Exploring Large Language Models: A Comprehensive Analysis of Applications and Challenges

Abstract

Artificial Intelligence (AI) has witnessed remarkable advancements in recent years, catalyzing transformative changes across various domains. Within this landscape, Large Language Models (LLMs) have emerged as a cornerstone of AI, revolutionizing the way machines understand and generate human language. This thesis conducts a comprehensive examination of Large Language Models and their application in diverse sectors like agriculture, healthcare, finance, and other fields like law. By leveraging foundational principles of Machine Learning, Deep Learning, and NLP the study assesses their efficacy in enhancing outcomes across these fields By shedding light on the challenges and limitations of LLMs, this thesis aims to contribute to a deeper understanding of their potential applications and implications across industries and provide insights for future research directions to further enhance the utility of LLMs. ***

L’intelligence artificielle (IA) a connu des avancées remarquables ces dernières années, catalysant des changements transformateurs dans divers domaines. Dans ce paysage, les Grands modèles de langage (GML) sont apparus comme un pilier de l’IA, révolutionnant la façon dont les machines comprennent et génèrent le langage humain. Cette thèse mène un examen approfondi des Grands modèles de langage et de leur application dans des secteurs divers tels que l’agriculture, les soins de santé, la finance, ainsi que dans d’autres domaines comme le droit. En tirant parti des principes fondamentaux de l’apprentissage automatique et profond et du traitement du langage naturel, l’étude évalue leur efficacité dans l’amélioration des résultats dans ces domaines. Mettant en évidence les défis et les limitations des GML, notre thèse vise à contribuer à une compréhension plus approfondie des applications potentielles et des implications de ces derniers , tout en fournissant des pistes pour des orientations de recherche futures visant à renforcer davantage l’utilité des GML.