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Comment fonctionnent les grands modèles de langage ?

Les grands modèles de langage fonctionnent en utilisant une approche basée sur les transformers, qui sont des architectures de réseaux neuronaux spécialement conçues pour le traitement du langage naturel. Voici les étapes générales de fonctionnement des grands modèles de langage :

  1. Pré-entraînement : Les grands modèles de langage sont d'abord pré-entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles non étiquetées. Pendant cette phase, le modèle apprend à capturer les structures, les schémas et les représentations du langage en prédisant le mot suivant dans une séquence de mots.

  2. Fine-tuning : Après le pré-entraînement, les grands modèles de langage sont fine-tunés pour des tâches spécifiques. Cela implique de les entraîner sur des ensembles de données étiquetées ou des tâches spécifiques, afin d'adapter le modèle à une tâche particulière telle que la traduction automatique, la génération de texte ou la classification.

  3. Encodage des séquences : Lors de l'utilisation d'un modèle de langage, les séquences de mots ou de phrases sont encodées en utilisant des vecteurs de représentation appelés embeddings. Ces embeddings capturent les informations sémantiques et syntaxiques des mots dans le contexte de la séquence.

  4. Décodage des séquences : Une fois que les séquences sont encodées, les grands modèles de langage utilisent des mécanismes de décodage pour générer des prédictions ou des réponses. Cela peut inclure la génération de texte, la traduction automatique ou d'autres tâches spécifiques.

Les grands modèles de langage sont généralement basés sur des architectures de réseaux neuronaux profonds et utilisent des mécanismes tels que l'attention pour prendre en compte les relations entre les mots et les phrases dans un texte. Ils sont entraînés sur de vastes quantités de données pour capturer les structures et les propriétés du langage.

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