J'affine des LLM depuis plus de 2 ans maintenant ! Voici les 5 meilleures techniques d'affinage des LLM, expliquées avec des visuels :

Qu'est-ce que l'ingénierie contextuelle❓ Et pourquoi tout le monde en parle...👇 L'ingénierie contextuelle devient rapidement une compétence cruciale pour les ingénieurs en IA. Il ne s'agit plus seulement de formulations astucieuses ; il s'agit de l'orchestration systématique du contexte. 🔷 Le Problème : La plupart des agents IA échouent non pas parce que les modèles sont mauvais, mais parce qu'ils manquent du bon contexte pour réussir. Réfléchissez-y : les LLM ne sont pas des lecteurs d'esprit. Ils ne peuvent travailler qu'avec ce que vous leur donnez. L'ingénierie contextuelle consiste à créer des systèmes dynamiques qui offrent : - Les bonnes informations - Les bons outils - Dans le bon format Cela garantit que le LLM peut efficacement accomplir la tâche. 🔶 Pourquoi l'ingénierie de prompt traditionnelle n'est pas suffisante : Au début, nous nous concentrions sur des "mots magiques" pour obtenir de meilleures réponses. Mais à mesure que les applications IA deviennent complexes, un contexte complet et structuré compte bien plus que des formulations astucieuses. 🔷 4 Composants Clés d'un Système d'Ingénierie Contextuelle : 1️⃣ Flux d'Information Dynamique Le contexte provient de multiples sources : utilisateurs, interactions précédentes, données externes, appels d'outils. Votre système doit tout rassembler intelligemment. 2️⃣ Accès aux Outils Intelligents Si votre IA a besoin d'informations ou d'actions externes, donnez-lui les bons outils. Formatez les sorties pour qu'elles soient maximales digestibles. 3️⃣ Gestion de la Mémoire - À court terme : Résumer de longues conversations - À long terme : Se souvenir des préférences des utilisateurs à travers les sessions 4️⃣ Optimisation du Format Un court message d'erreur descriptif vaut toujours mieux qu'un énorme blob JSON. 🔷 La Conclusion L'ingénierie contextuelle devient la nouvelle compétence centrale car elle aborde le véritable goulot d'étranglement : non pas la capacité du modèle, mais l'architecture de l'information. À mesure que les modèles s'améliorent, la qualité du contexte devient le facteur limitant. Je partagerai plus au fur et à mesure que les choses évoluent et deviennent plus concrètes ! Restez à l'écoute !! 🙌 ____ Si vous l'avez trouvé intéressant, partagez-le avec votre réseau. Trouvez-moi → @akshay_pachaar ✔️ Pour plus d'informations et de tutoriels sur les LLM, les agents IA et l'apprentissage automatique !

Distillation des connaissances dans les LLMs, clairement expliquée :

Comment les LLM s’entraînent aux LLM, clairement expliqué (avec des visuels) :

Construisons une application RAG "Discuter avec votre Code" en utilisant Qwen3-Coder :

Application RAG multimodale alimentée par MCP ! Elle vous permet de faire du RAG sur : - Audio - Vidéo - Images - Et texte 100 % open-source, voici un guide étape par étape :

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Transformateur vs. Mélange d'experts dans les LLM, expliqué visuellement :

Protocole d'Appel d'Outils Universel ! Une alternative plus sûre, fiable et évolutive à MCP. Le Protocole d'Appel d'Outils Universel (UTCP) permet à n'importe quel agent de communiquer avec n'importe quel outil—HTTP, gRPC, WebSocket, même votre CLI local—sans wrappers, latence ou verrouillage. 100 % open-source.

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