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Résumé du fonctionnement d'un LLM (Large Language Model)

Un LLM (Large Language Model) est un modèle d'intelligence artificielle basé sur des réseaux de neurones profonds, entraîné sur d'énormes volumes de données textuelles. Voici son fonctionnement simplifié :

• Prétraitement des données : Le modèle est exposé à des milliards de mots issus de livres, articles, sites web et autres sources pour apprendre les structures linguistiques, le vocabulaire et les relations entre les mots.
• Architecture neuronale : La plupart des LLM utilisent une architecture de type Transformer, qui permet de traiter des séquences de texte en parallèle et de capturer des dépendances à long terme entre les mots.
• Apprentissage non supervisé : Le modèle prédit les mots manquants dans des phrases (tâche de masked language modeling) ou génère des suites de mots cohérentes (tâche de language modeling).
• Fine-tuning (affinage) : Après l'entraînement initial, le modèle peut être affiné sur des tâches spécifiques (traduction, résumé, réponse aux questions) avec des jeux de données plus petits et annotés.
• Inférence : Une fois entraîné, le LLM génère des réponses en prédisant le mot le plus probable à chaque étape, en se basant sur le contexte fourni par l'utilisateur (prompt).
• Tokenisation : Le texte est découpé en tokens (mots, sous-mots ou caractères) que le modèle peut traiter. La qualité de la tokenisation influence les performances.
• Contexte et mémoire limitée : Les LLM ont une fenêtre de contexte (ex: 2048, 4096 ou 32000 tokens), ce qui limite la taille des entrées/sorties qu'ils peuvent gérer en une seule fois.
• Génération contrôlée : Des paramètres comme la température (créativité vs. précision) ou le top-k/top-p sampling permettent d'ajuster le style des réponses.

Les LLM ne "comprennent" pas le texte au sens humain, mais excellents à identifier des motifs et à générer des réponses statistiquement cohérentes. --- 

LLM les plus connus

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