L’objectif des LLM est d’apprendre la complexité du langage humain. Ils sont pré-entraînés sur une grande quantité de données (comme du texte, des images, des vidéos, des discours, des données structurées…). Plus un LLM utilise de paramètres, meilleures sont ces performances.
Les LLM doivent apprendre les tâches et fonctions linguistiques de base. Dès lors que le modèle d’apprentissage est pré-entraîné, il peut être entraîné avec de nouvelles données spécifiques. L’objectif est d’affiner ses capacités pour des cas d’utilisation particuliers. On parle alors de méthode fine tuning. Cette phase de l’apprentissage nécessite moins de données et d’énergie. Du fait de leurs multiples fonctionnalités, les LLM s’adaptent parfaitement à tous les secteurs d’activité (bancaire, logistique, santé, industrie…).