ce que cela signifie et que peut-on faire avec ce type de modèle d'intelligence artificielle
On vous explique que signifie le terme LLM que l’on retrouve souvent lorsqu’on parle d’intelligence artificielle. C'est un terme qui est généralement utilisé pour définir un type spécifique d'intelligence artificielle, et lorsque vous utilisez cet acronyme, vous ne savez pas toujours ce qu'il signifie.
Nous allons rendre cet article résumé mais simple pour que vous puissiez le comprendre. Nous commencerons par vous expliquer ce que nous entendons lorsque nous parlons d'un LLM, puis nous vous dirons les usages qu'on peut lui donner à ce type de modèles.
Que signifie LLM ?
L'acronyme LLM vient du terme Large Language Model, qui en espagnol aurait une signification similaire à « Large Linguistic Model », ou quelque chose de similaire. Il s'agit de un type de modèle d'intelligence artificiellequi sont ceux utilisés dans les chatbots et les applications utilisant l’IA.
Le terme Large pour ce type de modèles fait référence au fait qu’ils sont normalement composés de centaines de millions, voire de milliards, de paramètres qui définissent le comportement de l’IA, et qu’ils sont entraînés à l’aide d’une énorme quantité de données.
Allez, d'un côté vous allez avoir des modèles d'IA plus petits qui font des choses simples, et qui réagissent de manière limitée aux ordres qui leur sont donnés. Ils sont utiles pour effectuer des tâches très spécifiques, mais pas pour avoir une grande diversité.
Et puis il y a les grands modèles, les LLM, qui sont ceux qui peuvent traiter de nombreux paramètres. Vous pouvez rédiger une invite très longue et lui faire prendre en compte de nombreux éléments, et l'IA sera en mesure de traiter votre demande. Les LLM sont à l'origine de chatbots bien connus tels que ChatGPT, Google Gemini ou Microsoft Copilot.
La technologie sous-jacente du LLM s’appelle un réseau neuronal transformateur, et il s’agit d’un type d’architecture au sein de l’apprentissage profond. Mais rappelez-vous que nous faisons référence au modèle de langage, et donc non pas à un ChatGPT, mais au GPT qui le fait fonctionner.
Mais pour que vous ne vous perdiez pas dans tout ce verbiage, je vais le résumer un peu. Il existe de nombreux types d’intelligence artificielle et de nombreux types de modèles. Mais le plus capable, ceux qui peuvent faire toutes sortes de choses et ceux qui sont devenus populaires avec des applications comme ChatGPT sont tous des modèles LLM à longue échelle.
À quoi peuvent servir les LLM
Les modèles LLM sont formés avec des quantités gigantesques de données, mais peut être réglé pour des tâches spécifiques qu'ils puissent exploiter tout leur potentiel. Ces tâches utiliseront le traitement du langage naturel ou NLP, ce qui signifie que vous comprendrez ce que vous leur écrivez de manière normale et sans avoir à utiliser de commandes spécifiques.
Ceux-ci sont les principales tâches pour lesquelles les LLM peuvent être utilisés dans le cas de leur réglage pour les exécuter.
- Chatbots conversationnels: Des chatbots conversationnels tels que ChatGPT, Gemini ou Copilot peuvent être créés.
- Génération de texte: Peut être utilisé pour générer du texte pour des descriptions de produits, des articles ou même des articles de blog.
- Répondre aux FAQ: L'un de ces modèles peut être formé pour répondre aux questions fréquemment posées par une entreprise ou pour rediriger les clients d'une entreprise vers le travailleur le plus approprié pour répondre à leurs besoins.
- Analyser les commentaires: Vous pouvez former l'un de ces modèles pour recevoir, lire et analyser les commentaires qui parviennent à une entreprise par le biais d'e-mails, de publications sur les réseaux sociaux ou d'avis sur des produits.
- Traduction: Évidemment, vous pouvez en profiter pour traduire le contenu d'une entreprise dans une autre langue.
- Classer et catégoriser: Vous pouvez également catégoriser et classer de grandes quantités de données textuelles, pour un traitement et une analyse des données plus efficaces et plus rapides.
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