Grands modèles linguistiques (LLM) : qu'est-ce qu'ils sont et comment ils fonctionnent

Dans le domaine en évolution rapide de l’intelligence artificielle (IA), les grands modèles linguistiques (LLM) sont rapidement devenus une technologie fondamentale. Dans cet article, vous en apprendrez davantage sur ce que sont les LLM, leur fonctionnement, leurs différentes applications, ainsi que leurs avantages et limites. Vous aurez également un aperçu de l'avenir de cette technologie puissante.

Table des matières

• Que sont les LLM ?
• Comment fonctionnent les LLM
• Cas d'utilisation du LLM
• Exemples de LLM
• Défis
• L'avenir des LLM
• Conclusion

Que sont les grands modèles de langage ?

Les grands modèles de langage (LLM) sont une application de l'apprentissage automatique (ML), une branche de l'IA axée sur la création de systèmes capables d'apprendre et de prendre des décisions basées sur les données. Les LLM sont construits à l'aide du deep learning, un type d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones à plusieurs couches pour reconnaître et modéliser des modèles complexes dans des ensembles de données volumineux. Les techniques d'apprentissage en profondeur permettent aux LLM de comprendre le contexte, la sémantique et la syntaxe complexes du langage humain.

Les LLM sont considérés comme « grands » en raison de leur architecture complexe. Certains possèdent jusqu’à 100 milliards de paramètres et nécessitent 200 gigaoctets pour fonctionner. Grâce à leurs réseaux neuronaux multicouches formés sur des ensembles de données massifs, les LLM excellent dans la traduction linguistique, la génération de contenu diversifié et les conversations de type humain. De plus, les LLM peuvent résumer rapidement de longs documents, fournir un tutorat pédagogique et aider les chercheurs en générant de nouvelles idées basées sur la littérature existante.

Comment fonctionnent les grands modèles de langage

Vous pouvez comprendre le fonctionnement d'un LLM en examinant ses données de formation, les méthodes utilisées pour le former et son architecture. Chaque facteur a un impact sur les performances du modèle et sur ce qu'il peut faire.

Sources de données

Les LLM sont formés sur des ensembles de données massifs, ce qui permet aux modèles de comprendre et de générer du contenu pertinent au contexte. Des ensembles de données organisés sont utilisés pour former les LLM à des tâches spécifiques. Par exemple, un LLM pour le secteur juridique peut être formé sur les textes juridiques, la jurisprudence et les statuts pour garantir qu'il génère un contenu précis et approprié. Les ensembles de données sont souvent conservés et nettoyés avant que le modèle ne soit formé pour garantir l'équité et la neutralité du contenu généré et supprimer le contenu sensible ou biaisé.

Processus de formation

La formation d'un LLM comme GPT (transformateur pré-entraîné génératif) implique le réglage de millions ou de milliards de paramètres qui déterminent la manière dont le modèle traite et génère le langage. Un paramètre est une valeur que le modèle apprend et ajuste pendant l'entraînement pour améliorer les performances.

La phase de formation nécessite du matériel spécialisé, tel que des unités de traitement graphique (GPU), et des quantités massives de données de haute qualité. Les LLM apprennent et s’améliorent continuellement au cours des boucles de rétroaction de formation. Dans une boucle de formation par rétroaction, les sorties du modèle sont évaluées par des humains et utilisées pour ajuster ses paramètres. Cela permet au LLM de mieux gérer les subtilités du langage humain au fil du temps. Ceci, à son tour, rend le LLM plus efficace dans ses tâches et moins susceptible de générer du contenu de mauvaise qualité.

Le processus de formation des LLM peut être gourmand en calcul et nécessiter des quantités importantes de puissance de calcul et d'énergie. En conséquence, la formation de LLM avec de nombreux paramètres nécessite généralement un capital, des ressources informatiques et des talents en ingénierie importants. Pour relever ce défi, de nombreuses organisations, dont Grammarly, étudient des techniques plus efficaces et plus rentables, telles que la formation basée sur des règles.

