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
- 25 octobre 2026: Étoiles 54,712 → 57,527, dernière version v1 (12 juin 2025).
- 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).
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
Visitez la page officielle GitHub du projet et sélectionnez le sujet qui vous intéresse dans le tableau sous le titre « 教程目录 ». Vous pouvez accéder aux fichiers Jupyter Notebook en cliquant sur le lien « 脚本 » sur la ligne correspondante et démarrer une formation pratique en exécutant ces fichiers dans votre propre environnement.
Termes liés du glossaire
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. Le texte de présentation a été préparé avec l’IA à partir de la propre documentation du dépôt et cette page a été traduite automatiquement depuis l’original turc · la version turque fait foi.