video1.0<iframe src="https://www.loom.com/embed/279b6dd5a81b46a5990750e78ea123f3" frameborder="0" width="1920" height="1440" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen></iframe>14401920Loomhttps://www.loom.com14401920https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/279b6dd5a81b46a5990750e78ea123f3-00001.gif1499.581Dans cette vidéo, je vous explique les différentes architectures de modèles de langage tels que BERT, GPT et T5. Je vous explique comment ces modèles fonctionnent, comment ils sont utilisés pour générer du texte et comment ils sont entraînés. Je vous invite à revoir les sujets abordés dans la vidéo pour mieux comprendre ces modèles. Description Générique : Ce cours explore les bases des modèles de langage pré-entraînés (LLM) et leur application dans des systèmes d'IA comme les transformers. Nous abordons les architectures encodeur, décodeur et encodeur-décodeur, ainsi que leurs implications pratiques dans des modèles comme BERT, GPT et T5. Le tout est expliqué en détail pour aider à mieux comprendre comment structurer des systèmes complexes, tels que des moteurs de recherche à génération augmentée (RAG).