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 9 — Performance, mise à l'échelle et coûts : les vrais compromis d'ingénierie
Chapitre 9 de la série LLM Primer I. Les réalités opérationnelles de faire tourner les LLM à l'échelle — taille du modèle vs capacité, le compromis latence-throughput, économie des coûts, quantification et déploiement edge. Pourquoi les modèles de frontière sont souvent le mauvais choix même quand vous pouvez vous les permettre.
2026-02-26Chapitre 8 — Utiliser les LLM dans les applications : chatbots, code, extraction et agents
Chapitre 8 de la série LLM Primer I. Les motifs d'application qui sortent vraiment en production — chatbots, résumé, assistants de code, extraction structurée et la montée des systèmes agentiques où le modèle pilote une boucle d'utilisation d'outils. Plus les benchmarks que chaque ingénieur devrait reconnaître par leur nom.
2026-02-25Une tournée chapitre par chapitre de LLM Primer I — Introduction à la série et index
Introduction et index de la tournée en douze parties chapitre par chapitre de LLM Primer I : Comment fonctionne l'IA générative. Un billet par jour, du 18 février au 1er mars 2026. Lisez-les dans l'ordre ou choisissez le chapitre qui vous intéresse le plus. Tous les douze sont listés et liés ici.
2026-02-17
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