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 6 — Risques de la génération augmentée par récupération
Frontières de confiance dans le RAG, injection de documents malveillants, empoisonnement d'index et d'embeddings, et surveillance du chemin de récupération.
2026-05-15
Chapitre 8 — Gestion nouvelle génération du cache KV
Huitième billet du LLM Primer VI. PagedAttention comme mémoire virtuelle pour le cache KV, les évictions H2O/InfiniGen, et le cache de préfixe comme levier de coût le plus rentable.
2026-04-30
Chapitre 1 — La mécanique de la génération de tokens
Premier billet de la tournée du LLM Primer VI. La boucle autoregressive, le contraste préremplissage/décodage, et pourquoi un utilisateur seul laisse un H100 inactif à 99,7 pour cent.
2026-04-23
Chapitre 3 — Génération augmentée par la récupération
Troisième billet de la tournée du LLM Primer V. Le chapitre qui parcourt le pipeline RAG de bout en bout et sépare la démo qui marche sur vos dix documents favoris du système qui survit au contact de votre corpus réel.
2026-04-16Chapitre 8 — Anonymisation des données dans la chaîne RAG
Huitième billet de la tournée du LLM Primer III. Anonymisation pré-génération contre post-génération, les trois familles de techniques — masquage, remplacement synthétique, confidentialité différentielle — et le compromis utilité-confidentialité qui détermine si le système reste utile.
2026-03-25LLM Primer III — Améliorer l'IA d'entreprise avec RAG : présentation de la série et sommaire
Lancement de la tournée chapitre par chapitre du Livre III de la série LLM Primer — Améliorer l'IA d'entreprise avec RAG. Pourquoi la génération augmentée par la recherche semble simple vue de l'extérieur et constitue, en réalité, un empilement de disciplines, à qui ce livre s'adresse, et le calendrier des onze billets qui suivent, du 18 au 28 mars.
2026-03-17Chapitre 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.
2026-02-28