{"id":13002,"date":"2023-11-24T14:00:15","date_gmt":"2023-11-24T13:00:15","guid":{"rendered":"https:\/\/sydologie.com\/?p=13002"},"modified":"2024-11-21T15:23:33","modified_gmt":"2024-11-21T14:23:33","slug":"llm-et-pragmatique-du-langage-guide-sydologie-chatgpt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/2023\/11\/llm-et-pragmatique-du-langage-guide-sydologie-chatgpt\/","title":{"rendered":"Qu’est-ce qu’un LLM ? – Guide Sydologie ChatGPT"},"content":{"rendered":"

LLM : qu’est- ce qu’un Large Language Model ?<\/h2>\n

La semaine derni\u00e8re, nous avons introduit notre livre blanc sur l’utilisation de l’IA et particuli\u00e8rement de ChatGPT dans la p\u00e9dagogie<\/a><\/strong>. Mais qu’est-ce qu’est ChatGPT exactement ? Un LLM. Un LLM ?<\/strong> Avant de r\u00e9ellement rentrer dans le vif du sujet, commen\u00e7ons par\u2026 une petite d\u00e9finition de ce qu\u2019est un LLM (Large Language Model) ou un mod\u00e8le de langage (de grande taille). Un LLM est un moteur de pr\u00e9diction qui prend une s\u00e9quence de mots en entr\u00e9e et tente de pr\u00e9dire la s\u00e9quence la plus probable \u00e0 suivre. Il r\u00e9alise cela en attribuant une probabilit\u00e9 \u00e0 diff\u00e9rentes s\u00e9quences suivantes possibles, puis en s\u00e9lectionnant parmi celles-ci pour en choisir une.
\n 
\nLes LLM apprennent ces probabilit\u00e9s en s’entra\u00eenant sur de grands corpus de texte<\/strong> (de provenances diverses et vari\u00e9es, tous tir\u00e9s d\u2019internet). Une cons\u00e9quence de cela est que les mod\u00e8les seront plus adapt\u00e9s \u00e0 certains cas d’utilisation qu’\u00e0 d’autres (par exemple, s’ils sont entra\u00een\u00e9s sur des donn\u00e9es de Twitter – , ils comprendront tr\u00e8s bien comment analyser et g\u00e9n\u00e9rer des tweet). Une autre cons\u00e9quence est que le mod\u00e8le peut g\u00e9n\u00e9rer des d\u00e9clarations qui semblent plausibles, mais qui sont en r\u00e9alit\u00e9 al\u00e9atoires et non ancr\u00e9es dans la r\u00e9alit\u00e9, des choses fausses donc. En effet, attention, les LLM ne disent pas toujours la v\u00e9rit\u00e9. <\/a>
\n <\/p>\n

Pragmatique du langage : introduction au concept<\/h2>\n

 
\nApr\u00e8s avoir assimil\u00e9 les bases de ce qu’est un mod\u00e8le de langage, il est important de se pencher sur l’essence m\u00eame de ce qu’il manipule : le langage.<\/strong> En effet, pour bien exploiter la puissance d’un LLM, une compr\u00e9hension de la nature du langage et de ses nuances est cruciale. La linguistique, et plus pr\u00e9cis\u00e9ment la pragmatique du langage, offre des cl\u00e9s essentielles pour d\u00e9crypter et orienter les interactions avec ces mod\u00e8les.
\n 
\nD\u00e9couvrons ensemble les subtilit\u00e9s du langage qui influencent directement la fa\u00e7on dont les LLM interpr\u00e8tent et r\u00e9pondent<\/strong> \u00e0 nos messages.
\n 
\nLa pragmatique se penche sur la mani\u00e8re dont nous utilisons le langage dans des contextes r\u00e9els de communication<\/strong> (on ne s\u2019adresse pas de la m\u00eame fa\u00e7on \u00e0 son boulanger quand on vient pour acheter une baguette et \u00e0 sa directrice pour demander une augmentation par exemple). Elle va au-del\u00e0 de la simple signification des mots pour examiner comment ils sont utilis\u00e9s pour agir et \u00eatre interpr\u00e9t\u00e9s dans des situations sp\u00e9cifiques. Prenons un exemple : \u00ab\u00a0Peux-tu ouvrir la fen\u00eatre ?\u00a0\u00bb peut litt\u00e9ralement se traduire par une question, mais dans la plupart des contextes, c’est en r\u00e9alit\u00e9 une demande polie.
\n <\/p>\n

