Différences avec l'Apprentissage Profond Objectif : Tandis que l'apprentissage profond englobe une gamme étendue de modèles et d'applications (y compris les CNN pour la vision par ordinateur et les RNN pour les séquences temporelles), les LLMs se concentrent spécifiquement sur le traitement du langage naturel. Architecture : Les LLMs modernes sont principalement basés sur les Transformers, une architecture spécifique à NLP, alors que l'apprentissage profond peut inclure divers types de réseaux neuronaux, comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour les images ou les réseaux de neurones récurrents (RNN) pour les séquences temporelles. Taille et Complexité : Les LLMs sont souvent beaucoup plus grands en termes de paramètres que les modèles de réseaux neuronaux utilisés dans d'autres domaines de l'apprentissage profond. Par exemple, les modèles GPT-3 et GPT-4 ont des milliards de paramètres, ce qui les rend particulièrement puissants mais aussi très gourmands en ressources. En résumé, les LLMs sont une application spécifique de l'apprentissage profond, utilisant des architectures avancées comme les Transformers pour exceller dans le traitement du langage naturel.