AI Canopy

Apprenez quand et comment fine-tuner un modèle ou utiliser la génération augmentée par récupération pour construire des applications d'IA spécialisées par domaine.

Découvrez comment les agents IA observent, raisonnent et agissent - et pourquoi la collaboration multi-agents façonne l'avenir de l'intelligence artificielle.

Plongée approfondie dans le self-attention, le multi-head attention, l'encodage positionnel et l'architecture Transformer qui sous-tend tous les grands modèles de langage modernes.

Explorez les lois d'échelle empiriques qui gouvernent les performances des modèles, les stratégies d'entraînement compute-optimal, et l'ingénierie des systèmes distribués derrière l'entraînement des modèles de pointe.

Comprenez comment les modèles de langage bruts sont transformés en assistants utiles et inoffensifs grâce au fine-tuning supervisé, à la modélisation de la récompense et à l'apprentissage par renforcement à partir de feedback humain.

Découvrez comment les agents IA observent, raisonnent et agissent de manière autonome grâce à l'utilisation d'outils, la mémoire, les stratégies de planification et les architectures multi-agents pour des tâches complexes.

Explorez la surface d'attaque des systèmes d'IA modernes - du jailbreak à l'injection de prompt en passant par les exemples adverses et l'empoisonnement de données - et découvrez les stratégies de défense qui les protègent.