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Débutant • ~1h

LLM Fundamentals

Understand Transformers, tokens, temperature, top-p, and context windows. Free guide to the architecture behind ChatGPT and Claude.

Ce module fait passer de la rédaction intuitive à une approche calibrée des invites, en comprenant le fonctionnement du modèle et les leviers de contrôle.

Objectifs

01Expliquer comment les LLMs produisent du texte à partir de prompts
02Analyser la structure d'un prompt efficace
03Élaborer des prompts adaptés à différents objectifs métier

Sommaire

Section 01
Fonctionnement des LLMs (architecture Transformer, next-word prediction).
Section 02
Paramètres du modèle : temperature, top-p et max_tokens pour doser créativité et cohérence.
Section 03
Techniques Zero-shot, One-shot et Few-shot pour calibrer la réponse.
Section 04
Atelier : création d'un Prompt-Book métier avec comparatif avant/après.

Compétences

Relier le comportement d'un LLM à sa mécanique probabiliste.Choisir la technique de prompting adaptée au cas d'usage.Documenter un prompt métier réutilisable et contrôlable.

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Questions fréquentes

Qu'est-ce que le module « LLM Fundamentals » ?+

« LLM Fundamentals » est un module de formation en ligne de niveau Débutant • ~1h. Understand Transformers, tokens, temperature, top-p, and context windows. Free guide to the architecture behind ChatGPT and Claude.

Y a-t-il des prérequis pour ce module ?+

Oui, nous recommandons d'avoir complété le Module 0 avant de suivre ce module.

Ce module est-il gratuit ?+

Oui, ce module est entièrement gratuit et accessible sans inscription payante.

Qu'est-ce que je vais apprendre dans ce module ?+

Relier le comportement d'un LLM à sa mécanique probabiliste.. Choisir la technique de prompting adaptée au cas d'usage.. Documenter un prompt métier réutilisable et contrôlable..