> sois toi-même > veux vraiment apprendre comment fonctionnent les LLM > en avoir marre de "commence par l'algèbre linéaire et reviens dans 5 ans" > décide de construire ma propre feuille de route > pas de blabla. pas de détours. pas de playlists ML génériques de 200 heures > juste les choses qui te font passer de "qu'est-ce qu'un token ?" à "j'ai entraîné un mini-GPT avec des adaptateurs LoRA et FlashAttention" > objectif : construire, affiner et expédier des LLM > pas juste vibrez avec eux. pas "apprendre la théorie" pour toujours > les construire > tu vas : > > construire un moteur d'autograd à partir de zéro > > écrire un mini-GPT à partir de zéro > > implémenter LoRA et affiner un modèle sur des données réelles > > détester CUDA au moins une fois > > pleurer > > continuer > 5 phases > si tu sais déjà quelque chose ? passe > si tu es perdu ? regarde à nouveau > si tu es bloqué ? utilise DeepResearch > c'est une feuille de route, pas une laisse > à la fin : tu as soit construit la chose, soit tu ne l'as pas fait > phase 0 : fondations > > si la multiplication matricielle te fait peur, tu n'es pas encore prêt...