Large Language Model

Un Large Language Model (LLM), ou grand modèle de langage, est un algorithme d'intelligence artificielle conçu pour comprendre et générer du langage naturel. Ces modèles utilisent des architectures de réseaux neuronaux profonds, généralement basées sur des transformateurs, et sont entraînés sur d'énormes ensembles de données textuelles

Caractéristiques principales des LLM :

• Traitement du langage naturel : Les LLM peuvent accomplir diverses tâches telles que la traduction, la rédaction de textes, et la réponse à des questions[4][5].

• Entraînement intensif : Ils sont soumis à un entraînement intensif sur de vastes corpus textuels, ce qui leur permet d'apprendre les structures grammaticales, le vocabulaire et les nuances contextuelles.

• Auto-apprentissage  : Grâce à des techniques d'apprentissage automatique avancées, les LLM peuvent s'auto-apprendre et s'améliorer avec le temps en traitant de nouvelles données.

Les LLM représentent une avancée significative dans la façon dont les machines interagissent avec le langage humain, permettant des applications variées allant des chatbots aux systèmes de recommandation.

Voici les principaux LLM :

1. GPT-3.5 / GPT-4 / GPT-4o (OpenAI)

2. Mistral (Mistral AI)

3. LLaMA 3.1 (Meta)

4. Gemini 1.5 (Google)

5. Claude 3.5 Sonnet & Claude 3 (Anthropic)

Ces LLM se distinguent par leur capacité à comprendre et générer du langage naturel, leur taille (nombre de paramètres), leur spécialisation (traduction, programmation, etc.) et leur architecture (généralement basée sur des transformeurs).