LLM (grand modèle de langage)

Un LLM, ou grand modèle de langage (large language model), est un modèle d'IA entraîné sur d'immenses volumes de texte pour comprendre et générer du langage humain. C'est la technologie sous-jacente derrière ChatGPT (les modèles GPT d'OpenAI), Claude (Anthropic) et Gemini (Google), et ce sur quoi chaque moteur génératif est construit.

Pourquoi c'est important

Les différents LLM récupèrent et citent différemment : Perplexity privilégie les sources récemment publiées et directement pertinentes, ChatGPT a tendance à concentrer ses citations sur des médias établis, et Gemini recoupe les affirmations avec le knowledge graph de Google avant de citer. Parler d'« optimiser pour l'IA » de façon générique passe à côté du fait que chaque modèle a son propre comportement de citation, à suivre séparément.

Termes associés

• Moteur génératif

  Un moteur génératif est un système d'IA, comme ChatGPT, Perplexity ou les AI Overviews de Google, qui répond à une requête en synthétisant une réponse unique et directe à partir de plusieurs sources récupérées, plutôt qu'en renvoyant une liste classée de liens que l'utilisateur doit parcourir lui-même.

• Retrieval-Augmented Generation (RAG)

  Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est l'architecture derrière la majorité de la recherche IA : le système récupère un ensemble de documents ou passages pertinents au moment de la requête, puis génère sa réponse en s'appuyant sur ce contenu récupéré, plutôt que sur ce qu'il a appris uniquement pendant son entraînement.