Un LLM (Large Language Model) est un modèle de langage à grande échelle conçu pour comprendre, générer et manipuler le langage naturel. Ces modèles utilisent des techniques d'apprentissage profond pour traiter et produire du texte de manière cohérente et contextuelle.
Dans le domaine de la programmation, les LLM sont utilisés pour diverses tâches telles que :
- La génération de code à partir de descriptions en langage naturel
- L'auto-complétion de code intelligente
- La traduction entre différents langages de programmation
- L'analyse et la correction de code existant
Par exemple, un développeur pourrait utiliser un LLM pour générer une fonction Python à partir d'une description :
# Demande : "Écris une fonction qui calcule la factorielle d'un nombre"
def factorielle(n):
if n == 0 or n == 1:
return 1
else:
return n * factorielle(n-1)Les LLM s'appuient sur des architectures de réseaux de neurones complexes, comme les Transformers, et sont entraînés sur d'immenses corpus de textes et de code. Des modèles populaires incluent GPT (Generative Pre-trained Transformer) et BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
L'utilisation des LLM en programmation soulève des questions sur l'éthique, la propriété intellectuelle et la qualité du code généré, tout en offrant des possibilités pour accélérer le développement et faciliter l'apprentissage de la programmation.
