L'article présente une synthèse de cinq publications clés qui ont marqué le domaine des grands modèles de langage (LLM). Il commence par expliquer comment GPT-3 a révolutionné le traitement du langage naturel en permettant à un seul modèle de réaliser diverses tâches grâce au "few-shot learning". Ensuite, il aborde les "scaling laws" qui démontrent l'importance de la taille des modèles pour leur performance. Le concept de "modèles de fondation" est introduit comme une évolution vers des modèles plus génériques capables de s'adapter à différents domaines. L'architecture des Transformers, basée sur des mécanismes d'attention, est également explorée pour son efficacité à grande échelle. Enfin, l'approche RAG (Retrieval-Augmented Generation) est présentée comme une méthode pour améliorer les LLM en intégrant des informations actualisées sans réentraînement coûteux. L'article souligne l'importance de ces avancées pour comprendre l'essor de l'IA générative et des LLM.

L'article explique que PHP, traditionnellement synchrone, peut optimiser des tâches comme les requêtes SQL en les exécutant de manière asynchrone. Cela permet de lancer des opérations non bloquantes, comme des requêtes de base de données ou des lectures de fichiers, pendant que d'autres tâches sont traitées. PHP a introduit des fonctionnalités asynchrones dès la version 4.3 avec les streams, et a évolué avec les générateurs en PHP 5.5 et les fibers en PHP 8.1, permettant une meilleure gestion des coroutines. L'EventLoop est présenté comme un modèle efficace pour gérer plusieurs opérations asynchrones en utilisant des callbacks, bien que cela puisse mener à un "callback hell". Les promesses sont proposées comme solution pour simplifier la gestion asynchrone, transformant les callbacks imbriqués en une chaîne de promesses plus lisible. Enfin, l'article compare des bibliothèques comme ReactPHP et Amp pour la gestion des promesses et des coroutines, recommandant ReactPHP pour les promesses et Amp pour une approche plus naturelle avec les coroutines, tout en suggérant Revolt pour l'EventLoop.