Article original : Code and Train Qwen3 from Scratch

Qwen3 est la série de pointe de modèles de langage de grande taille (LLM) développée par l'équipe Qwen d'Alibaba Cloud. Le LLM est réputé pour son raisonnement avancé, son support multilingue et ses modes hybrides efficaces « Thinking » (Pensée) et « Non-Thinking » (Sans pensée).

Nous venons de publier un cours sur la chaîne YouTube de freeCodeCamp.org qui vous apprendra à entraîner Qwen3 de zéro, ligne par ligne. Vous verrez les gradients circuler, les modèles apprendre et l'IA prendre vie en temps réel, vous permettant d'acquérir une maîtrise brute et sans filtre de l'apprentissage automatique (machine learning).

Ce cours complet vous guidera à travers les détails de l'architecture et de l'implémentation de Qwen3. À la fin, vous aurez une compréhension approfondie du fonctionnement de ces modèles avancés. Vuk Rosić a développé ce cours.

Voici les sections de ce cours :

  • Intro & Démo

  • Architecture de Qwen 3

  • Prérequis

  • Configuration du code & Imports

  • Configuration du modèle

  • Spécificités de Qwen 3

  • Hyperparamètres d'entraînement

  • Logique de la Grouped Query Attention

  • Explication de l'optimiseur Muon

  • Chargement des données & Tokenisation

  • Embeddings positionnels RoPE

  • Code de la Self-Attention

  • Feed-Forward & SwiGLU

  • Construction du modèle final

  • Évaluation & Configuration de l'optimiseur

  • La boucle d'entraînement

  • Exécution de l'entraînement

  • Inférence & Génération de texte

  • Résultats finaux

Regardez le cours complet sur la chaîne YouTube de freeCodeCamp.org (1 heure de visionnage).