🏗️Exemple concret
GPT-4 est un LLM (Large Language Model) basé sur l'architecture Transformer, entraîné sur des milliards de pages web. Il peut rédiger du code, traduire, analyser des contrats, répondre à des questions complexes. BERT (Google) est utilisé pour la recherche sémantique : il comprend que 'voiture' et 'automobile' sont synonymes.
∑ Concept clé
Attention(Q,K,V) = softmax(QKᵀ/√d_k) · V — le mécanisme d'attention calcule un score entre chaque paire de mots
🎯Quand l'utiliser ?
✓NLP : génération de texte, classification, extraction d'info
✓Question-réponse sur documents
✓Code generation, traduction
✅ Avantages
+Comprend le contexte à longue distance
+Transfer Learning : un modèle pré-entraîné se fine-tune rapidement
+Polyvalent : texte, image, code, audio
⚠️ Limites
−Très coûteux à entraîner (millions de dollars)
−Hallucinations possibles
−Difficile à contrôler et auditer
🛠️ Outils principaux
Hugging Face Transformers
OpenAI API
Anthropic Claude
Google Gemini
LangChain
Deep LearningNLPLLMIA GénérativeGPTBERT