What this concept includes
- Tokenization
- Embeddings
- Transformer architecture
- Pretraining et adaptation
- Inference et decoding
- Context windows
CONCEPT
A large language modèle est un parameterized machine-learning modèle trained à predict et generate sequences de tokens from statistical patterns learned across large text ou multimodal corpora.
Large language modèles combine tokenization, embeddings, transformer layers, attention, training objectives et probabilistic decoding à generate ou transform language.
EDITORIAL SIGNALS
This section exposes the structured editorial fields behind the record so readers, crawlers and retrieval systems can evaluate scope, sources and relationships.
Grand modèle de langage est documenté ici comme une entrée française du graphe public d’Electronic Artefacts. Large language modèles combine tokenization, embeddings, transformer layers, attention, training objectives et probabilistic decoding à generate ou transform language.
Cette notion sert à relier les projets, publications et technologies qui partagent un même vocabulaire de conception. A large language modèle est un parameterized machine-learning modèle trained à predict et generate sequences de tokens from statistical patterns learned across large text ou multimodal corpora.
Cette entrée croise notamment les domaines suivants : Intelligence artificielle, Machine Learning, Programming, Systèmes de connaissance.
Les références principales restent les sources indiquées dans la fiche canonique, notamment Attention Is All You Need.
Grand modèle de langage. 1.0.0. Electronic Artefacts, 2026-06-25. https://electronicartefacts.com/fr/knowledge/concepts/large-language-model/
The accessible relationship list above contains the complete local graph. Interactive rendering is loaded progressively.