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Atlas de l'IA

Ingénierie, sûreté et éthique de l’IA

Transformer un modèle fonctionnel en produit utilisable, fiable et responsable

OVERVIEW

Tous les concepts
6
Débutant
2
Intermédiaire
3
Expert
1

Getting a model to work in a notebook is roughly a third of the job. The rest is engineering and governance: compressing it to a deployable cost, evaluating it rather than trusting a feeling, defending against injection and misuse, and being able to explain and attribute failure when it happens. This domain is the gate every model must pass to become a product.

Les questions auxquelles ce domaine répond

  • Q1

    How are large models compressed onto consumer hardware?

  • Q2

    How do you evaluate when there is no answer key?

  • Q3

    Why is prompt injection so hard to eliminate?

Entrées de ce domaine

  1. 01Infrastructure d’entraînement et d’inférenceExpertLa mémoire décide de la taille du modèle entraînable, la communication de la durée — le calcul brut est rarement le goulot
  2. 02Compression de modèlesIntermédiaireRendre un modèle plus petit, plus rapide et moins cher sans perdre en précision — rarement les trois à la fois
  3. 03Optimisation et service d’inférenceIntermédiaireL’entraînement a lieu une fois, l’inférence des milliards de fois par jour — et le premier token s’oppose souvent au débit
  4. 04Génération augmentée par récupérationDébutantPlutôt que de fourrer le savoir dans les paramètres, le laisser dehors et le consulter à la demande — comme un examen à livre ouvert
  5. 05Agents et utilisation d’outilsIntermédiaireQu’un modèle ne se contente pas de répondre : chercher, appeler des API, exécuter du code — et décider de l’étape suivante d’après le résultat
  6. 06Sécurité, alignement et injection de promptsDébutantLe modèle optimise le proxy inscrit dans la perte, jamais ce que nous voulons vraiment : l’écart entre les deux, c’est tout le problème de l’alignement