Comment sont réellement entraînés les LLM comme ChatGPT ?
Les modèles de langage dits LLM (Large Language Models), comme ceux qui alimentent ChatGPT, ne sont pas créés en une seule étape. Avant d’être accessibles au public, ces modèles passent par un processus d’apprentissage rigoureux, structuré en plusieurs phases, mêlant données massives, supervision humaine et ajustements progressifs.
Voici les principales étapes qui rendent ces modèles aussi performants.
1. Le pré-entraînement (Pre-training)
C’est la première phase, fondamentale. Elle consiste à entraîner le modèle sur une base de données géante : des milliards de textes issus d’internet sont collectés, nettoyés et convertis en tokens, c’est-à-dire en unités de langage que le modèle peut traiter.
🔹 Base de connaissances : Extraction massive de contenus textuels.
🔹 Conversion en tokens : Les mots sont décomposés pour faciliter leur traitement.
🔹 Réseau neuronal : Le modèle apprend à détecter les relations complexes entre les tokens à l’aide d’architectures profondes.
🔹 Prédiction du mot suivant : Il s’agit d’un entraînement probabiliste : le modèle apprend à deviner le prochain mot dans une phrase.
À ce stade, le modèle n’est pas encore aligné avec une logique conversationnelle. Il a une connaissance brute du langage, mais pas encore de « comportement ».
2. L’ajustement supervisé (Supervised Fine-Tuning)
Une deuxième phase permet d’humaniser le modèle. Des annotateurs humains créent des jeux de questions/réponses, qui servent d’exemples au modèle pour apprendre à répondre comme un assistant.
🔹 Données d’exemple : Des scénarios concrets sont injectés dans le système.
🔹 Ajustement ciblé : Le modèle affine ses réponses à partir des exemples humains.
🔹 Alignement initial : Il commence à adopter un comportement conversationnel, avec une logique utile et cohérente.
C’est une étape clé pour transformer un modèle brut en assistant.
3. L’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)
À partir de là, le modèle apprend à s’auto-corriger. Il connaît les bonnes réponses, mais doit maintenant découvrir la meilleure manière de les formuler.
🔹 Le modèle est confronté à plusieurs formulations possibles pour une même question.
🔹 Il est “récompensé” pour les meilleures réponses (selon des critères de qualité et de pertinence), et “pénalisé” pour les moins bonnes.
🔹 Ce processus d’optimisation par essai/erreur permet au modèle d’améliorer son “raisonnement” sur la durée.
Cette phase rend les modèles plus robustes face à des cas complexes.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Enfin, pour affiner encore les comportements du modèle, une méthode avancée est utilisée : le RLHF.
🧑🏫 Des humains évaluent plusieurs réponses générées pour une même question.
🥇 Le modèle est optimisé selon ces retours pour améliorer son comportement futur.
📈 Cette phase permet au modèle de progresser sans nécessiter de nouvelles données : il apprend de ses erreurs et s’aligne sur les préférences humaines.
En résumé
Les LLM comme ChatGPT ne sont pas “magiques”. Ils sont le fruit d’un long processus structuré :
- Une compréhension massive du langage.
- Un apprentissage supervisé avec des exemples humains.
- Une phase d’amélioration continue grâce à des boucles de rétroaction.
👉 C’est seulement après ces étapes que les modèles sont rendus accessibles aux utilisateurs finaux, pour garantir des réponses cohérentes, utiles… et sûres.