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 Les LLM sont des modèles de langage de grande taille, apparus vers 2018, ayant révolutionné le domaine du traitement automatique du langage naturel.
 Les LLM se caractérisent généralement par une architecture de type "transformers" permettant un traitement parallèle et contextuel du langage, un entraînement sur de très vastes corpus de données textuelles, allant de millions à des milliards de paramètres, et des capacités impressionnantes pour accomplir une grande variété de tâches linguistiques comme la génération de texte, la traduction, l'analyse de sentiment.
 
-Plus de 3000 LLM ont été entraînés et publiés sur des plateformes de partage de modèle comme [HuggingFace](https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard), dont plus d'une cinquantaine s'affronte régulièrement entre eux pour se démarquer sur différentes tâches dans une [arène dédiée](https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard).
+Plus de 3000 LLM ont été entraînés et publiés sur des plateformes de partage de modèle comme [HuggingFace](https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard), dont plus d'une cinquantaine s'affronte régulièrement entre eux pour se démarquer sur différentes tâches dans une [arène dédiée](https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard). Ces modèles peuvent aussi être évalués dans une [arène française](https://comparia.beta.gouv.fr/).
 
 Il est aujourd'hui difficile de savoir quel LLM est adapté pour son besoin spécifique et quelle infrastructure est nécessaire pour utiliser les différents LLM. Ce guide tente donc d'expliciter les raisonnements, les questions à se poser et des pistes de réponse quant aux choix et à la mise en oeuvre des LLM.