Si vous souhaitez apprendre de manière systématique le développement de modèles à grande échelle, les tutoriels en ligne sont souvent fragmentés et manquent de profondeur. L'achat de livres est une option, mais face à la multitude de nouveautés sur le marché, leur qualité est très variable et il est facile de se retrouver avec un recueil de contenu mal organisé. J'ai trouvé par hasard sur GitHub une liste de livres de master en droit (LLM) spécialement conçus pour les ingénieurs : Awesome LLM Books. Elle ne contient que des ouvrages techniques pratiques et de grande qualité, ce qui nous évite de longues recherches. Un processus de sélection rigoureux en six étapes a été adopté, prenant en compte les notes Amazon, les critiques Goodreads, le buzz sur les réseaux sociaux et les expériences de lecture personnelles des auteurs, afin de garantir la haute qualité des livres sélectionnés. GitHub : https://t.co/DlPbC4Z11p Il couvre un système de connaissances complet, allant de la création d'un LLM à partir de zéro, au développement d'applications RAG, à la conception d'agents d'IA, en passant par la modélisation de la sécurité et le déploiement en environnement de production. De plus, il répertorie les informations de base sur le livre et inclut judicieusement un lien vers le dépôt de code GitHub qui l'accompagne, ce qui permet d'exécuter facilement le code tout en lisant le livre. Si vous souhaitez consolider vos connaissances en matière de modélisation de grande taille en lisant des ouvrages spécialisés, ce guide « comment éviter les pièges » mérite d'être conservé.
