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Série de formations en intelligence artificielle appliquée
Dive into LLM est une série de formations qui enseigne les principes de fonctionnement des grands modèles de langage pratiquement via des fichiers Jupyter Notebook. Le projet concrétise les processus de développement de modèles en proposant un large éventail de pratiques de codage, des concepts de base aux techniques avancées.
Mises à jour
- 19 septembre 2026: Étoiles 52,081 → 54,712, dernière version v1 (12 juin 2025).
- 6 septembre 2026: Étoiles 49,468 → 52,081, dernière version v1 (12 juin 2025).
- 17 août 2026: Étoiles 47,047 → 49,468, dernière version v1 (12 juin 2025).
- 2 août 2026: Étoiles 45,115 → 47,047, dernière version v1 (12 juin 2025).
Ce que ça vous apporte
- Comprendre les principes de fonctionnement des grands modèles de langage
- Expérience pratique de codage via Jupyter Notebook
- Capacité de réglage fin du modèle, de sécurité et de développement d'agents
Pour commencer
- Source officielle →
Termes liés du glossaire
Pour quiIl s'adresse aux étudiants et aux chercheurs qui souhaitent utiliser de grands modèles de langage au-delà des connaissances théoriques et apprendre par la pratique du codage.
Liens
TreScout n'a pas développé cet outil · nous l'avons repéré dans les tendances GitHub et présenté. Cette page décrit le dépôt tel qu'il était le 2026-07-25 : Le nombre d'étoiles et notre texte datent de ce jour, le dépôt a pu changer depuis. Consultez le lien du dépôt pour l'état actuel. Cette page a été traduite automatiquement depuis l’original turc · la version turque fait foi.