C'est ainsi qu'Andrej Karpathy utilise LLMS

La dernière vidéo d'Andrej Karpathy, "How I Use LLMS", fournit un aperçu complet de l'écosystème de modèle de grande langue en évolution rapide (LLM). S'appuyant sur sa précédente vidéo "Deep Diving Into LLMS", Karpathy montre comment les LLM sont passées de simples interfaces de chat textuelles aux plates-formes sophistiquées et multimodales intégrant divers outils et fonctionnalités. Cet article résume ses idées clés et ses manifestations.

Table des matières

• Le paysage LLM en expansion
• Au-delà du texte: capacités multimodales
• Modèles "pensée": résolution de problèmes délibérée
• Intégration des outils: recherche sur le Web et recherche approfondie
• Recherche avancée: synthèse des informations provenant de plusieurs sources
• Traitement de documents et multimédias via des téléchargements de fichiers
• Interprète Python: exécution du code et analyse des données
• Outils visuels et de code personnalisés: Claude Artefacts and Cursor Composer
• Interactions audio et génération de podcast avec Notebooklm
• Traitement visuel: entrée d'image / OCR, génération d'images et vidéo
• Personnalisation: mémoire, instructions personnalisées et GPT personnalisés
• Conseils pour les débutants LLM
• Conclusion

Le paysage LLM en expansion

La Karpathy met en évidence la croissance au-delà du Chatgpt pionnier, mentionnant des concurrents comme Gemini, Copilot, Claude, Grok, Deepseek et Lechat, chacun offrant des forces uniques et des modèles de tarification. Il suggère d'utiliser des ressources telles que Chatbot Arena et Scale's Leadboard pour comparer les performances du modèle.

Au-delà du texte: capacités multimodales

La karpathy plonge dans les capacités multimodales des LLM, allant au-delà de la génération de texte.

Génération de texte: LLMS Excel dans les tâches d'écriture créative (poèmes, e-mails, etc.), avec des interactions visualisées comme des "bulles de chat" dynamiques. Il explique la mécanique sous-jacente de la tokenisation, des fenêtres de contexte et le rôle du marquage de POS et du NER. Différents algorithmes de tokenisation (comme le codage d'octets-paires) et des jetons spéciaux (: et) sont discutés.

Le processus de formation en deux étapes (pré-formation et post-formation) est détaillé, mettant l'accent sur le coût et les limites de la pré-formation et l'importance de la formation post-entraînement pour l'interaction humaine et la réduction des hallucinations. Il discute également des techniques de décodage et d'échantillonnage (échantillonnage du noyau, échantillonnage supérieur-k, recherche de faisceau).

Image et vidéo: Karpathy démontre la génération d'images en combinant des modèles de sous-titrage et de génération d'images. Il montre également des capacités vidéo, où le LLM "voit" via un flux de caméra et identifie des objets.

Audio: Il met en évidence l'interaction vocale, différenciant "Fake Audio" (texte-to-dispeops) et "True Audio" (tokenisation audio native). La capacité de générer des réponses audio dans diverses personnages est présentée.

Modèles "pensée": résolution de problèmes délibérée

La karpathy explore les «modèles de réflexion», qui utilisent l'apprentissage du renforcement à la raison à travers des problèmes complexes étape par étape. Il les contraste avec des modèles standard, illustrant comment les modèles de réflexion peuvent fournir des solutions plus précises, bien qu'au prix de l'augmentation du temps de traitement. Il utilise un exemple d'échec de vérification du gradient pour mettre en évidence la différence.

Intégration des outils: recherche sur le Web et recherche approfondie

L'intégration des capacités de recherche sur Internet est discutée, montrant comment les LLM peuvent accéder et traiter les informations en temps réel, surmonter les coupures de connaissances. Il compare l'intégration de recherche de différents modèles (Claude, Gemini, Chatgpt, perplexity.ai).

Recherche avancée: une recherche approfondie, nécessitant souvent des abonnements à plus haut niveau, est expliqué comme un processus combinant des recherches Web approfondies avec un raisonnement pour créer des rapports complets, avec des citations.

Téléchargements de fichiers, interprète Python, outils personnalisés et personnalisation

L'article couvre ensuite les téléchargements de fichiers pour le traitement des documents et le multimédia, l'interprète Python intégré pour l'exécution du code et l'analyse des données, les outils visuels et de code personnalisés (artefacts Claude et compositeur de curseur), et l'importance de fonctionnalités de personnalisation comme la mémoire, les instructions personnalisées et les GPT personnalisés. Des exemples de chacun sont fournis.

Conseils pour les débutants LLM et conclusion

L'article se termine par des conseils pour les débutants et un résumé des principaux plats à retenir de Karpathy, mettant l'accent sur le mélange des principes mathématiques et de la compression des données qui sous-tend le pouvoir des LLM. La nature en évolution rapide du domaine est mise en évidence, encourageant l'apprentissage continu et l'expérimentation.

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