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[Admin Congo Pamoja Admin]

Admin Congo Pamoja Admin

Maître des clés

L’objectif ?

➡️ Comprendre ensemble ce qui alimente ces modèles LLMs (le moteur),
➡️ Explorer les concepts clés qui les rendent si puissants,
➡️ Et surtout, démystifier l’IA pour tous, même sans background technique.

💡 Comment on va procéder ?
Nous allons aborder le sujet progressivement, en plusieurs étapes, à travers des posts clairs, interactifs et accessibles à tous.

À chaque étape, on découvrira un concept fondamental :

– Ce qu’est un LLM
– La prédiction du mot suivant
– L’architecture Transformer
– Les paramètres
– L’entraînement et le fine-tuning
– La mémoire et le contexte
– Les biais, les hallucinations, et plus encore…

Chaque post expliquera un point, et vous pourrez poser vos questions, partager vos remarques et débattre dans les commentaires.

• Ce sujet a été modifié le il y a 6 mois et 4 semaines par Admin Congo Pamoja Admin.
• Ce sujet a été modifié le il y a 6 mois et 4 semaines par Admin Congo Pamoja Admin.
• Ce sujet a été modifié le il y a 6 mois et 3 semaines par Admin Congo Pamoja Admin.

#6972

[henock]

henock

Modérateur

Un très bon sujet, certaines personnes pensent qu’il y a un vieux blanc dernière l’ordinateur pour repondre à toutes les questions

#6973

[Betty M.]

Betty M.

Modérateur

Non, pas du tout! 😅😅

#6980

[henock]

henock

Modérateur

vraiment

#6991

[henock]

henock

Modérateur

oui effectivement

#6978

[DONATIEN NKUNA MULUMBA]

DONATIEN NKUNA MULUMBA

Participant

Vraiment !!!

#6981

[Admin Congo Pamoja Admin]

Admin Congo Pamoja Admin

Maître des clés

On démarre une nouvelle série de discussions passionnantes autour de ce thème central :

« ChatGPT : Quelle réalité se cache derrière la fiction ? »

Pour bien commencer, on va explorer ensemble les LLMs (Large Language Models).

C’est quoi exactement un LLM, d’après vous ?

Comment vous imaginez ce qui se passe “sous le capot” de ces intelligences artificielles ?

Dites-nous en commentaire ce que vous en pensez, même si ce n’est qu’une intuition !
L’idée est d’apprendre ensemble, progressivement, dans une ambiance simple et accessible à tous.

• Cette réponse a été modifiée le il y a 6 mois et 4 semaines par Admin Congo Pamoja Admin.
• Cette réponse a été modifiée le il y a 6 mois et 3 semaines par Admin Congo Pamoja Admin.

#7023

[henock]

henock

Modérateur

D’abord à mon avis pour être claire et simple, je dirais :

“Un LLM (Large Language Model) est un programme informatique qui a appris à comprendre et à écrire du texte en lisant énormément de livres, d’articles, de sites internet, etc.

Grâce à ça, il peut deviner le mot qui vient après dans une phrase, puis continuer à écrire un texte cohérent, un peu comme un assistant qui sait parler et répondre à nos questions.

C’est ce qui permet à ChatGPT et à d’autres intelligences artificielles de discuter avec nous de façon naturelle

#7025

[henock]

henock

Modérateur

Que pensez-vous ?

@bent, @berthe, @donatiennkunamulumba, @admin, @francklinpowell, @segroeg03, @ibrahimafaye, @jacqueslusa, @jeandymato, @joel-pascal

#7026

[Admin Congo Pamoja Admin]

Admin Congo Pamoja Admin

Maître des clés

À vous le clavier :

@berthe, @donatiennkunamulumba, @henock, @junior081, @stevonlucas, @essaie, @arnaud

#7027

[Watt]

Watt

Modérateur

Tu as bien résumé ! Un LLM apprend des millions de textes pour prédire les mots suivants et créer des phrases cohérentes.

Selon toi, quelles limites restent à dépasser pour que les LLM deviennent encore plus performants ?

#7028

[Betty M.]

Betty M.

Modérateur

Il reste encore pas mal de limites à dépasser, @Arnaud, pour que les LLM deviennent vraiment plus performants. J’en cite juste 4 :
– La compréhension du contexte c’est à dire parfois, ils se perdent dans des conversations longues ou interprètent mal le sens global.
– La capacité de raisonnement logique ou mathématique: ils ont encore du mal avec les tâches complexes ou très précises.

– Les hallucinations defois ils générent des infos fausses ou complètement inventées avec beaucoup de confiance 😅!

– Et aussi Les biais et les enjeux éthiques jusque là leurs données d’entraînement ne sont pas toujours représentatives, ce qui peut poser problème.

#7030

[henock]

henock

Modérateur

Salut Watt,

Très bonne question ! Même si elle anticipe un peu les objectifs à long terme de l’administration concernant l’évolution des échanges, je pense que les modèles de langage (LLMs) ont encore plusieurs défis à relever avant d’atteindre un niveau de performance optimal.

