Qu'est-ce qu'un LLM ?
Un LLM, ou "Large Language Model", est un modèle d'intelligence artificielle conçu pour comprendre et générer du texte en langage naturel.
Ces modèles sont entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles, leur permettant de prédire le mot suivant dans une phrase ou de répondre à des questions complexes.
Fonctionnement des IA
Les IA modernes utilisent des réseaux de neurones profonds pour analyser des données et apprendre des modèles.
- Entraînement : Formées sur des milliards de phrases pour comprendre les relations entre les mots.
- Compréhension : Analysent des requêtes en langage naturel et en extraient le sens.
- Génération : Produisent des réponses cohérentes et pertinentes.
LLMs et les chats IA
Les LLMs sont au cœur de nombreux chats IA comme ChatGPT, Llama, ou les modèles personnalisés.
- GPT : Utilisé par ChatGPT, développé par OpenAI.
- Llama : Développé par Meta AI.
- Modèles personnalisés : Adaptés à des besoins spécifiques comme Perplexity ou Copilot.
Les différents types de modèles IA
Processus de fonctionnement d'une IA
Entraînement
Apprentissage sur des milliards d'exemples
Compréhension
Analyse de la requête utilisateur
Génération
Création de la réponse
Résultat
Fourniture de la réponse à l'utilisateur
Réseau de Neurones Artificiels
Cette animation simplifiée illustre le fonctionnement d'un réseau de neurones. Les signaux voyagent des neurones d'entrée vers les neurones de sortie en passant par des couches cachées.
Comment fonctionne un réseau de neurones ?
Un réseau de neurones artificiels s'inspire du fonctionnement du cerveau humain. Il est composé de couches de neurones interconnectés :
• Couche d'entrée : Reçoit les données brutes
• Couches cachées : Traitent l'information en calculant des combinaisons complexes
• Couche de sortie : Produit le résultat final
Chaque connexion entre neurones a un "poids" qui influence l'importance du signal transmis. Pendant l'apprentissage, ces poids sont ajustés pour améliorer la précision des résultats.