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Quels sont les outils LLM ?

Les outils des Grands Modèles de Langage (LLM) sont des logiciels ou des bibliothèques qui facilitent la création, l'entraînement et l'utilisation des LLM. Ils comprennent généralement des fonctionnalités pour le prétraitement des données, la construction de modèles, l'entraînement de modèles, l'évaluation des performances, et parfois même le déploiement des modèles.

Voici quelques exemples d'outils LLM :

  • TensorFlow et Keras : Ces deux bibliothèques sont largement utilisées pour créer des modèles d'apprentissage automatique, y compris des LLM. Elles offrent une grande flexibilité pour la création de modèles et une bonne prise en charge des GPU pour l'entraînement.

  • PyTorch : C'est une autre bibliothèque populaire pour l'apprentissage automatique. Elle est particulièrement appréciée pour sa facilité d'utilisation et sa flexibilité.

  • Transformers de Hugging Face : C'est une bibliothèque qui fournit des implémentations pré-entraînées de nombreux LLM populaires, tels que BERT et GPT. Elle est conçue pour faciliter l'utilisation de ces modèles pour diverses tâches de traitement du langage naturel.

  • NLTK (Natural Language Toolkit) : C'est une bibliothèque pour le traitement du langage naturel qui fournit des outils pour le prétraitement des données, tels que la tokenisation et l'étiquetage grammatical.

  • Google Colab : C'est un environnement de notebook Jupyter hébergé par Google qui offre un accès gratuit à des ressources de calcul, y compris des GPU. Google Colab est particulièrement utile pour l'entraînement de modèles LLM, car ces modèles nécessitent souvent de grandes quantités de puissance de calcul. De plus, Colab facilite le partage et la collaboration sur des projets d'apprentissage automatique.

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