Comment les grands modèles de langage génèrent-ils des réponses ? | FAQ sur la surveillance de l'IA

Comprendre la génération de réponses par les LLM

Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT, Gemini et Perplexity ne récupèrent pas des réponses pré-écrites dans une base de données. Au lieu de cela, ils génèrent des réponses via un processus sophistiqué de reconnaissance de schémas et de prédiction probabiliste. Lorsque vous soumettez une invite, le modèle ne “recherche” pas l’information : il prédit quels mots ou idées devraient venir ensuite sur la base de tout ce qu’il a appris lors de son entraînement. Cette distinction fondamentale est cruciale pour comprendre le fonctionnement des systèmes d’IA modernes. Le processus comprend plusieurs étapes de transformation, depuis la décomposition du texte en éléments gérables jusqu’à leur traitement à travers des milliards de paramètres interconnectés. Chaque étape affine la compréhension du modèle et génère des représentations de plus en plus sophistiquées du sens.

La tokenisation : décomposer le langage en éléments

La génération de réponse commence par la tokenisation, un processus qui convertit le texte brut en unités discrètes appelées jetons. Ces jetons ne sont pas toujours des mots entiers ; ils peuvent être des lettres, des syllabes, des sous-mots ou des mots entiers selon la conception du tokenizer. Lorsque vous saisissez “Explique comment fonctionne la photosynthèse”, le modèle décompose cela en jetons qu’il peut traiter mathématiquement. Par exemple, une phrase peut être divisée en jetons comme [“Explique”, “comment”, “photo”, “synthèse”, “fonctionne”]. Cette tokenisation est essentielle car les réseaux neuronaux fonctionnent sur des données numériques, pas sur du texte brut. Chaque jeton est alors associé à un identifiant unique avec lequel le modèle peut travailler. Le tokenizer utilisé par différents LLM varie — certains utilisent l’encodage byte-pair, d’autres différents algorithmes — mais l’objectif reste le même : convertir le langage humain dans un format adapté au calcul mathématique.

Les embeddings de jetons et l’encodage positionnel

Une fois le texte tokenisé, chaque jeton est converti en un embedding de jeton — un vecteur numérique capturant des informations sémantiques et lexicales sur ce jeton. Ces embeddings sont appris pendant l’entraînement et existent dans un espace de grande dimension (souvent de 768 à 12 288 dimensions). Les jetons de sens similaires ont des embeddings proches dans cet espace. Par exemple, les embeddings de “roi” et “empereur” seraient proches car ils partagent des propriétés sémantiques. Cependant, à ce stade, chaque embedding ne contient que des informations sur le jeton individuel, pas sur sa position dans la séquence ou sa relation avec d’autres jetons.

Pour pallier cette limite, le modèle applique un encodage positionnel, qui injecte des informations sur la position de chaque jeton dans la séquence. Ceci est généralement fait à l’aide de fonctions trigonométriques (ondes sinusoïdales) qui créent des signatures de position uniques pour chaque emplacement. Cette étape est cruciale car le modèle doit comprendre non seulement quels mots sont présents, mais aussi dans quel ordre ils apparaissent. L’information de position est ajoutée à l’embedding du jeton, créant une représentation enrichie qui encode à la fois “ce qu’est le jeton” et “où il se trouve dans la séquence”. Cette représentation combinée entre alors dans les couches de traitement centrales du transformeur.

L’architecture des transformeurs : le moteur de la génération de réponse

L’architecture des transformeurs est la colonne vertébrale des LLM modernes, introduite dans l’article marquant de 2017 “Attention Is All You Need”. Contrairement aux anciens modèles séquentiels comme les RNN et LSTM qui traitaient l’information un jeton à la fois, les transformeurs peuvent analyser tous les jetons d’une séquence simultanément. Cette capacité de traitement parallèle accélère considérablement l’entraînement et l’inférence. Le transformeur se compose de plusieurs couches empilées, chacune contenant deux composants principaux : l’attention multi-têtes et les réseaux neuronaux feed-forward. Ces couches travaillent ensemble pour affiner progressivement la compréhension du texte d’entrée par le modèle.

L’attention multi-têtes : le mécanisme central

L’attention multi-têtes est sans doute le composant le plus important de l’architecture des transformeurs. Elle permet au modèle de se concentrer simultanément sur différents aspects du texte d’entrée. Chaque “tête” fonctionne indépendamment avec ses propres matrices de poids apprises, permettant au modèle de capter différents types de relations linguistiques. Par exemple, une tête d’attention peut se spécialiser dans la capture des relations grammaticales, une autre dans les significations sémantiques et une troisième dans les schémas syntaxiques.

Le mécanisme d’attention fonctionne à l’aide de trois vecteurs clés pour chaque jeton : Query (Q), Key (K) et Value (V). Le vecteur Query représente le jeton actuel qui “demande sur quoi je dois me concentrer ?”. Les vecteurs Key représentent tous les jetons de la séquence, répondant “voici ce que je suis”. Le modèle calcule les scores d’attention en effectuant le produit scalaire entre les Query et les Key, ce qui mesure la pertinence de chaque jeton pour la position en cours. Ces scores sont ensuite normalisés avec le softmax, ce qui les convertit en poids d’attention dont la somme vaut un. Enfin, le modèle calcule une somme pondérée des vecteurs Value à l’aide de ces poids d’attention, produisant une représentation enrichie en contexte pour chaque jeton.

