L'article présente une synthèse de cinq publications clés qui ont marqué le domaine des grands modèles de langage (LLM). Il commence par expliquer comment GPT-3 a révolutionné le traitement du langage naturel en permettant à un seul modèle de réaliser diverses tâches grâce au "few-shot learning". Ensuite, il aborde les "scaling laws" qui démontrent l'importance de la taille des modèles pour leur performance. Le concept de "modèles de fondation" est introduit comme une évolution vers des modèles plus génériques capables de s'adapter à différents domaines. L'architecture des Transformers, basée sur des mécanismes d'attention, est également explorée pour son efficacité à grande échelle. Enfin, l'approche RAG (Retrieval-Augmented Generation) est présentée comme une méthode pour améliorer les LLM en intégrant des informations actualisées sans réentraînement coûteux. L'article souligne l'importance de ces avancées pour comprendre l'essor de l'IA générative et des LLM.