Plongez dans le monde vaste et diversifié des modèles d'IA. Vous explorerez l'architecture de base de l'IA générative, en comprenant les composants clés tels que la tokenisation, les espaces sémantiques et la pile de décodeurs. Cette leçon couvre les variations dans les capacités des modèles, du traitement multimodal à la compréhension des contextes longs. Vous examinerez également les différentes options de déploiement, y compris l'accès Web, les API et l'hébergement local, en comprenant les compromis en termes de sécurité, de coût et de personnalisation.

Apprenez à évaluer et à comparer efficacement les modèles d'IA en fonction de vos besoins spécifiques. Cette leçon vous présente les techniques d'analyse comparative, notamment les classements standards du secteur et leurs limites. Vous découvrirez comment relever des défis tels que l'effet de plafond et la contamination dans l'évaluation des modèles. Plus important encore, vous apprendrez à créer vos propres benchmarks adaptés à vos tâches uniques, ce qui vous permettra d'évaluer avec précision les performances des modèles pour votre cas d'utilisation particulier.

Parfois, les modèles disponibles sur le marché ne répondent pas à toutes vos exigences. Dans cette dernière leçon, vous explorerez les stratégies permettant d'améliorer les performances des modèles. Découvrez l'ingénierie de la requête, l'apprentissage en contexte et les techniques d'augmentation des données. Plongez dans la Génération augmentée de récupération (RAG) et comprenez ses avantages et ses limites par rapport aux modèles à contexte long. À la fin de cette leçon, vous disposerez d'une boîte à outils contenant des stratégies visant à optimiser les performances des modèles d'IA en fonction de vos besoins spécifiques.