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sujet: l'IA (comme ChatGPT et Claude)
niveau: "déjà bien avancé dans mon apprentissage : je maîtrise le prompt-engineering, le fine-tuning, le RAG, le in-context learning."
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Je veux maîtriser <span id="sujet"/>l'IA (comme ChatGPT et Claude)<span type="end"/>.
Je suis <span id="niveau"/>déjà bien avancé dans mon apprentissage : je maîtrise le prompt-engineering, le fine-tuning, le RAG, le in-context learning.<span type="end"/>.
Donne-moi une liste des meilleures ressources existantes : formations, vidéos YouTube, articles, documentations, etc. Sois exhaustif.
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- [RessourcesGPT 📚](https://www.skool.com/ia-mastery/classroom/805f4339?md=7c16985650bd453f8cc94f226a4fa666)
- exemple
Je veux maîtriser l'IA (comme ChatGPT et Claude) et être capable de l'entraîner sur des tâches précises – comme l'écriture de scripts publicitaires.
Je suis déjà bien avancé dans mon apprentissage : je maîtrise le prompt-engineering, le fine-tuning, le RAG, le in-context learning.
Donne-moi une liste des meilleures ressources existantes : formations, vidéos YouTube, articles, documentations, etc. Sois exhaustif.
- https://chatgpt.com/share/66f2ac83-b0d0-8009-a319-6fdf9525f437
Voici une liste des meilleures ressources pour approfondir ta maîtrise de l'IA, notamment dans les domaines qui t'intéressent : fine-tuning, génération de texte, entraînement de modèles, et le développement de compétences pour des tâches spécifiques comme l'écriture de scripts publicitaires.
### 1. **Formations**
- **DeepLearning.AI’s "Generative AI with Large Language Models" (Coursera)**
- Ce cours aborde les bases et techniques avancées de la génération de texte avec des modèles LLM. Il traite du fine-tuning et des tâches spécifiques comme la génération de contenu. Très recommandé pour la maîtrise de ChatGPT et Claude.
- Lien vers le cours
- **Fast.ai - Practical Deep Learning for Coders**
- Même si ce cours est axé sur l’apprentissage profond en général, il aborde aussi le fine-tuning des modèles de NLP. L'approche pratique est très utile pour quelqu'un qui veut construire rapidement des modèles sur mesure.
- Lien vers le cours
- **Hugging Face - Transformers Course**
- Ce cours te plonge dans l'utilisation des modèles de langage comme GPT. Hugging Face propose des tutoriels pour le fine-tuning, l’in-context learning, et le RAG. Les notebooks sont disponibles et la communauté est très active.
- Lien vers le cours
### 2. **Vidéos YouTube**
- **Weights & Biases – Deep Learning and NLP Playlists**
- W&B est une plateforme populaire pour le suivi des expérimentations ML, et ils proposent des vidéos très poussées sur le fine-tuning, l’évaluation et l’entraînement de modèles de génération de texte.
- Chaîne YouTube W&B
- **Hugging Face YouTube Channel**
- Leurs vidéos couvrent des sujets comme le fine-tuning de GPT, la gestion de données avec Datasets, et la construction d'applications AI concrètes.
- Chaîne YouTube Hugging Face
- **DeepLearning.AI YouTube Channel**
- Tu y trouveras des vidéos explicatives sur les modèles de langage, le RAG et le fine-tuning, animées par Andrew Ng et d'autres experts.
- Chaîne YouTube DeepLearning.AI
- **Yannic Kilcher’s YouTube Channel**
- Il décompose des articles de recherche récents et explique les concepts complexes liés aux LLMs, y compris les approches de fine-tuning.
- Chaîne YouTube Yannic Kilcher
### 3. **Articles et Documentations**
- **Hugging Face - Documentation**
- Leur doc est essentielle pour apprendre à fine-tuner des modèles LLM comme GPT et Bert. Ils offrent aussi des tutoriels sur le RAG et les meilleures pratiques de l’in-context learning.
- Documentation Hugging Face
- **OpenAI - Documentation**
- La doc d’OpenAI te guide dans l’utilisation et l'intégration des modèles GPT dans des workflows, avec des exemples de fine-tuning et des techniques avancées d’in-context learning.
- Documentation OpenAI
- **Anthropic - Claude Documentation**
- Si tu veux spécifiquement entraîner Claude pour des tâches spécifiques, la documentation d’Anthropic est une excellente ressource pour comprendre leur modèle.
- Documentation Anthropic
- **Google AI Blog**
- Le blog de Google AI publie des articles sur les dernières avancées en IA, y compris le fine-tuning et les approches modernes de génération de texte avec de grands modèles de langage.
- Google AI Blog
### 4. **Outils Pratiques et Librairies**
- **Weights & Biases (W&B)**
- W&B est un excellent outil pour suivre tes expériences en machine learning et fine-tuning. Ils offrent des intégrations faciles avec Hugging Face et PyTorch.
- Site Web W&B
- **Google Colab**
- Si tu n’as pas une machine assez puissante pour le fine-tuning, Google Colab est un excellent endroit pour lancer des notebooks avec GPU gratuitement.
- Google Colab
- **OpenAI Playground**
- Permet d’expérimenter avec des modèles GPT en temps réel, ce qui est utile pour tester des prompts et voir comment fine-tuner efficacement.
- OpenAI Playground
### 5. **Livres**
- **"Deep Learning with Python" by François Chollet**
- Ce livre est une excellente ressource pour comprendre les concepts sous-jacents du deep learning, et il aborde le fine-tuning de modèles de NLP.
- **"Natural Language Processing with Transformers" by Lewis Tunstall, Leandro von Werra, and Thomas Wolf**
- Ce livre se concentre sur les modèles de Transformers et leurs applications, y compris le fine-tuning, les LLMs et le RAG. C’est un must-have si tu travailles avec des modèles comme GPT ou Claude.
Avec ces ressources, tu auras tout pour continuer à progresser rapidement et en profondeur. Elles couvrent les aspects théoriques et pratiques, du fine-tuning à l'entraînement de modèles pour des tâches spécifiques comme les scripts publicitaires.