Approfondissement sur les grands modèles de langage
Ce cours propose une introduction complète et approfondie à l'histoire du développement des modèles de langage à grande échelle (LLM), à leurs architectures techniques fondamentales, aux paradigmes d'entraînement (pré-entraînement, fine-tuning et alignement), aux extensions multimodales, à l'ingénierie des prompts, au raisonnement en chaîne de pensée, aux agents, ainsi qu'à des sujets de pointe tels que la sécurité des modèles et la protection de la vie privée.
Aperçu du cours
📚 Résumé du contenu
Ce cours propose une introduction complète et approfondie à l'évolution des grands modèles linguistiques (LLM), à leurs architectures techniques fondamentales, aux paradigmes d'entraînement (pré-entraînement, fine-tuning et alignement), aux extensions multimodales, à l'ingénierie de prompts, au Chain of Thought (CoT), aux agents, ainsi qu'à des sujets de pointe tels que la sécurité des modèles et la protection de la vie privée.
Analyse approfondie de l'évolution technologique et de l'alignement en matière de sécurité des grands modèles intégraux, de la pré-entraînement aux agents généralistes.
🎯 Objectifs d'apprentissage
- Différencier les architectures de modèles : identifier les différences structurelles et les cas d'utilisation des modèles Encoder-seul, Decoder-seul et Encoder-Decoder.
- Expliquer le pipeline d'entraînement des LLM : décrire la transition du pré-entraînement auto-supervisé vers le Fine-Tuning supervisé (SFT) et l'Apprentissage par Renforcement à partir des retours humains (RLHF).
- Analyser l'échelle des modèles et leur comportement : expliquer les concepts des Lois d'Échelle, des Capacités Émergentes (apprentissage in-context, Chain of Thought) et du phénomène des Hallucinations.
- Analyser les différences structurelles entre les architectures Encoder-seul (BERT), Decoder-seul (GPT) et Encoder-Decoder (T5).
- Expliquer le processus d'entraînement en trois étapes : Pré-entraînement (modèle de base), Tuning d'instructions (SFT) et Alignement (RLHF/PPO).
- Comparer les performances, les lois d'échelle et les innovations architecturales des principaux LLM comme GPT, Llama, Qwen et DeepSeek.
- Mettre en œuvre des stratégies de prompting zéro-shot et few-shot pour l'extraction et la classification de données structurées.
- Calibrer les hyperparamètres du modèle (Température, Top P, Pénalités) afin d'équilibrer les sorties créatives et déterministes.
- Construire des prompts efficaces de Chain-of-Thought (CoT) en utilisant des méthodes manuelles, automatiques et zéro-shot ("Pensons étape par étape").
- Analyser et comparer les variantes de CoT : distinguer entre Self-Consistency, Program of Thought (PoT), Tree-of-Thought (ToT) et Graph-of-Thought (GoT).
Leçons 共 8 课时 · 预计 24.0h
Leçons
Lesson
This lesson explores the paradigm shift from task-specific AI to general-purpose Large Language Models, highlighting how scaling laws and the Transformer architecture enable emergent reasoning capabilities. Students will learn how the self-attention mechanism allows models to process data in parallel and why decoder-only architectures have become the standard for modern generative AI.
This lesson explores the evolution of Transformer architectures, highlighting why the industry has shifted toward Decoder-only models due to their superior scaling laws and generative capabilities. It also examines the foundational training pipeline, covering the transition from pre-training and Chinchilla optimality to modern instruction tuning and alignment techniques.
This lesson explores the evolution of prompting strategies, ranging from zero-shot instructions to few-shot demonstrations and Chain-of-Thought reasoning for complex logic. Students will learn how to improve model performance and reliability by using structural constraints, logical decomposition, and precise formatting to ensure outputs are suitable for programmatic use.
This lesson explores the evolution of reasoning in large language models, moving from linear Chain-of-Thought to advanced structured architectures like Tree-of-Thought and Graph-of-Thought. Students will learn how these frameworks, alongside techniques like Program of Thought and knowledge editing, enable models to perform deliberate planning, verification, and complex mathematical problem-solving.
This lesson explores the challenges of AI safety, focusing on the training paradox between model helpfulness and harmlessness, as well as the mechanics of adversarial jailbreak attacks. It also introduces statistical watermarking techniques, such as the KGW framework, which use vocabulary partitioning and logit bias to embed detectable, invisible signatures into AI-generated content.
This lesson explores the fundamental conflict in AI alignment between maintaining model helpfulness and ensuring harmlessness, highlighting how jailbreak attacks exploit this tension through role-playing and cognitive coercion. Students will learn how these vulnerabilities function and examine technical strategies, such as intent analysis and robust system prompting, to defend against prompt-based bypass attempts.
This lesson explores the evolution of Multi-modal Large Language Models (MLLMs) from vision-centric systems to integrated architectures capable of processing diverse sensory inputs like audio and 3D data. Students will learn how specialized encoders and projection bridges align non-textual signals into a unified semantic space, enabling the model to effectively reason across multiple modalities.
This lesson explores the development of autonomous GUI agents that use a tripartite architecture—planning, decision-making, and reflection—to interact with software interfaces. It further examines how Reinforcement Learning and RLHF enable these agents to adapt to dynamic environments while maintaining safety and reliability against potential risks.