Grand modèle de langage

Votre mouvement d’apprentissage

S’orienterClarifier un terme, une source, une personne ou un événement.

Pourquoi cette page existe

Les pages de référence soutiennent l’apprentissage sans vous obliger à abandonner votre question ou parcours.

Ce que vous en retirerez

Un grand modèle de langage, ou LLM, est un modèle riche en paramètres entraîné sur des séquences linguistiques pour prédire et générer des jetons en contexte.

Avant de commencer

Utilisez ces pages seules ou revenez à l’objet qui vous y a conduit.

Faites ceci maintenant

Trouvez le fait ou la relation nécessaire, puis revenez à votre objectif.

À faire maintenantClarifier ce conceptLe plan indique le résultat, le temps, les prérequis, l’action immédiate et la suite préparée.Autre parcours valableExaminer les SourcesVoir la provenance, la revue et les limites des preuves.

Compte

Glossaire connecté

Grand modèle de langage

Un grand modèle de langage, ou LLM, est un modèle riche en paramètres entraîné sur des séquences linguistiques pour prédire et générer des jetons en contexte.

Plan pour cette page

Comprendre un concept dans un langage simple et le relier à des idées voisines.

Vous repartirez avec: Les LLM apprennent des régularités statistiques utiles à la rédaction, transformation, classification, programmation et réponse. Un assistant déployé peut ajouter instructions, recherche, outils, mémoire, filtres et interface au-delà du modèle.
Temps: 3–8 min
Avant de commencer: Aucun prérequis. Gardez un exemple réel en tête.
Faites ceci maintenant: Lisez l’explication, puis comparez l’exemple à l’idée reçue.

Étape suivante préparéeExplorer jetons, contexte et prédiction

Grand modèle de langageUn grand modèle de langage, ou LLM, est un modèle riche en paramètres entraîné sur des séquences linguistiques pour prédire et générer des jetons en contexte.

Modèle de fondation
Jeton
Fenêtre de contexte
Invite

Explication

Les LLM apprennent des régularités statistiques utiles à la rédaction, transformation, classification, programmation et réponse. Un assistant déployé peut ajouter instructions, recherche, outils, mémoire, filtres et interface au-delà du modèle.

Exemple

Avec un paragraphe et une consigne de résumé, un LLM génère une séquence de jetons plus courte conditionnée par les deux.

Pourquoi cela compte

Les LLM produisent un langage fluide et flexible sans garantir soutien factuel ni compréhension humaine. Séparer modèle et produit montre où entrent contexte, preuves, outils et contrôles.

Idée reçue

Idée reçue : un LLM stocke une encyclopédie vérifiée et retrouve la bonne phrase. Correction : il génère des suites probables à partir du contexte et de paramètres appris.

Concepts liés

Suivez les relations, pas seulement l’alphabet

Modèle de fondationUn modèle de fondation est entraîné assez largement pour être adapté ou utilisé dans plusieurs tâches et applications en aval.JetonUn jeton est une unité dans laquelle l’entrée ou le résultat d’un modèle est découpé pour être traité.Fenêtre de contexteUne fenêtre de contexte est la quantité limitée d’informations tokenisées qu’un modèle peut considérer ensemble pendant une génération ou inférence.InviteUne invite est une entrée fournie à un modèle ou système génératif pour façonner tâche, contexte, contraintes ou résultat souhaité.

Explorer jetons, contexte et prédiction

Sources et périmètre

Ce qui soutient cet objet

Machine Learning GlossaryGoogle for Developers

Définit de grands modèles de langage et des termes associés pour les apprenants techniques ; les familles de modèles, les mélanges de formation et les emballages de produits diffèrent.

Ouvrir la source

Loading page content...

…