LLM · Grand modèle de langage
Un LLM (Large Language Model) est un modèle de langage entraîné sur de très grands corpus, capable de générer du texte. ChatGPT, Gemini, Claude et Perplexity reposent tous sur un ou plusieurs LLM, souvent associés à une recherche web.
Définition autonome · 39 mots
Comment fonctionne un LLM ?
Le modèle prédit le mot suivant à partir du contexte, grâce à une architecture de type Transformer (Vaswani et al., 2017). L’entraînement sur de vastes corpus encode une connaissance dans ses paramètres : c’est la mémoire paramétrique. À la requête, il génère une réponse token par token.
LLM et moteur de réponse : quelle différence ?
Un LLM seul répond depuis sa mémoire. Un moteur de réponse l’associe à une recherche (RAG, grounding) pour récupérer des sources et produire des citations. Pour le GEO, l’enjeu est cette seconde couche : ce que le moteur récupère et cite.
Quelles limites connaître ?
Hallucinations, date limite des connaissances, sensibilité à la formulation du prompt et variabilité d’une exécution à l’autre. Ces limites expliquent pourquoi la mesure GEO se fait en séries répétées et pourquoi les sources récupérées comptent.
Questions fréquentes
LLM et IA générative, même chose ?
Les LLM sont une famille de modèles d’IA générative, centrée sur le texte.
Un LLM lit-il mon site ?
Il peut l’avoir vu à l’entraînement ou le récupérer en direct via un moteur de recherche associé.
Quel LLM cible-t-on en GEO ?
Tous ceux qui comptent pour son audience, en mesurant par moteur.
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