Guide complet des 33 concepts clés du LLM : un enseignement clair, sans formules mathématiques, allant droit au but et des bases à la pratique. Les fondements du LLM : du texte à la prédiction intelligente LLM est un modèle d'IA générative basé sur l'apprentissage automatique et le traitement automatique du langage naturel, spécialisé dans le traitement de texte. Il fonctionne comme un système de saisie semi-automatique ultra-intelligent : à partir d'une entrée (telle que « Qu'est-ce que le réglage fin ? »), le modèle prédit le mot suivant un par un, reconstituant progressivement une phrase complète. Par exemple, il pourrait d'abord afficher « Réglage fin », puis « est », « le », « processus », etc. • Tokens : Ce sont les plus petites unités de texte traitées par LLM, incluant les mots, les sous-mots et la ponctuation. Le texte d’entrée est d’abord décomposé en identifiants numériques (par exemple, « Quoi » correspond à 1023) par un « tokeniseur » afin de faciliter le calcul du modèle. En d’autres termes, la tokenisation permet au modèle de « lire » efficacement de grandes quantités de données, mais elle implique également que les textes longs peuvent être tronqués. • Intégrations : Les identifiants des jetons sont transformés en vecteurs de grande dimension qui capturent la similarité sémantique dans un « espace latent ». Par exemple, les vecteurs pour « chien » et « chiot » sont très proches, et « roi - homme + femme ≈ reine ». Cela permet au modèle de gérer les synonymes, évitant ainsi la mémorisation par cœur. • Paramètres : Des milliards de « variables » au sein du modèle, optimisées en continu par l’entraînement, l’encodage des structures linguistiques, de la syntaxe et des connaissances. Durant la phase de pré-entraînement, le modèle prédit de manière répétée le mot suivant sur d’immenses quantités de texte, accumulant ainsi des « connaissances du monde ». Le modèle de base pré-entraîné ne peut que prédire du texte et ne répond pas aux instructions. Grâce à un réglage fin, il devient un « modèle d'instructions » qui apprend à suivre les indications de l'utilisateur. Un « alignement » plus poussé garantit que la réponse est utile, fiable et sans danger. L'apprentissage par renforcement est souvent utilisé pour entraîner des modèles de récompense à partir de retours humains (RLHF), en privilégiant la génération de réponses de haute qualité. Interaction et génération : invites, raisonnement et efficacité. Le dialogue entre l’utilisateur et le LLM est guidé par des invites, notamment des invites système (définissant les rôles, comme « répondre de manière concise pour éviter les biais ») et des invites utilisateur (questions spécifiques). La longueur totale des invites est limitée par la fenêtre de contexte, généralement de quelques milliers à plusieurs centaines de milliers d’unités lexicales ; les dialogues longs peuvent nécessiter la troncature de l’historique. • Apprentissage zéro-shot et apprentissage peu-shot : l’apprentissage zéro-shot pose des questions directement et s’appuie sur les connaissances intégrées du modèle ; l’apprentissage peu-shot ajoute des exemples dans les invites pour guider le format de sortie, par exemple en fournissant des puces pour exiger un résumé sous forme de liste. • Chaîne de raisonnement (CoT) : Fournir des indications étape par étape pour les problèmes complexes peut améliorer la précision. Les modèles de nouvelle génération (tels que Gemini 2.5 Pro) intègrent ce mécanisme, simulant le raisonnement humain étape par étape. Le processus de génération est appelé « inférence », où le modèle produit un mot à la fois jusqu'au marqueur final. Le facteur clé influençant l'expérience utilisateur est la latence : le temps d'affichage du premier mot (TTFT) et l'intervalle entre les mots suivants. Le paramètre de température contrôle le degré d'aléatoire ; une valeur faible (0,0) garantit une production cohérente, tandis qu'une valeur élevée stimule la créativité mais peut entraîner un éloignement de la réalité. Mécanisme d'extension : De RAG à agent intelligent LLM ne fonctionne pas de manière isolée ; il est souvent combiné à des outils externes pour améliorer sa fiabilité. • RAG : Premièrement, extraire les documents pertinents des bases de données ou des pages web, les intégrer aux invites pour générer des réponses et éviter les « hallucinations » du modèle (c’est-à-dire la fabrication d’informations erronées avec assurance). Par exemple, Perplexity AI effectue des recherches sur le web et cite ses sources. • Flux de travail vs. Agent : Les flux de travail sont constitués d’étapes fixes (comme le cycle « récupérer-améliorer-générer » de RAG), adaptés aux tâches répétitives. Les agents, quant à eux, utilisent la programmation dynamique : ils peuvent choisir leurs outils, décomposer leurs objectifs et exécuter des opérations en plusieurs étapes de manière autonome. Par exemple, un agent peut rechercher des informations et les synthétiser dans un guide d’apprentissage, ce qui surpasse largement la flexibilité des processus statiques. D'autres variantes incluent les modèles de langage simples (SLM, avec moins de 15 milliards de paramètres, adaptés à une utilisation sur appareil) et les modèles multimodaux (tels que GPT-4o pour le traitement du texte et des images). Les modèles open source (tels que Llama 3.1) exposent les poids, facilitant ainsi la personnalisation ; les modèles propriétaires (tels que GPT-5) sont accessibles via des API, ce qui met l'accent sur la sécurité. Cet article, qui évalue les défis et les perspectives d'avenir de l'apprentissage automatique, examine objectivement ses faiblesses : illusion (fabrication de faits), faiblesses du raisonnement (erreurs mathématiques fréquentes), biais des données (héritage de stéréotypes issus de l'ensemble d'entraînement) et obsolescence des connaissances (informations obsolètes après l'entraînement). Parmi les solutions proposées figurent l'ancrage RAG (ancrage des faits), l'intégration d'outils (tels que des calculatrices) et la réduction des biais par les faits (RLHF). Toutefois, ces solutions impliquent des compromis : une précision accrue se fait souvent au détriment de la vitesse ou du coût. L’évaluation utilise des référentiels (tels que MMLU pour tester les connaissances, HumanEval pour tester le code) et des indicateurs (tels que la fidélité au code source). L’approche émergente « LLM-as-Judge » utilise un autre modèle pour attribuer automatiquement une note, accélérant ainsi le processus itératif. Adresse de l'article :