Pragmatique du langage et acte de langage<\/h2>\n

 
\nLa complexit\u00e9 de ce ph\u00e9nom\u00e8ne a \u00e9t\u00e9 \u00e9tudi\u00e9e par des linguistes \u00e9minents. John Austin a introduit la notion d’ \u00ab\u00a0acte de langage\u00a0\u00bb dans les ann\u00e9es 1950, sugg\u00e9rant que la parole n’est pas seulement une mani\u00e8re de d\u00e9crire le monde, mais aussi une fa\u00e7on d’agir en son sein<\/strong>. Quand on dit \u00ab\u00a0Je promets\u00a0\u00bb, on ne fait pas qu’\u00e9voquer une action, on la r\u00e9alise. De plus, Paul Grice a soulign\u00e9 que nous transmettons souvent plus d’informations que ce que nos paroles expriment litt\u00e9ralement. Par exemple, si quelqu’un demande \u00ab\u00a0As-tu du sucre ?\u00a0\u00bb et que la r\u00e9ponse est \u00ab\u00a0Le supermarch\u00e9 est ouvert\u00a0\u00bb, cela sugg\u00e8re indirectement une absence de sucre, m\u00eame si ce n’est pas dit explicitement.
\n 
\nEn se basant sur ces r\u00e9flexions, Sperber et Wilson ont approfondi cette th\u00e9orie de la communication dans un livre Relevance communication and cognition\u201d en 1986. Ils ont soumis l\u2019id\u00e9e que la communication reposerait sur des indices fournis par l’\u00e9metteur pour aider le destinataire \u00e0 inf\u00e9rer ses intentions.<\/strong> Ils ont aussi introduit le concept de \u00ab\u00a0pertinence\u00a0\u00bb, qui est d\u00e9finie par le contexte.
\n 
\nPlus pr\u00e9cis\u00e9ment, la pertinence d’une information d\u00e9pend des effets qu’elle produit dans un contexte donn\u00e9 et des efforts cognitifs n\u00e9cessaires <\/strong>pour la traiter. Une information riche en effets contextuels mais n\u00e9cessitant peu d’efforts sera jug\u00e9e hautement pertinente (\u201cFerme la porte !\u201d alors que nous sommes dans une pi\u00e8ce). \u00c0 l’inverse, une information avec peu d’effets contextuels n\u00e9cessitant beaucoup d’efforts sera moins valoris\u00e9e (\u201cFerme la porte !\u201d alors que nous sommes dans le jardin). En bref, notre tendance naturelle est de privil\u00e9gier les informations qui nous offrent le meilleur \u00e9quilibre entre co\u00fbt cognitif et pertinence contextuelle.
\n 
\n\"LLM
\n <\/p>\n

