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24 articles sur llm — guides, tutoriels et comparatifs pour maîtriser ce sujet sur AI-master.dev.

MeMo : Memory as a Model — la mémoire comme modèle autonome pour mettre à jour les LLMs sans réentraînement

Découvrez MeMo (Memory as a Model) : la solution innovante pour mettre à jour les LLMs sans réentraînement et vaincre l'obsolescence des connaissances.

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SDAR : comment entraîner des agents IA avec du reinforcement learning sans les casser — la self-distillation agentic

Découvrez le SDAR (Self-Distillation Agentic Reinforcement) : la méthode pour entraîner vos agents IA avec du reinforcement learning sans les casser.

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KV-Fold : l'astuce training-free qui révolutionne l'inférence long-contexte des LLMs

Découvrez KV-Fold, l'astuce training-free qui révolutionne l'inférence long-contexte des LLMs et résout le cauchemar de la gestion des tokens.

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Fast Byte Latent Transformer : les modeles byte-level arrivent enfin a la vitesse des modeles token-level

Découvrez le Fast Byte Latent Transformer : le modèle byte-level qui rivalise enfin en vitesse avec les token-level, marquant la fin de la tokenisation.

Non classé débutant

VaultGemma : Google DeepMind sort le LLM différentiellement privé le plus puissant au monde

Découvrez VaultGemma, le LLM différentiellement privé le plus puissant au monde créé par Google DeepMind. Des garanties mathématiques pour vos données.

LLM & Modèles débutant

Subquadratic sort du stealth avec SubQ : 12 millions de tokens de contexte, fin de l'attention quadratique ?

Subquadratic dévoile SubQ : un modèle IA révolutionnaire gérant 12 millions de tokens de contexte et mettant fin à l'attention quadratique.

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DeepSeek V4 : deux nouveaux modèles — Pro et Flash — changent la donne

Découvrez l'architecture MoE et MLA V2 de DeepSeek V4 Pro et Flash. Analyse des benchmarks, specs et impact face à GPT-5 et Claude 3.5.

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Claude 4 vs GPT-5 vs Gemini 3 : le comparatif honnête que personne ne fait

Comparatif détaillé et sans bullshit entre Claude 4, GPT-5 et Gemini 3. Performances, prix, cas d'usage réels — on teste tout pour vous aider à choisir.

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Le guide ultime du prompt engineering en 2025

Maîtrisez le prompt engineering avec le framework RCTF : rôle, contexte, tâche, format. Exemples concrets avant/après et techniques essentielles pour débutants.

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Chain-of-Thought, Few-Shot, Tree-of-Thought : les techniques qui marchent

Maîtrisez Chain-of-Thought, Few-Shot et Tree-of-Thought prompting avec des exemples concrets. Tableau comparatif et guide de choix pour chaque technique.

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System prompts : l art de cadrer son IA

Apprenez à structurer des system prompts efficaces avec des exemples concrets par use case : support client, rédaction SEO, code, coaching commercial.

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Prompt debugging : quand l IA ne comprend pas ce que vous voulez

Méthodologie complète pour diagnostiquer et corriger les mauvaises réponses de l'IA. Techniques de reformulation, matrice de diagnostic et workflow itératif.

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Vision IA : analyser des images avec les LLM

Apprenez à utiliser la vision des LLM (Claude 3.5, GPT-4o, Gemini) pour l'OCR, l'analyse de photos et la QA visuelle. Exemples de code Python avec les API.

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Tokens, contexte, coûts : comprendre la facturation des LLM

Comprenez la facturation des LLM : tokens, fenêtre de contexte, calcul des coûts et tableau comparatif des prix 2026. 12 astuces pour réduire vos dépenses.

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Fine-tuning vs RAG vs prompting : quelle approche choisir ?

Arbre de décision pour choisir entre fine-tuning, RAG et prompting avancé. Comparatif coûts, complexité, qualité avec exemples de code et cas d'usage concrets.

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Créer son premier agent IA autonome

Apprenez à créer votre premier agent IA autonome : différence chatbot vs agent, composants essentiels, outils recommandés et exemple concret pas à pas.

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MCP, Function Calling, Tool Use : le guide complet

MCP, Function Calling et Tool Use comparés en profondeur : les 3 meilleures approches pour connecter un LLM à des outils externes, avec exemples Python.

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Les 5 patterns d'agents IA qui marchent

ReAct, Plan-and-Execute, Reflexion, Multi-Agent, Tool-Augmented RAG : les 5 architectures d'agents IA éprouvées avec exemples concrets et comparatifs.

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Automatiser un pipeline complet avec un agent

Cas concret : automatisez un pipeline vidéo complet avec un agent IA. Architecture cron + agent + BDD, gestion d'erreurs, retry et monitoring intégré.

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Claude, GPT, Gemini, Llama : quel modèle choisir en 2026 ?

Comparatif honnête et complet des 4 grandes familles de LLM en 2026 : Claude, GPT, Gemini et Llama. Prix, vitesse, taille de contexte et cas d'usages.

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Utiliser des modèles gratuits sans sacrifier la qualité

Groq, Gemini Flash, OpenRouter free tier, Cerebras : utilisez des LLM puissants gratuitement grâce à la stratégie fallback chain. Guide pratique 2026.

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Le prompting avancé qui fait vraiment la différence

System prompts structurés, few-shot learning, chain-of-thought et JSON output : maîtrisez le prompting avancé avec des exemples concrets avant/après !

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APIs IA : OpenRouter vs appels directs

Comparatif complet OpenRouter vs appels directs (OpenAI, Anthropic, Google). Code Python, pattern ModelManager avec fallback et rate-limit. Guide pratique.

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RAG pour les nuls : donner de la mémoire à son IA

Comprendre le RAG (Retrieval-Augmented Generation) simplement : embeddings, vector databases, pipeline complet. Avec code Python et alternatives simples.

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