Exploration des fondements des grands modèles de langage (LLM) : Tokenisation et embeddings

Vous vous êtes-vous jamais demandé comment divers outils d'IA générale comme ChatGPT ou Bard répondent efficacement à toutes nos questions complexes ? Qu'est-ce qui se passe derrière les scènes pour traiter notre question et générer une réponse humaine avec des quantités de données énormes ? Allons nous plonger dans le détail. Dans l'ère de l'IA générale, le traitement du langage naturel joue un rôle crucial dans la manière dont les machines comprennent et génèrent le langage humain. Les applications de cela traversent diverses mises en œuvre comme les chatbots intelligents, la traduction, l'analyse sentimentale, le développement de bases de connaissances, et bien plus encore. Le thème central dans la mise en œuvre de cette application d'IA générale est de stocker les données provenant de diverses sources et de les interroger pour générer des réponses en langage humain. Mais comment cela fonctionne-t-il à l'intérieur ? Dans cet article, nous explorerons les concepts de tokenization et d'embeddings, qui jouent un rôle vital dans la compréhension des requêtes humaines et la conversion des bases de connaissances en réponses.