Le Bon LMM

Carnet de code et de réflexions autour de l’IA générative à la française

CodeCorpusContributionsConversationsLexiqueFaqRecherche

Communauté

Pour échanger, demandez l’accès au :

Infolettre

Nous avons le projet d’une infolettre, seriez-vous intéressé ?

Misc

TwitterLinkedIn

Contact

Mentions légales

Quels sont les principes de base du modèle LLM ?

Le modèle LLM, ou "Large Language Model" en anglais, est un type de modèle de machine learning conçu pour comprendre, générer et interpréter le langage humain. L'idée derrière ces modèles est de comprendre la structure du langage et de pouvoir prédire le texte suivant en fonction du contexte précédent.

Voici quelques principes de base des modèles LLM :

  • Apprentissage supervisé : Les LLM sont entraînés sur d'énormes corpus de texte dans un processus appelé apprentissage supervisé. Ils apprennent à prédire un mot ou une phrase suivante en se basant sur les mots ou phrases précédents.

  • Compréhension du contexte : Les LLM ont la capacité de comprendre le contexte d'une phrase ou d'un paragraphe. Ils peuvent prédire non seulement le mot suivant dans une phrase, mais aussi comprendre l'intention derrière cette phrase.

  • Apprentissage automatique : Les LLM sont des exemples d'apprentissage automatique, où ils apprennent à partir des données sans être explicitement programmés pour cela. Ils s'améliorent avec le temps et avec plus de données.

  • Apprentissage profond : Les LLM font partie du domaine de l'apprentissage profond, un sous-domaine de l'IA, qui se concentre sur les réseaux neuronaux à plusieurs couches. Ces modèles utilisent des techniques d'apprentissage profond pour traiter et comprendre le langage humain.

  • Transformer Architecture : Les modèles LLM modernes, tels que GPT (Generative Pretrained Transformer), utilisent une architecture appelée Transformer. Cette architecture permet aux modèles de mieux comprendre le contexte des mots en tenant compte de tous les autres mots de la phrase, pas seulement des mots précédents.

  • Fine-tuning : Après l'entraînement initial, les LLM peuvent être ajustés (fine-tuning) pour des tâches spécifiques. Par exemple, ils peuvent être ajustés pour répondre à des questions, traduire des langues, ou résumer des textes.

N'oubliez pas que ces modèles ne comprennent pas vraiment le langage de la manière dont les humains le font, ils font des prédictions basées sur les modèles qu'ils ont appris lors de leur entraînement.

Autres questions

Pour optimiser votre expérience, nous collectons des données de navigation en utilisant les cookies (lire les mentions légales).
Êtes-vous d'accord ?
/