Les grands modèles de langage (LLM) sont devenus un pilier de l'IA moderne, mais leur fonctionnement interne peut sembler mystérieux. Ce guide démystifie les concepts clés : prédiction de texte, tokenisation, vocabulaire et distributions de probabilités. Il explique comment les modèles génèrent du texte en prédisant le token suivant en fonction du contexte, et aborde les méthodes d'entraînement et les limitations courantes. Pour les développeurs et passionnés de technologie qui débutent dans l'IA, cette ressource offre une base solide sans jargon accablant. Comprendre ces bases est essentiel pour exploiter les LLM dans des applications, des chatbots à la génération de code. L'article aborde également le comptage de tokens et le rôle des LLM dans les systèmes d'agents, ce qui en fait un point de départ pratique pour une exploration concrète.
Une introduction claire aux concepts des LLM comme la tokenisation, le vocabulaire et les distributions de probabilités, parfaite pour les développeurs novices en IA.