Introduction aux Modèles de Langage à Grande Échelle (LLM), IA Générative

Contexte de la formation

Maîtrisez l’IA générative pour booster l’impact de votre organisation : une formation théorique et pratique, conçue pour transformer les performances des entreprises, associations et des professionnels à titre individuel.

Objectifs de la formation

Les objectifs pédagogiques incluent :

• Maîtriser les bases des LLM : Exploration des principes de fonctionnement des modèles de langage, de leur architecture et des mécanismes d’attention multi-tête.
• Appliquer les techniques de prompting : Apprentissage des techniques de création de prompts pour générer des réponses pertinentes.
• Adapter les modèles aux besoins spécifiques : Introduction au fine-tuning et RAG pour adapter les modèles aux besoins spécifiques de chaque entreprise.
• Identifier les principes de base pour un déploiement sécurisé sur Azure : Méthodes de déploiement sur des infrastructures sécurisées avec une approche de confidentialité des données.

Méthodes pédagogiques et suivi

La formation se déroulera sous forme de sessions théoriques et d’exercices pratiques :

• Théorie et démonstrations : Présentations et explications des concepts des LLM.
• Ateliers interactifs : Exercices pratiques pour créer et optimiser des prompts, analyser les réponses, et expérimenter le fine-tuning.
• Déploiement sécurisé : Introduction à l’utilisation de modèles sur Azure pour des déploiements protégés.

Modalités d’évaluation

• Quiz final : Vérification de la compréhension des techniques de prompting et des concepts.
• Évaluation de la satisfaction des apprenants.

Attestation / Certification

À l’issue de la formation, les participants recevront un certificat de réalisation ainsi qu’une attestation d’évaluation des acquis, reconnaissant l’acquisition des compétences définies dans les objectifs pédagogiques.

Programme de la formation

Accueil et introduction

○ Présentation des objectifs de la matinée.

Session 1 : Théorie des LLM

○ Concepts de base, architecture des LLM (GPT, LLaMA, etc.).

Session 2 : Techniques de prompting et exercices pratiques

○ Ateliers de création de prompts et interactions avec les modèles.

Session 3 : Fine-tuning et personnalisation

○ Introduction.

Session 4 : Déploiement sécurisé sur Azure

○ Sécurisation des modèles IA sur une infrastructure dédiée.

Quiz final et conclusion

○ Évaluation finale des compétences acquises.