Modèles de langue IA

Qu'est-ce qu'un modèle grand langage (LLM)?

Un modèle grand langage (LLM) est un système d'intelligence artificielle avancée, généralement basé sur des architectures d'apprentissage en profondeur comme les transformateurs, formés sur des ensembles de données massifs de texte (et des données de plus en plus multimodales comme les images ou l'audio) pour comprendre, générer et prédire un langage humain. Ces modèles excellent dans des tâches telles que la conversation, la traduction, le résumé, le codage et le raisonnement en traitant des milliards ou des milliards de paramètres - les «neurones» qui apprennent les modèles des données. Contrairement à l'IA traditionnelle basée sur des règles, les LLM apprennent de manière probabiliste, en prédisant le mot ou le jeton suivant dans une séquence basée sur le contexte.

Le terme «LLM 2025» fait probablement référence à l'état de LLMS à partir de 2025, une année marquée par une croissance explosive, des capacités multimodales et un changement vers des modèles efficaces et open-source. Le marché mondial LLM devrait passer de 6,5 milliards de dollars en 2024 à 140,8 milliards de dollars d'ici 2033, tirés par l'adoption dans 92% des entreprises du Fortune 500 pour des flux de travail comme l'automatisation et les chatbots. D'ici 2025, environ 750 millions d'applications intégreront les LLM, automatisant 50% des travaux numériques.

Tendances clés des LLM pour 2025

• Multimodalité: De nombreux LLM traitent désormais du texte aux côtés d'images, de vidéos ou d'audio, évoluant vers de grands modèles multimodaux (LMM). Cela permet des applications telles que des réponses visuelles ou un sous-titrage d'image.
• Efficacité et boom open-source: Les modèles plus petits et rentables surpassent les plus grands sur des tâches spécifiques, avec des poids ouverts permettant la personnalisation. Les coûts de formation baissent - EG, certains modèles formés pour moins de 6 millions de dollars.
• Raisonnement et AI agentique: Les modèles de plus en plus «pensent» étape par étape (par exemple, via une invitation à la chaîne de pensées) et agissent de manière autonome, comme les agents de codage ou les planificateurs en plusieurs étapes.
• Démocratisation et éthique: Un accès plus large via les open source réduit le verrouillage des fournisseurs, mais les défis incluent les biais, les demandes d'énergie (par exemple, le plaidoyer du gaz naturel pour alimenter les centres de données) et les impacts sur les compétences humaines comme l'écriture.
• Applications: Des flux de travail cliniques (par exemple, l'automatisation de la documentation) aux prédictions des neurosciences, les LLM surprennent les experts dans des domaines de niche.

TOP LLMS en 2025

Voici une comparaison des modèles principaux basés sur les paramètres, les caractéristiques clés, la synchronisation et les forces. Les sélections se concentrent sur des options accessibles et hautement performantes pour une utilisation générale.

Ces modèles représentent un mélange d'options propriétaires (par exemple, gemini) et open source (par exemple, lama). Pour le codage, Claude Sonnet 4 ou Mistral Large Shine; Pour une utilisation générale, GROK-3 ou GEMINI 2.5 PRO en polyvalence en polyvalence.

Perspectives d'avenir

À la fin de 2025, attendez-vous à des modèles plus agentiques (par exemple, la rumeur atteinte de Google en plusieurs étapes) et des évaluations opposant les LLM aux experts humains dans des domaines comme la psychologie et la médecine. Bien que transformateur, les LLM sont toujours confrontées à des obstacles comme les hallucinations et le déploiement éthique - l'ingénierie des formidables et le réglage fin restent la clé de la fiabilité. Si vous construisez avec des LLM, commencez par des open source comme Llama 4 pour la flexibilité.