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Module 2 · 3 leçons
Tokens, nombres et représentations
Suivre la transformation du texte en unités puis en vecteurs, sans prendre les cartes simplifiées pour le mécanisme complet.
- Durée
- 78 min
- Évaluation
- 4 questions
Cap à suivre
À la fin de ce module
- Objectif 1
Expliquer pourquoi un token n’est pas toujours un mot
- Objectif 2
Interpréter un embedding comme une représentation numérique
- Objectif 3
Relier dimensions, proximité et superposition avec prudence
Itinéraire
Les leçons
- 01Tokens : les vraies unités du texteExplorer mots, sous-mots, signes et espaces pour comprendre pourquoi un comptage approximatif ne vaut jamais pour tous les modèles.tokentokenizervocabulaire24 min →
- 02Embeddings et proximitésPasser d’un identifiant de token à un vecteur et interpréter les proximités comme des régularités apprises, non comme un dictionnaire parfait.embeddingvecteurdistance25 min →
- 03Dimensions et représentations distribuéesComprendre la largeur des états, la distribution des caractéristiques et les limites de l’idée qu’un neurone correspondrait à un concept.dimension cachéesuperpositioncaractéristique29 min →
Faire le point
Quiz — Tokens, nombres et représentations
Quatre questions variées avec correction détaillée pour vérifier les distinctions et mécanismes du module.
Activité interactive
Quiz — Tokens, nombres et représentations
Sélectionne la ou les réponses, valide, puis lis l’explication avant de continuer.
Question 1 sur 4, de type réponse unique.
Question 1/4