Les cours sur les grands modèles de langage peuvent vous aider à comprendre comment ces modèles analysent le langage, génèrent du texte et répondent à des requêtes. Vous pouvez développer des compétences en création de prompts, évaluation, utilisation d'API et bonnes pratiques pour travailler avec ces modèles.

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Déploiement du modèle, Candidature au LLM, Programmation Python, Mise au point, Apprentissage automatique, Évaluation du modèle, Évolutivité, IA générative, Optimisation du modèle, Modèle de formation, Programmation en Python, Architectures de modèles génératifs, Modélisation des grandes langues, Apprentissage par renforcement
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Google Cloud
Compétences que vous acquerrez: Ingénierie de requête, Candidature au LLM, Ingénierie rapide, IA générative, Modélisation des grandes langues
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Déploiement du modèle, Génération assistée par récupération, L'IA responsable, Mise au point, Candidature au LLM, Sécurité de l'IA, Visage étreint, IA responsable, IA générative, Autoencodeurs, Invitations multimodales, Architectures de modèles génératifs, Modélisation des grandes langues, API OpenAI, Déploiement des applications, OpenAI
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

Vanderbilt University
Compétences que vous acquerrez: Ingénierie de requête, ChatGPT, Candidature au LLM, Ingénierie rapide, Intelligence artificielle, Connaissance de l'IA, Une créativité alimentée par l'IA, Motifs de l'invitation, L'activation de l'IA, Modélisation des grandes langues
Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Duke University
Compétences que vous acquerrez: Ingénierie de requête, Optimisation des performances, Déploiement du modèle, Génération assistée par récupération, Candidature au LLM, ChatGPT, Ingénierie rapide, Databricks, Flux d'air Apache, Visage étreint, MLOps (Machine Learning Operations), Extrait, IA générative, Motifs de l'invitation, Architectures de modèles génératifs, Modélisation des grandes langues, API OpenAI, Bases de données vectorielles, La roche-mère de l'Amazonie, OpenAI, Lacs de données
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, PyTorch (Machine Learning Library), Prompt Engineering Tools, Generative AI Agents, Fine-tuning, Vector Databases, LLM Application, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Embeddings, Natural Language Processing, Tool Calling, Hugging Face, Model Optimization, Transfer Learning, Data Pipelines, Model Training
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Ingénierie de requête, Génération assistée par récupération, Apprentissage par transfert, Mise au point, Ingénierie rapide, Prétraitement de données, Modèle de formation, Optimisation du modèle, Prétraitement des données, Modélisation des grandes langues
Intermédiaire · Projet · Moins de 2 heures

H2O.ai
Compétences que vous acquerrez: Large Language Modeling, LLM Application, Model Evaluation, Fine-tuning, Collaborative Software, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Optimization, Generative AI, Data Management, Model Training, Data Preprocessing, Generative Model Architectures, Natural Language Processing, Data Validation, Data Cleansing, Transfer Learning, Verification And Validation, Data Quality
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Candidature au LLM, Traitement du langage naturel, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Visage étreint, Pipelines de données, Prétraitement de données, IA générative, Modèle de formation, Prétraitement des données, Architectures de modèles génératifs, Modélisation des grandes langues, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Large Language Modeling, LLM Application, Retrieval-Augmented Generation, Fine-tuning, ChatGPT, Natural Language Processing, Generative AI Agents, OpenAI API, Model Deployment, Model Optimization, Embeddings, OpenAI, Transfer Learning, Generative Model Architectures, Multimodal Prompts, Generative AI, Cloud Deployment, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning
Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 4 semaines

