Cet article présente un référentiel pour évaluer les capacités de reconnaissance de connaissances de soi des modèles linguistiques à grande échelle (MLL). Pour évaluer la capacité des LLM à comprendre l'étendue de leurs connaissances sur un sujet donné, nous analysons s'ils se souviennent de quantités excessives, insuffisantes ou exactes d'informations. Des expériences menées avec des LLM de différentes architectures révèlent que des LLM suffisamment importants démontrent la capacité à comprendre l'étendue de leurs connaissances sur un sujet donné. Cependant, la vitesse à laquelle cette capacité émerge varie selon les architectures, et des recherches supplémentaires sont nécessaires pour confirmer ce potentiel et élucider pleinement les mécanismes sous-jacents.