Architecture

L'architecture des LLM est principalement basée sur le modèle du transformateur, un type de réseau neuronal qui utilise des mécanismes appelés attention et auto-attention pour évaluer l'importance des différents mots dans une phrase. La flexibilité offerte par cette architecture permet aux LLM de générer un texte plus réaliste et plus précis.

Dans un modèle de transformateur, chaque mot d'une phrase se voit attribuer un poids d'attention qui détermine son influence sur les autres mots de la phrase. Cela permet au modèle de capturer les dépendances et les relations à long terme entre les mots, cruciales pour générer un texte cohérent et contextuellement approprié.

L'architecture du transformateur comprend également des mécanismes d'auto-attention, qui permettent au modèle de relier différentes positions d'une seule séquence pour calculer une représentation de cette séquence. Cela aide le modèle à mieux comprendre le contexte et la signification d'une séquence de mots ou de jetons.

Cas d'utilisation du LLM

Grâce à leurs puissantes capacités de traitement du langage naturel (NLP), les LLM ont un large éventail d'applications, telles que :

• Dialogue conversationnel
• Classement du texte
• Traduction linguistique
• Résumer des documents volumineux
• Génération de contenu écrit
• Génération de code

Ces applications puissantes prennent en charge une grande variété de cas d’utilisation, notamment :

• Service client :alimenter des chatbots et des assistants virtuels capables d'engager des conversations en langage naturel avec les clients, de répondre à leurs requêtes et de fournir une assistance.
• Programmation :générer des extraits de code, expliquer le code, convertir entre les langues et aider aux tâches de débogage et de développement de logiciels.
• Recherche et analyse :Résumer et synthétiser des informations provenant de textes volumineux, générer des idées et des hypothèses, et contribuer aux revues de littérature et aux tâches de recherche.
• Éducation et tutorat :offrir des expériences d'apprentissage personnalisées, répondre aux questions et générer du contenu éducatif adapté aux besoins de chaque élève.
• Applications créatives :génération de contenu créatif tel que de la poésie, des paroles de chansons et des arts visuels basés sur des invites textuelles ou des descriptions.
• Création de contenu :rédaction et édition d'articles, d'histoires, de rapports, de scripts et d'autres formes de contenu.

Exemples de modèles de langage étendus

Les LLM se présentent sous de nombreuses formes et tailles différentes, chacune avec des atouts et des innovations uniques. Vous trouverez ci-dessous les descriptions de certains des modèles les plus connus.

Google Tag

Le transformateur pré-entraîné génératif (GPT) est une série de modèles développés par OpenAI. Ces modèles alimentent la populaire application ChatGPT et sont réputés pour générer un texte cohérent et contextuellement pertinent.

Gémeaux

Gemini est une suite de LLM développée par Google DeepMind, capable de maintenir le contexte sur des conversations plus longues. Ces capacités et leur intégration dans l'écosystème Google plus large prennent en charge des applications telles que les assistants virtuels et les robots du service client.

Lama

LLaMa (Large Language Model Meta AI) est une famille de modèles open source créée par Meta. LLaMa est un modèle plus petit conçu pour être efficace et performant avec des ressources de calcul limitées.

Claude

Claude est un ensemble de modèles développés par Anthropic, conçus en mettant fortement l'accent sur l'IA éthique et le déploiement sécurisé. Nommé d'après Claude Shannon, le père de la théorie de l'information, Claude est connu pour sa capacité à éviter de générer du contenu préjudiciable ou biaisé.

Avantages des LLM

Les LLM offrent des avantages substantiels pour plusieurs secteurs, tels que :

• Soins de santé :les LLM peuvent rédiger des rapports médicaux, aider au diagnostic médical et fournir des interactions personnalisées avec les patients.
• Finance :les LLM peuvent effectuer des analyses, générer des rapports et aider à la détection des fraudes.
• Vente au détail :les LLM peuvent améliorer le service client avec des réponses instantanées aux demandes des clients et aux recommandations de produits.

