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Aujourd'hui, nous allons plonger dans le monde fascinant des modèles de langage, également connus sous l'acronyme LLM, pour "Large Language Models" en anglais.

Au cœur de nombreuses avancées récentes en intelligence artificielle, les modèles de langage sont des programmes d'IA conçus pour comprendre, analyser et générer du langage humain. Ils sont entraînés en analysant des milliards de phrases issues de livres, de sites web, et d’autres sources textuelles, ce qui leur permet de capturer les subtilités de la syntaxe et de la sémantique, et même parfois les nuances du langage humain.

Le fonctionnement de ces modèles reposent sur une technique appelée apprentissage profond, basée sur des réseaux de neurones artificiels.  Lors de cet entraînement, les modèles apprennent à prédire la prochaine séquence de mots en fonction du contexte, ce qui leur permet de générer des phrases cohérentes et pertinentes. Ces réseaux analysent les données textuelles afin de prédire la suite probable d'un texte donné.

Autrement dit, ces modèles sont capables de comprendre non seulement des mots individuels, mais aussi des idées plus complexes à travers un texte.

Les modèles de langage sont de véritables couteaux suisses du traitement du langage naturel. Ils peuvent effectuer une multitude de tâches, telles que :

• La génération de texte ;

• La traduction automatique ;

• La réponse à des questions ;

• Le résumé de textes ;

• L'analyse de sentiments ;

• Et même l'aide à la programmation !

Vous avez probablement déjà interagi avec des modèles de langage sans le savoir. Par exemple, ChatGPT ou Copilot, sont des agents conversationnels basés sur des LLM.

Ces modèles sont également utilisés dans les moteurs de recherche, les assistants virtuels, et de nombreuses autres applications du quotidien.

Les LLM soulèvent également des questions éthiques et pratiques. Leur utilisation dans la recherche scientifique ou les problématiques de propriété intellectuelle, par exemple, font l'objet de débats. Il est crucial de les utiliser avec discernement et de rester critique face à leurs résultats.

Ils peuvent parfois générer des informations incorrectes ou biaisées, appelées Hallucinations, car ils sont entraînés sur des données disponibles en ligne, qui ne sont pas toujours fiables.

Un autre point à prendre en compte est leur consommation énergétique : l’entraînement et l’utilisation de ces modèles nécessitent des ressources informatiques très importantes.

Leur capacité à comprendre et générer du texte leur permet de transformer de nombreux secteurs, mais leur utilisation doit s'accompagner d'une réflexion éthique et responsable.

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