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Technique

LLM (Large Language Model)

Un LLM (Large Language Model) est un modèle d'intelligence artificielle entraîné sur des quantités massives de texte pour comprendre et générer du langage naturel. GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) et Llama (Meta) sont les LLM les plus utilisés. Ces modèles alimentent les chatbots, les moteurs de recherche IA, et de nombreux outils d'automatisation.

Comment fonctionne un LLM

Un LLM apprend les patterns statistiques du langage à partir de milliards de documents : pages web, livres, articles, conversations, code source. Cet apprentissage lui permet de prédire le mot suivant dans une séquence, et par extension, de générer des textes cohérents en réponse à des instructions.

Pré-entraînement : Le modèle ingère un corpus massif et apprend les structures du langage.

Fine-tuning : Le modèle est affiné sur des tâches spécifiques avec des retours humains.

Inférence : En production, le modèle reçoit un prompt et génère une réponse token par token.

Les principaux LLM du marché

ModèleÉditeurPoints forts
GPT-4 / GPT-4oOpenAIPolyvalence, intégration Bing
Claude 3.5AnthropicRaisonnement, contexte long
GeminiGoogleMultimodal, intégration Search
Llama 3MetaOpen source, personnalisable
MistralMistral AIPerformance/coût, souveraineté

LLM et visibilité des marques

Les LLM deviennent des intermédiaires entre les utilisateurs et l'information. Quand quelqu'un demande "quel outil utiliser pour...", le LLM formule une réponse basée sur ses connaissances d'entraînement et le RAG. Comprendre comment fonctionnent les LLM permet d'identifier les leviers d'action pour votre visibilité.

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