Le langage des machines

Comprendre les grands modèles linguistiques

Subarsha Banerjee (Autor)

Buch | Softcover

116 Seiten

2025
Editions Notre Savoir (Verlag)
978-620-9-03786-3 (ISBN)

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Introduction to LLMs offre une vue d'ensemble claire et complète des grands modèles de langage, en décrivant leur développement historique, leurs fondements technologiques et leur impact transformateur dans divers secteurs tels que les soins de santé, l'éducation, le développement de logiciels et les industries créatives. Ce livre est adapté à la fois aux nouveaux venus et aux professionnels expérimentés, guidant les lecteurs à travers l'évolution, l'architecture, les applications et les dimensions éthiques des LLM.Structurés de manière à permettre une compréhension progressive, les chapitres explorent des aspects clés - des origines de la modélisation du langage et des percées récentes aux défis sociétaux et aux responsabilités liées à l'utilisation de l'IA. En combinant la profondeur théorique avec des aperçus pratiques et des études de cas du monde réel, le livre trouve un équilibre entre l'accessibilité et la rigueur.Qu'il soit utilisé comme texte de base ou comme référence pour une exploration avancée, Introduction to LLMs dote les lecteurs des connaissances et de la perspective critique nécessaires pour s'engager dans l'une des technologies les plus transformatrices de notre époque.

Subarsha Banerjee est professeur assistant à l'université JIS. Il est titulaire d'un doctorat de l'université de Calcutta. Il a reçu deux fois une bourse du CSIR, une bourse de recherche du NBHM et une bourse de recherche postdoctorale de la BHU. Il a en outre publié 19 articles indexés par Scopus. Ses recherches portent sur la théorie des graphes spectraux et les applications de l'intelligence artificielle, notamment les grands modèles de langage (LLM).

Erscheinungsdatum	27.09.2025
Sprache	französisch
Maße	152 x 229 mm
Gewicht	163 g
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Schlagworte	Apprentissage auto-supervisé • apprentissage profond • Atténuation des biais • Encastrements contextuels • IA éthique • Ingénierie des invites • Mise à l'échelle des modèles • Traitement du langage naturel (NLP)
ISBN-10	620-9-03786-0 / 6209037860
ISBN-13	978-620-9-03786-3 / 9786209037863
Zustand	Neuware