LLM

Les IA reflètent souvent des stéréotypes présents dans les données utilisées pour leur entraînement, ce qui peut perpétuer des biais. Ce phénomène soulève inévitablement des enjeux éthiques.

---

✧ Les LLM (Large Language Model) viennent enrichir, voire concurrencer les NLP (Natural Language Processing).

✧ J'avais déjà parlé des NLP (et des NLU, les promoteurs des LLM) et leur utilisation par les chatbots, des applications avec lesquelles les utilisateurs peuvent converser par le biais de la voix ou du texte.

✧ Les LLM sont des modèles d'intelligence artificielle qui s'appuient sur l'apprentissage automatique (comme le deep learning) pour comprendre et générer du langage humain de manière extrêmement sophistiquée. Bien sûr, tout dépend des sources de données utilisées et des intentionnalités du modèle, pour que le résultat ne soit pas biaisé.

Ces modèles sont entraînés sur d'énormes ensembles de données textuelles qui leur permettent d'apprendre les patterns et les structures du langage humain. Les LLM, tel que GPT-3, sont capables de réaliser une variété de tâches, allant de la génération de texte à l'analyse de sentiments, en passant par la traduction et le résumé de documents.

https://video.wixstatic.com/video/dd5f42_9585cd854d96423b94574b15735d07f4/480p/mp4/file.mp4

Vortex nous explique le fonctionnement des LLM