LLMs from Scratch vs 
Dive into Deep Learning
LLMs from Scratch vs Dive into Deep Learning comparés pour 2026 — fonctionnalités, licence, facilité d'utilisation, performance et lequel choisir. Construisez un GPT à partir de rien, ligne par ligne vs Le manuel où chaque équation est exécutable.
Mis à jour régulièrement · curé par olud.ai
LLMs from Scratch vs Dive into Deep Learning en un coup d'œil
| Spécification | LLMs from Scratch | Dive into Deep Learning |
|---|---|---|
| Catégorie | Apprenez l'IA et l'apprentissage automatique | Apprenez l'IA et l'apprentissage automatique |
| Type | Livre + code | Livre interactif |
| Licence | Apache-2.0 | CC-BY-SA-4.0 |
| S'exécute localement | Oui | Oui |
| Langue principale | Python | Jupyter |
| Facilité d'utilisation | Intermédiaire | Intermédiaire |
| Meilleur pour | comprendre réellement comment fonctionne un LLM | une base rigoureuse que vous pouvez réellement exécuter |
| Étoiles GitHub | 99.5k | 29.2k |
Comment LLMs from Scratch et Dive into Deep Learning se notent
| Critère | LLMs from Scratch | Dive into Deep Learning |
|---|---|---|
| Popularité | 4.5 | 3.5 |
| Maintenance | 5.0 | 2.0 |
| Facilité d'utilisation | 3.5 | 3.5 |
| Confidentialité | 5.0 | 5.0 |
| Liberté de licence | 5.0 | 3.5 |
Les scores sont calculés automatiquement à partir de signaux publics — étoiles GitHub (popularité), activité récente de commit (maintenance), type de licence (liberté), conception locale (confidentialité) et complexité d'intégration (facilité d'utilisation). Indicatif, pas un verdict.
Ce que chacun est
LLMs from Scratch
Le dépôt compagnon de Sebastian Raschka pour "Build a Large Language Model (From Scratch)" : vous implémentez l'attention, un transformateur, le pré-entraînement et le fine-tuning vous-même, en PyTorch pur.
- Vous construisez chaque composant vous-même — pas de boîtes noires
- Fonctionne sur un ordinateur portable, pas besoin de cluster
- L'explication la plus claire de l'attention qui existe
Dive into Deep Learning
Un manuel ouvert utilisé dans plus de 500 universités : chaque concept est accompagné de mathématiques, de code exécutable et d'exercices, disponible pour PyTorch, TensorFlow, JAX et MXNet.
- Adopté par plus de 500 universités dans le monde
- Chaque équation a du code exécutable à côté
- Fonctionne avec PyTorch, TensorFlow et JAX
Principales différences
LLMs from Scratch est un livre + code, tandis que Dive into Deep Learning est un livre interactif. Leurs licences diffèrent (Apache-2.0 vs CC-BY-SA-4.0), ce qui est important si vous expédiez un produit commercial. En résumé, LLMs from Scratch convient pour comprendre réellement comment fonctionne un LLM, et Dive into Deep Learning convient pour une base rigoureuse que vous pouvez réellement exécuter.
Lequel devriez-vous choisir ?
Choisissez LLMs from Scratch pour comprendre réellement comment fonctionne un LLM. Choisissez Dive into Deep Learning pour une base rigoureuse que vous pouvez réellement exécuter.
Il n'y a rarement un gagnant — de nombreuses configurations utilisent les deux. Le bon choix dépend de votre matériel, des compétences de votre équipe et de votre préférence pour la simplicité ou le contrôle.
Questions fréquemment posées
LLMs from Scratch ou Dive into Deep Learning, lequel est le plus facile à utiliser ?
Les deux sont à un niveau similaire (Intermédiaire). Votre choix devrait dépendre de l'adéquation plutôt que de la difficulté.
LLMs from Scratch et Dive into Deep Learning sont-ils gratuits ?
LLMs from Scratch est gratuit et open source (Apache-2.0), et Dive into Deep Learning est gratuit et open source (CC-BY-SA-4.0). Aucun ne facture pour le logiciel de base.
Puis-je exécuter LLMs from Scratch et Dive into Deep Learning localement ?
LLMs from Scratch : oui · Dive into Deep Learning : oui. Les deux peuvent être utilisés sans envoyer vos données à un cloud tiers où leur configuration le permet.
LLMs from Scratch vs Dive into Deep Learning — lequel devrais-je choisir en 2026 ?
Choisissez LLMs from Scratch pour comprendre réellement comment fonctionne un LLM. Choisissez Dive into Deep Learning pour une base rigoureuse que vous pouvez réellement exécuter.
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