En général, les LLM offrent de multiples avantages, notamment la possibilité de :

• Automatisez les tâches importantes et routinières telles que la rédaction, l'analyse des données et les interactions avec le service client, permettant ainsi aux humains de se concentrer sur des tâches de niveau supérieur nécessitant de la créativité, une pensée critique et une prise de décision.
• Évoluez rapidement en gérant de gros volumes de clients, de données ou de tâches sans avoir besoin de ressources humaines supplémentaires.
• Proposez des interactions personnalisées basées sur le contexte de l'utilisateur, permettant des expériences plus personnalisées et pertinentes.
• Générez du contenu diversifié et créatif, suscitant potentiellement de nouvelles idées et favorisant l’innovation dans divers domaines.
• Comblez les barrières linguistiques en fournissant des traductions précises et contextuelles, facilitant ainsi la communication et la collaboration entre différentes langues et cultures.

Les défis des LLM

Malgré leurs multiples avantages, les LLM sont confrontés à plusieurs défis clés, notamment la précision des réponses, les biais et les besoins importants en ressources. Ces défis mettent en évidence les complexités et les pièges potentiels associés aux LLM et font l’objet de recherches en cours dans le domaine.

Voici quelques défis clés auxquels sont confrontés les LLM :

• Les LLM peuvent renforcer et amplifier les préjugés dans leurs données de formation, perpétuant potentiellement des stéréotypes néfastes ou des schémas discriminatoires. Une conservation et un nettoyage minutieux des données de formation sont essentiels pour atténuer ce problème.
• Comprendre pourquoi un LLM génère ses résultats peut être difficile en raison de la complexité des modèles et du manque de transparence dans leurs processus de prise de décision. Ce manque d’interprétabilité peut soulever des inquiétudes quant à la confiance et à la responsabilité.
• Les LLM nécessitent d’énormes quantités de puissance de calcul pour être formés et exploités, ce qui peut être coûteux et gourmand en ressources. L'impact environnemental de la consommation d'énergie nécessaire à la formation et au fonctionnement du LLM est également une préoccupation.
• Les LLM peuvent générer des résultats convaincants mais factuellement incorrects ou trompeurs, susceptibles de propager des informations erronées s'ils ne sont pas correctement surveillés ou vérifiés.
• Les LLM peuvent avoir des difficultés avec des tâches nécessitant des connaissances approfondies spécifiques à un domaine ou des capacités de raisonnement au-delà de la reconnaissance de formes dans les données textuelles.

L'avenir des LLM

L'avenir des LLM est prometteur, avec des recherches en cours axées sur la réduction des biais de production et l'amélioration de la transparence de la prise de décision. Les futurs LLM devraient être plus sophistiqués, précis et capables de produire des textes plus complexes.

Les principaux développements potentiels des LLM comprennent :

• Traitement multimodal :les LLM seront capables de traiter et de générer non seulement du texte, mais également des images, de l'audio et de la vidéo, permettant ainsi des applications plus complètes et interactives.
• Compréhension et raisonnement améliorés :des capacités améliorées à comprendre et à raisonner sur des concepts abstraits, des relations causales et des connaissances du monde réel conduiront à des interactions plus intelligentes et plus sensibles au contexte.
• Formation décentralisée avec confidentialité :former les LLM sur des sources de données décentralisées tout en préservant la confidentialité et la sécurité des données permettra d'obtenir des données de formation plus diversifiées et représentatives.
• Réduction des biais et transparence des résultats :la poursuite des recherches dans ces domaines garantira que les LLM sont fiables et utilisés de manière responsable, à mesure que nous comprendrons mieux pourquoi ils produisent certains résultats.
• Expertise spécifique à un domaine :les LLM seront adaptés à des domaines ou à des industries spécifiques, acquérant des connaissances et des capacités spécialisées pour des tâches telles que l'analyse juridique, le diagnostic médical ou la recherche scientifique.

Conclusion

Les LLM sont clairement une technologie d’IA prometteuse et puissante. En comprenant leurs capacités et leurs limites, on peut mieux apprécier leur impact sur la technologie et la société. Nous vous encourageons à explorer l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et d'autres facettes de l'IA pour saisir pleinement le potentiel de ces technologies.