Vocageek #50 : c’est quoi un LLM (Large Language Model) ?
Avec le développement tous azimuts de l’Intelligence Artificielle, un nouveau vocabulaire est apparu dans les médias et utilisé par les experts. Parmi ces nouveaux termes que tu risques de lire, tu vas régulièrement croiser un sigle un peu mystérieux : LLM. Geek Junior t’explique ce qu’il veut dire et pourquoi il est important de bien comprendre ce qu’il sous-entend.
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La définition
LLM est sigle en anglais qui signifie Large Language Model, ou grand modèle linguistique si tu préfères en français. C’est un type de programme d’intelligence artificielle (IA) capable, entre autres tâches, de reconnaître et de générer du texte. Les LLM sont entraînés sur de vastes ensembles de données, d’où l’emploi du terme « large » (grand) dans la dénomination anglaise. Ils sont largement utilisés par les solutions d’IA générative comme ChatGPT, Le Chat, ou Gemini.
Comment ça fonctionne ?
Les grands modèles linguistiques, ou LLM, sont des intelligences artificielles qui apprennent à comprendre et à utiliser le langage humain. En termes plus simples, un LLM est un programme informatique nourri de suffisamment d’exemples pour être capable de reconnaître et d’interpréter le langage humain ou d’autres types de données complexes (du code informatique par exemple). Pour y arriver, ils sont entraînés avec des tonnes de données comme des textes, des images, des vidéos, des discours, etc. Plus un LLM utilise de paramètres (des sortes de règles pour apprendre), de données et de puissance de calcul, mieux il fonctionne.
Le savais-tu ?
Un LLM ne réfléchit pas comme un humain. D’ailleurs, il ne « réfléchit » pas du tout ! C’est un système prédictif basé sur la probabilité. À la suite de la requête que tu auras écrite (le prompt), il va prédire après chaque mot quel sera le mot suivant le plus probable, en analysant les relations entre les mots et les concepts.
À quoi servent les LLM ?
Les LLM servent à comprendre et à générer du langage humain. Ils sont utilisés pour des choses comme répondre à des questions, écrire des textes, traduire des langues et même créer des conversations. En gros, ils aident à rendre les interactions avec les machines plus naturelles et humaines. Les LLM étaient déjà utilisés bien avant l’arrivée de ChatGPT ou de Gemini, notamment pour des chabots, par exemple dans les sites web marchands pour échanger avec leurs clients. Les grands acteurs numériques développent chacun leur propre LLM, comme Gemini pour Google ou Llama pour Meta, ou ChatGPT pour Open IA.
Les limites des LLM
En très peu de temps, les LLM ont considérablement amélioré leurs performances. Mais, certaines limites demeurent. Il arrive que les LLM « hallucinent », c’est-à-dire qu’ils créent de fausses informations lorsqu’ils ne sont pas en mesure de fournir une réponse précise. Autre limite, les capacités des LLM sont limitées aux données textuelles avec lesquelles ils sont formés. Cela peut provoquer des biais, comme les préjugés sexistes, les stéréotypes, ou les biais linguistiques. Les données utilisées alors pour entraîner les modèles ne représentent pas bien tout le monde. Par exemple, un même mot peut avoir des significations très différentes selon le pays ou la culture !
Regarde cette vidéo courte de la chaîne de Shubham SHARMA qui t’explique les LLM :