LLM et pragmatique du langage : l’importance du contexte.<\/h2>\n

 
\nL’interaction avec un mod\u00e8le de langage, comme ChatGPT, est tr\u00e8s diff\u00e9rente de celle avec un \u00eatre humain<\/strong>, notamment en ce qui concerne le contexte.
\n 
\nPrenons un exemple concret : imaginez que vous demandiez \u00e0 un concepteur p\u00e9dagogique de votre \u00e9quipe de cr\u00e9er un quiz sur l’\u00e9conomie. Il est probable qu’il vous demande plus de d\u00e9tails avant de commencer<\/strong> : \u00ab\u00a0Quel(s) aspect(s) de l’\u00e9conomie ? Quel niveau de connaissance pr\u00e9alable a la cible ? Combien de questions souhaitez-vous ?\u00a0\u00bb Et c’est logique, car il cherche \u00e0 affiner le contexte pour r\u00e9pondre au mieux \u00e0 votre demande.
\n 
\nSi vous aviez pr\u00e9c\u00e9demment discut\u00e9 de ce projet avec le concepteur p\u00e9dagogique de votre \u00e9quipe, il aurait probablement le contexte en t\u00eate gr\u00e2ce \u00e0 vos interactions ult\u00e9rieures. Il pourrait ainsi ne pas poser de questions compl\u00e9mentaires. En revanche, si vous posez la m\u00eame question \u00e0 un coll\u00e8gue d’une autre \u00e9quipe, sans contexte pr\u00e9alable, il aura besoin de beaucoup plus d’informations pour comprendre pr\u00e9cis\u00e9ment ce que vous cherchez. Cette diff\u00e9rence illustre \u00e0 quel point le contexte partag\u00e9, ou le manque de contexte, peut influencer la communication. <\/strong>
\n 
\n\"LLM\"
\n 
\nSi, en revanche, vous posez la m\u00eame demande \u00e0 ChatGPT, il g\u00e9n\u00e9rera imm\u00e9diatement un quiz sur l’\u00e9conomie, sans poser de questions suppl\u00e9mentaires. C’est l\u00e0 qu’intervient une des limites de ChatGPT : contrairement \u00e0 vos coll\u00e8gues, lors de votre premi\u00e8re int\u00e9raction avec ChatGPT, il ne sait rien sur votre projet et ne partage donc aucun contexte avec vous (et en plus il ne vous demande pas automatiquement plus d\u2019informations sur votre demande, en tout cas pas si vous n\u2019avez pas explicitement de le faire).
\n 
\nChaque requ\u00eate dans un nouveau chat est trait\u00e9e comme une nouvelle interaction, sans r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 des \u00e9changes ant\u00e9rieurs (vous seriez bien seul \u00e0 vous attacher…<\/a><\/strong>), d’o\u00f9 l’importance de fournir un contexte clair et pr\u00e9cis pour obtenir les r\u00e9sultats souhait\u00e9s lors des interactions avec ce mod\u00e8le.<\/strong> Par contre, ChatGPT conserve l\u2019historique des \u00e9changes au sein d\u2019un m\u00eame chat, ce qui peut \u00eatre tr\u00e8s utile.
\n <\/p>\n

LLM et ing\u00e9nierie de prompt<\/h2>\n

 
\nMaintenant que vous savez ce qu’est un LLM et la pragmatique du langage, nous allons d\u00e9couvrir plus en profondeur dans le prochain article le concept de prompt et comment fonctionne l’ing\u00e9nierie de prompt. \u00c0 bient\u00f4t pour de nouvelles aventures !
\n 
\n 
\n 
\nPour lire les autres articles :
\n– Article 1 : Guide Sydologie ChatGPT : r\u00e9volutionner la p\u00e9dagogie avec l\u2019IA<\/strong><\/a>
\n 
\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"LLM : qu’est- ce qu’un Large Language Model ? La semaine derni\u00e8re, nous avons introduit notre livre blanc sur l’utilisation de l’IA et particuli\u00e8rement de ChatGPT dans la p\u00e9dagogie. Mais qu’est-ce qu’est ChatGPT exactement ? Un LLM. Un LLM ? 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Aujourd\u2019hui, je rel\u00e8ve de nouveaux d\u00e9fis : - Le Bahut, l'\u00e9cole des nouveaux m\u00e9tiers (notamment Digital Learning et IA), - et C\u2019est vrai \u00e7a ?, une association qui lutte contre la d\u00e9sinformation.","sameAs":["http:\/\/www.sydologie.com","https:\/\/x.com\/sylvaintillon"]}]}},"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/sydo.fr\/sydologie\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/GPT-Sydologie_LLM.webp?fit=904%2C508&ssl=1","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13002","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13002"}],"version-history":[{"count":21,"href":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13002\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":13473,"href":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13002\/revisions\/13473"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/wp-json\/wp\/v2\/media\/13003"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13002"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13002"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13002"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}