D’abord, ils nécessitent une grande quantité de données et de paramètres pour être efficaces. C’est un enjeu majeur en termes de coût et de ressources. À ce sujet, il existe un article intéressant, connu sous le nom de Chinchilla Paper, qui montre qu’il est possible d’obtenir de très bons résultats en ajustant intelligemment le rapport entre la taille du modèle (paramètres) et la quantité de données d’entraînement. Contrairement à l’intuition première qui pousse à augmenter la taille des modèles pour améliorer leurs performances, cette étude suggère qu’un meilleur équilibre peut produire des modèles plus performants sans nécessiter des volumes massifs de données — tout en limitant le surajustement.

Un autre point important, c’est le phénomène d’hallucination. Les modèles peuvent générer des réponses qui semblent plausibles, mais qui sont totalement déconnectées de la réalité ou dénuées de sens sémantique. Pour y faire face, des approches comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation) ont été développées. Elles consistent à intégrer des connaissances externes au modèle, pour enrichir le contexte de réponse et limiter les hallucinations.

Enfin, il y a aussi le développement de tools (outils) qui permettent d’augmenter les capacités du modèle de base. Ces comportements supplémentaires permettent aux LLMs de mieux interagir avec leur environnement ou d’exécuter des tâches spécifiques, ce qui les rend plus utiles dans des contextes pratiques.

#7037

[Georges]

Georges

Participant

Bonne question @arnaud je penses que les LLM doivent encore dépasser des limites comme la compréhension réelle car comme tu l’as dit les LLM ne se basent que sur la prédiction probabiliste pour générer une réponse, la gestion de la mémoire, l’accès à l’actualité, la fiabilité des réponses et la personnalisation pour devenir véritablement intelligents, utiles et sûrs.

#7040

[Stevon Lucas]

Stevon Lucas

Participant

Je pense @arnaud que si on parvient à améliorer la capacité des LLM à retenir et utiliser des informations sur une longue période, ça boostera encore plus les performances de ces derniers.

#7041

[Betty M.]

Betty M.

Modérateur

Merci @Henock et @Arnaud ! 🙏
J’ajoute ceci à la réponse :
Les LLM (grands modèles de langage) sont utilisés dans de nombreux domaines grâce à leur capacité à s’adapter facilement à différents types de tâches. Leur véritable force, c’est surtout de pouvoir générer du contenu — c’est pourquoi on parle d’IA générative. Ils peuvent produire des textes ou des données similaires à ceux sur lesquels ils ont été entraînés.

#7029

[henock]

henock

Modérateur

@admin @armel @bent @berthe @donatiennkunamulumba @francklinpowell @jeandymato @jacqueslusa @ibrahimafaye @donatiennkunamulumba @jacqueslusa

#7038

[Admin Congo Pamoja Admin]

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Maître des clés

Salut à tous : Les slides pour les deux premières parties de notre sujet en cours sont dispo ici : Slides.

@armel, @bent, @benitha, @berthe, @donatiennkunamulumba, @henock, @joel-tshiamala-kgmail-com, @junior081, @mick2001, @stevonlucas …..

#7050

[Admin Congo Pamoja Admin]

Admin Congo Pamoja Admin

Maître des clés

🧠 ChatGPT : Mythe ou réalité ?
On continue notre challenge Congo Tech Pamoja avec une deuxième étape essentielle :

👉 Comprendre les modèles pré-entraînés, le vrai moteur derrière ChatGPT.

🎯 Notre objectif :

Expliquer clairement, avec des mots simples, comment fonctionnent ces IA pour lever le voile sur la technologie et sortir des idées reçues.

– Pas de magie.
– Pas de science-fiction.

Seulement des modèles mathématiques, entraînés sur d’énormes volumes de texte, pour prédire les mots les uns après les autres.

Dans cette partie, on vous aide à comprendre :

– Ce que veut dire “pré-entraîné”
– Comment ces modèles apprennent avant même d’être utilisés
– Et pourquoi ça change tout dans la façon dont ils répondent

#7051

[Watt]

Watt

Modérateur

Tout à fait d’accord @stevonlucas! C’est un vrai enjeu. Si les LLM pouvaient conserver une mémoire à long terme fiable et bien structurée, ça ouvrirait la voie à des interactions beaucoup plus cohérentes et personnalisées. On n’en est pas loin, mais il reste encore du boulot pour que ce soit vraiment stable et contrôlable.

#7055

[Watt]

Watt

Modérateur

Tu as tout à fait raison @segroeg03, tu soulignes les vrais problèmes. Les LLM ne comprennent pas vraiment ce qu’ils disent, ils prédisent juste les mots les plus probables. Tant qu’il n’y a pas de vraie mémoire, d’accès à l’actualité et de personnalisation, ils resteront limités. Mais on avance dans la bonne direction.

Tu penses qu’un jour, ces modèles pourront vraiment « comprendre » comme un humain, ou ce sera toujours juste une impression ?

#7056

[Auteur]

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