Considérons la phrase “Le PDG a dit au responsable qu’elle approuverait l’accord.” Le mécanisme d’attention doit déterminer que “elle” fait référence au PDG, pas au responsable. Le vecteur Query pour “elle” aura des poids d’attention élevés pour “PDG” car le modèle a appris que les pronoms se réfèrent typiquement aux sujets. Cette capacité à lever l’ambiguïté et à comprendre les dépendances à longue distance fait la puissance des mécanismes d’attention. Plusieurs têtes d’attention travaillant en parallèle permettent au modèle de capter ces informations tout en se concentrant simultanément sur d’autres schémas linguistiques.

Réseaux feed-forward et affinement des couches

Après le traitement de chaque jeton par le mécanisme d’attention, la sortie passe par des réseaux neuronaux feed-forward (FFN). Ce sont des perceptrons multicouches relativement simples appliqués indépendamment à chaque jeton. Alors que l’attention mélange l’information entre tous les jetons de la séquence, l’étape FFN affine les schémas contextuels déjà intégrés par l’attention. Les couches FFN extraient des caractéristiques et schémas de plus haut niveau à partir de la sortie d’attention, enrichissant encore la représentation de chaque jeton.

Les composants d’attention comme ceux des FFN utilisent des connexions résiduelles et la normalisation de couche. Les connexions résiduelles permettent à l’information de circuler directement d’une couche à l’autre, évitant ainsi la perte d’information dans les réseaux profonds. La normalisation de couche stabilise l’entraînement en normalisant les sorties de chaque couche. Ces techniques garantissent qu’au fil du passage de l’information à travers de nombreuses couches (les LLM modernes en ont de 12 à 96+), les représentations restent cohérentes et significatives. Chaque couche enrichit progressivement les embeddings de jetons avec des informations linguistiques de plus en plus abstraites.

Traitement itératif à travers les couches empilées

Le transformeur traite l’entrée à travers plusieurs couches empilées, chaque couche affinant les représentations des jetons. Dans la première couche, les jetons prennent conscience de leur contexte immédiat et de leurs relations avec les jetons voisins. Au fil du passage dans les couches suivantes, les jetons développent une compréhension de plus en plus sophistiquée des dépendances à longue distance, des relations sémantiques et des concepts abstraits. La représentation d’un jeton à la couche 50 dans un modèle à 96 couches contient bien plus d’information contextuelle que sa représentation à la couche 1.

Cet affinement itératif est crucial pour comprendre des phénomènes linguistiques complexes. Les premières couches peuvent saisir des schémas syntaxiques de base, les couches intermédiaires peuvent identifier des relations sémantiques, et les couches ultérieures peuvent comprendre des concepts abstraits et des schémas de raisonnement. Le modèle n’apprend pas explicitement ces hiérarchies — elles émergent naturellement du processus d’entraînement. Lorsqu’un jeton atteint la dernière couche, sa représentation encode non seulement son sens littéral, mais aussi son rôle dans toute la séquence d’entrée et sa relation avec la tâche à accomplir.

Des représentations aux distributions de probabilité

Après avoir traversé toutes les couches du transformeur, chaque jeton possède une représentation finale riche en informations contextuelles. Cependant, l’objectif final du modèle est de générer le prochain jeton de la séquence. Pour cela, la représentation finale du jeton (typiquement le dernier de la séquence d’entrée) est projetée à travers une couche linéaire de sortie suivie d’une fonction softmax.

La couche linéaire de sortie multiplie la représentation finale du jeton par une matrice de poids pour produire des logits — des scores non normalisés pour chaque jeton du vocabulaire. Ces logits indiquent la préférence brute du modèle pour chaque prochain jeton possible. La fonction softmax convertit alors ces logits en une distribution de probabilité dont la somme vaut un. Cette distribution représente l’évaluation du modèle sur le jeton qui devrait suivre. Par exemple, si l’entrée est “Le ciel est”, le modèle peut attribuer une forte probabilité à “bleu” et des probabilités plus faibles à d’autres couleurs ou mots non pertinents.

Génération de jetons et stratégies de décodage

Une fois la distribution de probabilité sur le vocabulaire produite, le modèle doit choisir quel jeton générer. L’approche la plus simple est le décodage glouton, qui sélectionne toujours le jeton ayant la plus forte probabilité. Cependant, cela peut entraîner des réponses répétitives ou sous-optimales. Des approches plus sophistiquées incluent l’échantillonnage par température, qui ajuste la distribution pour la rendre plus ou moins uniforme, et l’échantillonnage top-k, qui ne considère que les k jetons les plus probables. La recherche par faisceau maintient plusieurs séquences candidates et sélectionne la meilleure sur la base de la probabilité cumulative.

