LLM (grand modèle de langage)
En une ligne : Un modèle d’IA entraîné sur d’immenses quantités de texte, capable de lire et de générer du langage naturel. ChatGPT, Claude et Gemini sont tous des LLM.
Qu’est-ce qu’un LLM (grand modèle de langage) ?
A Grand modèle de langage (LLM) est un modèle d’IA entraîné sur d’immenses quantités de textes - livres, sites web, code, articles scientifiques, conversations - qui apprend à prédire le prochain token dans une séquence. En répétant cette opération des milliards de fois sur des milliers de milliards d’exemples, il développe des représentations de la grammaire, des faits, des schémas de raisonnement et du style conversationnel. Le résultat est un système capable de discuter de physique quantique, d’écrire du Python, de composer des sonnets et de répondre à des questions juridiques, le tout à partir des mêmes poids appris.
Comment fonctionnent les LLM (version simplifiée)
Chaque LLM repose sur un réseau de neurones architecture appelée transformeur. Le texte est découpé en token unités par un tokeniseur, converti en une représentation numérique plongement vectoriel par token, puis transmis à des couches empilées attention couches. Chaque couche met à jour les représentations des tokens en fonction de la façon dont chaque autre token du fenêtre de contexte s’y rapporte. La dernière couche produit une distribution de probabilités sur le vocabulaire, puis le token suivant est tiré de cette distribution. Ce qui ressemble à de la compréhension est une propriété émergente de ce processus appliqué à très grande échelle sur un jeu de données immense et varié.
LLM disponibles sur AskAI.free
| Modèle | Créateur | Fenêtre de contexte | Offre gratuite |
|---|---|---|---|
| ChatGPT 4o | OpenAI | 128k jetons | Oui (limité) |
| ChatGPT 4.1 | OpenAI | 1M jetons | Oui (limité) |
| Claude Sonnet 4 | Anthropic | 200 k tokens | Oui (limité) |
| Gemini 2.0 Flash | 1M jetons | Oui (limité) | |
| DeepSeek R1 | DeepSeek | 128k jetons | Oui (limité) |
| Perplexity Sonar | Perplexity AI | Web en direct | Oui (limité) |
Ce que les LLM peuvent faire
- Rédiger et réviser - brouillons, e-mails, dissertations, fiction, code, textes marketing
- Raisonner et analyser - résoudre des problèmes de logique, résumer des documents, comparer des arguments
- Code - écrire, déboguer et expliquer du code dans la plupart des langages de programmation
- Traduire - dans des dizaines de langues, avec une grande précision pour les combinaisons courantes
- Répondre aux questions - s'appuyer sur de vastes connaissances jusqu'au date limite des connaissances
- Utiliser les outils - avec utilisation d’outils (appel de fonctions) et MCP, les LLM peuvent effectuer des recherches sur le Web, exécuter du code et appeler des API
Ce que les LLM ne peuvent pas faire de manière fiable
- Accéder à des informations en temps réel - sauf en cas de connexion à une recherche web ; voir date limite des connaissances
- Effectuer des calculs arithmétiques précis - utilisez une calculatrice ou un interpréteur de code pour les calculs
- Mémoriser les conversations précédentes - chaque session repart de zéro, sans fonction de mémoire
- Garantir l’exactitude des faits - ils sont sujets à hallucination, inventant des informations plausibles mais fausses, surtout sur des sujets peu connus
- Raisonner parfaitement - même un modèle de raisonnement peut commettre des erreurs de logique sur des problèmes difficiles
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Exemple de LLM (grand modèle de langage)
Si vous utilisez AskAI.free, une façon pratique de comprendre les LLM (grands modèles de langage) consiste à demander à un modèle de vous les expliquer, puis de donner un exemple concret dans votre propre méthode de travail. Par exemple : "Explique les LLM (grands modèles de langage) à une personne qui utilise l’IA pour écrire, coder, faire des recherches ou créer des images."
Le terme passe ainsi d’une définition de dictionnaire à un outil d’aide à la décision : vous voyez dans quels cas il influe sur la qualité des instructions, le choix du modèle, la fiabilité des résultats, la confidentialité, le coût ou la quantité de contexte utilisable par l’IA.
Pourquoi les LLM (grands modèles de langage) sont importants
La notion de LLM (grand modèle de langage) est importante, car elle influence votre manière de choisir, d'interroger, de comparer les systèmes d'IA ou de leur faire confiance. Comprendre ce terme vous aide à poser de meilleures questions, à repérer plus vite les réponses faibles et à choisir le modèle ou l'outil adapté à la tâche.
Une erreur courante consiste à considérer le LLM (grand modèle de langage) comme un terme de jargon isolé. Il est généralement lié à des notions voisines comme MCP (Model Context Protocol) et Mogging, consultez-les ensuite pour avoir une vue d'ensemble.
Erreur courante avec les LLM (grands modèles de langage)
L’erreur la plus courante consiste à employer le terme comme une étiquette sans changer ses pratiques. Quand il est question de LLM (grand modèle de langage), demandez-vous ce qui doit changer : le prompt, le modèle, la longueur du contenu fourni, les preuves demandées ou la manière de vérifier la réponse.
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