Raisonnement

Les modèles de langage de grande taille (LLM) ont conquis le monde, non seulement parce qu’ils peuvent générer du texte de type humain, mais parce qu’ils semblent « raisonner » à travers des problèmes complexes. Mais comment un modèle statistique basé sur la prédiction de tokens effectue-t-il réellement des tâches logiques ? Dans cet article, nous explorons la mécanique du raisonnement des LLM, de la simple reconnaissance de formes aux stratégies avancées comme la chaîne de pensée (Chain of Thought - CoT).