Le jeton sélectionné est alors ajouté à la séquence d’entrée, et tout le processus recommence. Le modèle traite l’entrée d’origine plus le nouveau jeton généré, produisant une distribution de probabilité pour le jeton suivant. Ce processus itératif continue jusqu’à ce que le modèle génère un jeton spécial de fin de séquence ou atteigne une longueur maximale. C’est pourquoi les réponses des LLM sont générées jeton par jeton, chaque jeton dépendant de tous les précédents dans la séquence.

Apprendre à partir de données d’entraînement massives

Les capacités remarquables des LLM proviennent d’un entraînement sur des milliards de jetons issus de sources diverses : livres, articles, dépôts de code, conversations, pages web. Pendant l’entraînement, le modèle apprend à prédire le jeton suivant à partir de tous les jetons précédents. Cet objectif simple, répété des milliards de fois sur d’immenses jeux de données, amène le modèle à absorber des schémas sur le langage, les faits, le raisonnement, voire le code. Le modèle ne mémorise pas des phrases spécifiques ; il apprend des schémas statistiques sur le fonctionnement du langage.

Les LLM modernes contiennent des milliards à des centaines de milliards de paramètres — des poids ajustables qui encodent les schémas appris. Ces paramètres sont affinés par un processus appelé rétropropagation, où les prédictions du modèle sont comparées aux vrais jetons suivants, et les erreurs servent à mettre à jour les paramètres. L’échelle de cet entraînement est énorme : entraîner un grand modèle peut requérir des semaines ou des mois sur du matériel spécialisé et consommer d’énormes quantités d’électricité. Cependant, une fois entraîné, le modèle peut générer une réponse en quelques millisecondes.

Affinage et alignement pour de meilleures réponses

L’entraînement brut d’un modèle de langage produit des modèles capables de générer du texte fluide mais pouvant aussi produire du contenu inexact, biaisé ou nuisible. Pour y remédier, les développeurs appliquent des techniques d’affinage et d’alignement. L’affinage consiste à entraîner le modèle sur des jeux de données de haute qualité. L’alignement implique que des experts humains notent les sorties du modèle et utilisent ce retour pour affiner encore le modèle, via des techniques comme le renforcement par apprentissage à partir du retour humain (RLHF).

Ces processus post-entraînement apprennent au modèle à être plus utile, inoffensif et honnête. Ils ne changent pas le mécanisme fondamental de génération de réponse mais guident le modèle vers de meilleures réponses. C’est pourquoi différents LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) produisent des sorties différentes pour la même invite — ils ont été affinés et alignés différemment. La touche humaine dans ce processus est essentielle ; sans alignement, les LLM seraient moins utiles et potentiellement dangereux.

Pourquoi les réponses des LLM semblent naturelles et contextuelles

Les LLM génèrent des réponses d’apparence remarquablement humaine parce qu’ils ont appris à partir de milliards d’exemples de communication humaine. Le modèle a absorbé des schémas sur la manière dont les humains structurent les arguments, expriment des émotions, utilisent l’humour et adaptent le ton au contexte. Lorsque vous demandez de l’encouragement à un LLM, il ne décide pas consciemment d’être empathique — il a appris que certains schémas de réponse suivent les invites d’encouragement dans ses données d’entraînement.

Cette compréhension acquise de la dynamique conversationnelle, combinée à la capacité du mécanisme d’attention à maintenir le contexte, crée des réponses cohérentes et adaptées. Le modèle peut garder un personnage cohérent, se souvenir des parties précédentes d’une conversation et ajuster son ton selon les besoins apparents de l’utilisateur. Ces capacités émergent des schémas statistiques appris lors de l’entraînement, non d’une programmation explicite. C’est pourquoi les LLM peuvent avoir des conversations nuancées, comprendre des implications subtiles et générer du contenu créatif.

Limites et rôle de la fenêtre de contexte

Malgré leur sophistication, les LLM présentent des limites importantes. Ils ne peuvent traiter qu’une quantité limitée de contexte à la fois, définie par la fenêtre de contexte (généralement de 2 000 à 200 000 jetons selon le modèle). L’information au-delà de cette fenêtre est perdue. De plus, les LLM n’ont pas accès en temps réel à l’information actuelle ; ils ne peuvent travailler qu’avec les connaissances de leurs données d’entraînement. Ils peuvent “halluciner” — générer avec assurance de fausses informations plausibles. Ils ont également du mal avec les tâches nécessitant des calculs mathématiques précis ou un raisonnement logique dépassant la simple reconnaissance de schémas.

Comprendre ces limites est crucial pour utiliser efficacement les LLM. Ils excellent dans les tâches impliquant la compréhension du langage, la génération et la reconnaissance de schémas mais doivent être combinés à d’autres outils pour les tâches nécessitant des informations en temps réel, des calculs précis ou une exactitude garantie. À mesure que la technologie LLM évolue, les chercheurs développent des techniques comme la génération augmentée par récupération (RAG), qui permet aux modèles d’accéder à des sources d’information externes, et le chain-of-thought prompting, qui encourage le raisonnement étape par étape.