5 livres gratuits incontournables pour les ingénieurs LLM

Si vous voulez comprendre les LLM en profondeur, voici 5 livres gratuits recommandés :

1. Foundations of Large Language Models (Tong Xiao & Jingbo Zhu, 2025)

• Explication des mécanismes clés de GPT, BERT, LLaMA, etc.
• Un bon équilibre entre théorie et pratique sur le préentraînement, le prompting, l’alignement (alignment), etc.
• Téléchargement

2. Speech and Language Processing (Daniel Jurafsky & James H. Martin)

• Couvre l’ensemble du NLP, des bases jusqu’aux Transformer et aux LLM les plus récents
• Inclut des technologies de traitement de la parole comme Whisper et VALL-E
• PDF

3. How to Scale Your Model: A Systems View of LLMs on TPUs (Google)

• Guide pratique pour optimiser l’entraînement et l’inférence des LLM sur TPU/GPU
• Stratégies de parallélisation, résolution des goulots d’étranglement de performance et exemple d’entraînement de LLaMA
• Lien

4. Understanding LLMs: Towards Rigorous and Targeted Interpretability (thèse de doctorat de Jenny Kunz)

• Analyse du processus de décision des modèles à l’aide de classifieurs de probing et d’auto-rationalisation
• Utile pour concevoir des systèmes d’IA plus transparents et responsables
• PDF

5. Large Language Models in Cybersecurity (Springer)

• Menaces de sécurité liées aux LLM (fuite d’informations, phishing, etc.) et stratégies de réponse
• Traite de l’entraînement respectueux de la vie privée, du red teaming et des enjeux juridiques
• PDF

[laeyoung]

J’ai rassemblé le livre 4 et les 12 pages liées au 3e dans NotebookLM et je le partage avec vous. Comme ce sont des livres et qu’il y a beaucoup de contenu, je me suis dit qu’il pourrait être utile de consulter les résumés pour décider si vous voulez les lire ou non.

[bigmars007]

Merci.