Introduction aux LLM : Qu'est-ce qu'un modèle de langage ?

Objectifs

• Comprendre ce qu’est un Large Language Model (LLM).
• Découvrir le principe fondamental de la génération et compréhension de texte.
• Saisir le potentiel et l’impact des LLM dans divers domaines.

Qu’est-ce qu’un Large Language Model (LLM) ?

Un Large Language Model (LLM), ou Grand Modèle de Langage, est un type de programme informatique basé sur des architectures de réseaux de neurones (principalement des Transformers). Il est entraîné sur d’énormes quantités de données textuelles (livres, articles, pages web, etc.) afin d’apprendre les structures, les grammaires, les sémantiques et les patterns du langage humain.

L’objectif principal d’un LLM est de prédire le mot suivant dans une séquence donnée. C’est cette capacité, simple en apparence, qui lui permet de générer du texte cohérent, de répondre à des questions, de traduire ou de résumer.

Imaginez une version surpuissante de la fonction d’auto-complétion de votre téléphone, capable de générer des paragraphes, des pages entières, voire des livres.

Les Caractéristiques clés des LLM

1. “Large” (Grand) : Fait référence à deux aspects :

   • Volume de données d’entraînement : Des téraoctets de texte.
   • Nombre de paramètres : Des milliards, voire des centaines de milliards de connexions neuronales, qui déterminent la complexité et la capacité du modèle à apprendre.

2. “Language Model” (Modèle de Langage) : Implique sa capacité à :

   • Générer du texte pertinent et contextuel.
   • Comprendre les nuances du langage humain.

Comment ça marche (simplifié) ?

Au cœur d’un LLM, il y a une tâche de prédiction. Quand vous lui donnez un début de phrase (un “prompt”), le modèle analyse ce texte et calcule la probabilité du mot le plus probable pour suivre, puis le deuxième, et ainsi de suite. Ce processus itératif construit la réponse mot par mot.

Exemple :

• Prompt : “Le ciel est”
• LLM prédit : “bleu” (très haute probabilité)
• LLM continue avec “Le ciel est bleu” : “et les oiseaux” (haute probabilité)
• Etc.

Impact et potentiel des LLM

Les LLM transforment de nombreux domaines :

• Communication : Assistants virtuels, chatbots intelligents, traduction instantanée.
• Création de contenu : Aide à la rédaction d’articles, de code, de scripts, de marketing.
• Éducation : Tutors personnalisés, outils de recherche d’information.
• Développement Logiciel : Génération de code, complétion intelligente, documentation.

Ils ouvrent des perspectives inédites en rendant l’interaction homme-machine plus naturelle et en automatisant des tâches cognitives complexes.

Bonnes pratiques

• Ne pas considérer le LLM comme un être conscient : Ce sont des outils statistiques sophistiqués qui manipulent des symboles.
• Vérifier toujours l’information : Les LLM peuvent “halluciner” (inventer des faits).
• Être précis dans les instructions (le “prompt”) pour obtenir les meilleurs résultats.

Pièges courants

• L’anthropomorphisme : Attribuer des intentions ou des pensées humaines aux modèles.
• La confiance aveugle : Utiliser les sorties des LLM sans vérification.
• Oublier les biais : Les modèles reproduisent les biais présents dans les données d’entraînement.

Exercices

1. Expérimenter avec un LLM :

   • Utilisez un LLM public (comme ChatGPT, Gemini, ou Copilot) et demandez-lui de vous expliquer ce qu’il est, avec vos propres mots.
   • Donnez-lui une phrase incomplète et observez comment il la termine.

2. Analyser un usage :

   • Donnez-lui un sujet (ex: “les avantages des énergies renouvelables”) et demandez-lui d’écrire un court paragraphe.
   • Identifiez dans le texte généré des mots ou des tournures que vous n’auriez pas forcément utilisés.

3. (Théorique) Prédire le mot suivant :

   • Si vous donnez le prompt “Je voudrais un café avec”, quels seraient les 3 mots les plus probables que le LLM pourrait prédire ensuite ? Et le 4ème ?