Pragmatic AI Labs
Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Hugging Face, Agentic Workflows, Generative AI Agents
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Fine-tuning, Model Evaluation, Context Engineering, LLM Application, Token Optimization, Large Language Modeling, Hugging Face, Transfer Learning, Model Optimization, Model Training, Context Management
Débutant · Cours · 1 à 3 mois
Les grands modèles de langage (LLM) sont des systèmes d'intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre et générer des textes semblables à ceux des humains. Ils utilisent de grandes quantités de données et des algorithmes sophistiqués pour apprendre des modèles dans le langage, ce qui leur permet d'effectuer une variété de tâches, telles que la traduction, le résumé et la création de contenu. L'importance des LLM réside dans leur capacité à améliorer la communication, à automatiser les processus et à fournir des informations dans de nombreux domaines, notamment l'éducation, les soins de santé et les affaires. Alors que les organisations s'appuient de plus en plus sur des décisions fondées sur les données, il devient essentiel de comprendre les LLM pour tirer parti de leurs capacités de manière efficace.
Les carrières dans le domaine des grands modèles de langage sont diverses et se développent rapidement. Vous pourriez envisager des rôles tels que chercheur en IA, ingénieur en apprentissage automatique, scientifique des données ou spécialiste du traitement du langage naturel (NLP). Ces postes impliquent souvent le développement et la mise en œuvre de LLM pour diverses applications, notamment les chatbots, les systèmes de recommandation et les outils de génération de contenu. En outre, des rôles dans la gestion des produits et l'éthique de l'IA émergent à mesure que les organisations cherchent à intégrer de manière responsable les LLM dans leurs opérations. Avec les bonnes compétences et connaissances, vous pouvez vous positionner pour une carrière enrichissante dans ce domaine dynamique.
Pour travailler efficacement avec de grands modèles de langage, vous devez vous concentrer sur l'acquisition d'un mélange de compétences techniques et analytiques. Les domaines clés comprennent les langages de programmation tels que Python, la familiarité avec les cadres d'apprentissage automatique tels que TensorFlow ou PyTorch, et une solide compréhension des concepts de traitement du langage naturel. En outre, la connaissance du traitement des données, de l'évaluation des modèles et des considérations éthiques dans l'IA est cruciale. Les cours qui couvrent ces sujets peuvent vous aider à construire une base solide et vous préparer à des applications pratiques dans le domaine.
Il existe plusieurs excellents cours en ligne pour se familiariser avec les grands modèles de langage (LLM). Parmi les options notables, citons la spécialisation Grands modèles de langage, qui offre une vue d'ensemble des LLM, et le cours IA générative et grands modèles de langage, qui se concentre sur les applications pratiques. Pour ceux qui sont intéressés par un parcours d'apprentissage structuré, la spécialisation Quick Start Guide to Large Language Models (LLMs) est également un excellent choix.
Oui. Vous pouvez commencer à apprendre les grands modèles de langage sur Coursera gratuitement de deux façons :
Si vous souhaitez continuer à apprendre, obtenir un certificat dans les grands modèles de langage, ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou l'essai, vous pouvez effectuer une mise à niveau ou demander une aide financière.
Pour vous familiariser avec les grands modèles de langage, commencez par identifier votre niveau de compétence actuel et vos centres d'intérêt. Vous pouvez commencer par des cours d'introduction, tels que l'introduction aux Grands modèles de langage(LLM), qui fournissent une base solide. Au fur et à mesure de votre progression, envisagez des cours plus spécialisés qui se concentrent sur des applications ou des technologies spécifiques. Participez à des projets pratiques pour appliquer ce que vous apprenez et participez à des communautés en ligne pour entrer en contact avec d'autres personnes dans le domaine. Cette approche vous aidera à renforcer votre compréhension et votre confiance en vous.
Les cours sur les grands modèles de langage couvrent généralement un éventail de sujets, notamment les principes fondamentaux du traitement du langage naturel, l'architecture des LLM, les techniques de formation et les méthodes d'évaluation. Vous pouvez également explorer des applications pratiques, telles que la construction de chatbots, la génération de contenu et les considérations éthiques dans l'IA. Les cours avancés peuvent explorer des cadres et des outils spécifiques utilisés dans l'industrie, ce qui vous permettra d'acquérir les compétences nécessaires pour mettre en œuvre les LLM de manière efficace.
Pour la formation et le perfectionnement des employés ou de la main-d'œuvre en matière de grands modèles de langage, envisagez des cours comme le cours Building Production-Ready Apps with Large Language Models, qui met l'accent sur la mise en œuvre pratique. En outre, le cours H2O IA Large Language Models (LLM) - Level 1 (Grands modèles de langage (LLM) - Niveau 1) fournit des connaissances de base qui peuvent être bénéfiques pour les équipes qui cherchent à intégrer les LLM dans leurs projets. Ces cours peuvent aider les organisations à améliorer leurs capacités et à rester compétitives dans le paysage évolutif de l'IA.