LLM : qu’est-ce qu’un Large Language Model ?
LLM signifie Large Language Model, généralement traduit par grand modèle de langage. Les LLM sont des modèles conçus pour traiter le langage et générer des sorties en fonction du contexte et des instructions reçues. Ils occupent une place importante dans les applications modernes d’IA générative. Le Bachelor CAFP × EIESTP les étudie dans un bloc de 40 heures consacré à l’IA générative et aux Large Language Models.
LLM signifie Large Language Model, généralement traduit par grand modèle de langage. Les LLM sont des modèles conçus pour traiter le langage et générer des sorties en fonction du contexte et des instructions reçues. Ils occupent une place importante dans les applications modernes d’IA générative. Le Bachelor CAFP × EIESTP les étudie dans un bloc de 40 heures consacré à l’IA générative et aux Large Language Models.
Que fait un LLM ?
De manière simplifiée, un LLM traite le contexte qui lui est fourni et génère une suite de contenu en s’appuyant sur les représentations et relations apprises pendant son entraînement.
Il peut ainsi être utilisé comme composant de différentes applications basées sur le langage.
Un LLM comprend-il réellement le texte comme un humain ?
Il faut être prudent avec le mot « comprendre ».
Un modèle de langage traite des représentations et des relations apprises à partir de données.
Cela ne signifie pas qu’il possède nécessairement une compréhension humaine, une intention ou un jugement comparable à ceux d’une personne.
Quel lien entre LLM et Transformers ?
Dans le programme, les deux notions sont directement associées :
Transformers et LLM.
Les Transformers constituent une architecture fondamentale derrière de nombreux grands modèles de langage modernes.
Quel lien entre LLM et IA générative ?
Les LLM peuvent être utilisés pour produire du contenu linguistique.
Ils constituent donc une technologie majeure de nombreuses applications d’IA générative basées sur le langage.
Quel lien avec le prompt engineering ?
Un utilisateur ou une application communique généralement avec un LLM à travers des instructions et un contexte.
Le prompt engineering travaille précisément sur la conception de ces instructions.
C’est pourquoi le Bachelor l’intègre au même bloc.
Un LLM connaît-il forcément toutes les informations nécessaires ?
Non.
Un LLM ne doit pas être considéré comme une base de connaissances toujours complète, actuelle et exacte.
Selon l’application, il peut être nécessaire de lui fournir des informations complémentaires.
C’est précisément l’un des intérêts des architectures RAG.
Quel lien entre LLM et RAG ?
Une architecture RAG recherche des informations pertinentes dans une source externe puis les fournit comme contexte au modèle pour contribuer à la génération de la réponse.
On peut simplifier le flux ainsi :
Question → recherche d’informations → contexte récupéré → LLM → réponse.
Quel lien entre LLM et agent IA ?
Un LLM peut constituer l’un des composants d’un système agentique.
Un agent peut ajouter une logique permettant d’interagir avec des outils, des informations ou différentes étapes d’une tâche.
LLM et agent IA ne sont donc pas synonymes.
Quels LLM précis sont étudiés au CAFP ?
Le programme public mentionne « Transformers et LLM » sans publier une liste de modèles particuliers.
Il ne faut donc pas attribuer officiellement un modèle ou fournisseur précis au programme.
FAQ — Intelligence Artificielle & Science des Données
Que signifie LLM ?
Large Language Model.
Un LLM est-il une IA générative ?
Les LLM peuvent servir de base à des applications d’IA générative centrées sur le langage.
LLM et RAG sont-ils identiques ?
Non.
Un agent IA est-il simplement un LLM ?
Non. Un LLM peut être un composant d’un système agentique plus large.
Les LLM sont-ils étudiés au CAFP ?
Oui, dans le bloc IA générative & Large Language Models.
Consultez la page principale de cette filière pour retrouver la durée, les conditions d’admission et les informations de préinscription.