Les LLM en pratique avec Python et Pytorch

Dunod - EAN : 9782100889600

Andriy Burkov

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Nouveauté

Édition papier

EAN : 9782100889600

Paru le : 3 juin 2026

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Détails

EAN13 : 9782100889600
Réf. éditeur : 3937102
Collection : INFOPRO
Editeur : Dunod
Date Parution : 3 juin 2026
Disponibilite : Pas encore paru
Barème de remise : NS
Nombre de pages : 224
Format : H:240 mm L:170 mm
Poids : 0gr

Résumé

Résumé :
Les modèles de langage de grande taille ou Large Language Models (LLM) sont une des technologies au coeur de la révolution de l'intelligence artificielle.
Ce livre traite de manière concise et complète les principes fondamentaux de la modélisation lingusitique des grands modeles de language actuels. Les développeurs, les data scientists et les spécialistes du machine learning y acquéront la compréhension des concepts théoriques et des applications pratiques des LLM.
Il permet en particulier de :
- maîtriser les fondements mathématiques du machine learning et des réseaux neuronaux ;
- construire et entraîner trois architectures de modèles de langage en Python ;
- comprendre les modèlesTransformer et d'en coder à partir de zéro dans PyTorch (principale biliothèque open source) ;
- travailler avec des LLM, y compris le réglage fin des instructions (finetuning) et l'ingénierie des pompts.
Grâce à un style résolument accessible et de nombreux exemples de code en Python exécutables sur Google Collab, cet ouvrrage met ces concepts complexes à la portée des chercheurs, développeurs et professionnels souhaitant comprendre les mécanismes avancés du machine learning et du traitement du langage.

Des ressources supplémentaires pour les sujets avancés sont disponible via le wiki du livre.
Biographie : Andriy Burkov est titulaire d'un doctorat en intelligence artificielle et est un expert reconnu en apprentissage automatique et en traitement du langage naturel. En tant qu'expert et chef de file de l'apprentissage automatique, Andriy a dirigé avec succès des dizaines de projets d'IA de niveau de production dans différents domaines d'activité chez Fujitsu et Gartner.