Grand modèle de langues (GML)

Définition

Les grands modèles de langues ou GML (en anglais, Large Language Models, LLM) sont des modèles de langue statistiques, préentraînés sur un très vaste corpus multilingue. Basés sur des réseaux de neurones autoattentifs, les grands modèles de langues (GML) comportent un très grand nombre de paramètres.

Typiquement un GML est capable de prédire le prochain mot d'une séquence à partir d'une requête et de son contexte.

Voir aussi modèle fondateur

Compléments

On dit « grand modèle de langues » et non « grand modèle de langage », parce que le langage désigne la faculté d'utiliser une langue alors que la langue est l'objet modélisé. Aussi, tous ces grands modèles sont multilingues.

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Un grand modèle de langue sert de base pour l'élaboration des robots conversationnels génératifs (RCG) capables de générer des textes entiers.

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Typiquement un grand modèle de langues comporte plus de 10 milliards de paramètres.

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Des chercheurs de l'Université Stanford ont proposé le terme modèle fondateur ou modèle de fondation (« foundation model ») pour définir un ensemble de grands modèles de langue basés sur des architectures autoattentives pré-entraînées.

Français

grand modèle de langues

GML

grand modèle de langage

grand modèle linguistique

modèle fondateur

modèle de fondation

Anglais

large language model

LLM

generative large language model

foundation model

Sources

Source: CNRS

Source: Légifrance