l'IA générative par Sho Shimoda. Chaque volume couvre une couche distincte du travail avec les grands modèles de langage, des fondations à la mise à l'échelle jusqu'à la sécurité. Voici la page d'accueil : un aperçu de toute la série, plus la tournée chapitre par chapitre en cours des premiers volumes.
2026-02-15