Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage (LLM) ?
Dans le monde dynamique de l'intelligence artificielle, les grands modèles de langage (LLM ou Large language model) représentent une avancée majeure qui révolutionne la façon dont nous interagissons avec la technologie. Ces modèles, basés sur des techniques d'apprentissage profond, redéfinissent les limites de ce qui est possible en matière de traitement du langage naturel (NLP ou Natural language processing).
Définition d'un grand modèle de langage
Un grand modèle de langage (LLM), ou large language model en anglais, est un algorithme d'apprentissage profond qui peut effectuer une variété de tâches de traitement du langage naturel (NLP). Les grands modèles de langage utilisent des modèles de transformation et sont formés à l'aide d'ensembles de données gigantesques (d'où le terme « grand »). Ils peuvent ainsi reconnaître, traduire, prédire ou générer du texte ou d'autres types de contenus.
Les grands modèles de langage sont également connus sous le nom de réseaux neuronaux, qui sont des systèmes informatiques inspirés du cerveau humain. Ces réseaux neuronaux travaillent en couche.
À part l'apprentissage des langues humaines pour les applications IA, les grands modèles de langage sont aussi capables de réaliser diverses tâches, telles que l'écriture de codes logiciels. À l'instar du cerveau humain, les grands modèles de langage doivent être pré-entraînés puis affinés pour résoudre des problèmes tels que la classification de textes, la réponse à des questions, le résumé de documents et la génération de textes.
Les grands modèles de langage ont aussi la capacité d'apprendre. Cette capacité provient des connaissances que le modèle acquiert au fur et à mesure qu'il apprend. Nous pouvons considérer ces « souvenirs » comme la banque de connaissance du modèle.
Principaux composants des grands modèles de langage
Les grands modèles de langage sont composés de plusieurs couches de réseaux neuronaux. Les couches récurrentes, les couches d'anticipation, les couches d'intégration et les couches d'attention travaillent en tandem pour traiter le texte d'entrée et générer le contenu généré.
- La couche d'intégration crée des intégrations à partir du texte d'entrée. Cette partie du grand modèle de langage capture le sens sémantique et syntaxique de l'entrée, afin que le modèle puisse comprendre le contexte.
💡 Exemple : si le texte d'entrée est : « Un chat poursuit un chien », la couche d'intégration crée des enchâssements qui encodent les relations entre les mots, comme le fait que « poursuivre » implique une action impliquant le chat et le chien. - La couche d'anticipation d'un grand modèle de langage est constituée de plusieurs couches connectées qui transforment les couches d'entrée. Ces couches permettent ainsi au modèle de réaliser des abstractions de plus haut niveau, c'est-à-dire de comprendre l'intention de l'utilisateur par rapport au texte saisi.
💡 Exemple : si le texte d'entrée est de « Réserver un vol de New York à Londres », la couche d'anticipation aide le modèle à reconnaître que l'intention de l'utilisateur est de trouver des informations sur le vol, notamment sur les villes de départ et de destination. - La couche récurrente interprète les mots du texte en séquence. Elle saisit la relation entre les mots d'une phrase.
💡 Exemple : dans la phrase « Elle a ouvert la porte et l'alarme s'est déclenchée », la couche récurrente aide le modèle à comprendre que « l'alarme » qui se déclenche est liée à l'action « d’ouvrir la porte ». - La couche d'attention permet à un modèle de langage de se concentrer sur les parties uniques du texte d'entrée qui sont pertinentes pour la tâche en cours. Cette couche permet au modèle de générer des résultats plus précis.
💡 Exemple : pour la question « Quelle est la capitale de la France ?», la couche d'attention se concentre sur le mot « France » lors de la génération de la réponse, car il s'agit de la partie la plus importante de l'entrée pour répondre à la question.
Quels sont les différents types de grands modèles de langage ?
Il existe un ensemble évolutif de termes pour décrire les différents types de modèles de langage à grande échelle. Les types les plus courants sont les suivants :
Modèles zero-shot
il s'agit de modèles généralisés de grande taille, entraînés sur un corpus de données génériques, et capables de donner un résultat assez précis pour des cas d'utilisation généraux. Il n'est pas nécessaire de procéder à un entraînement IA supplémentaire.
Modèles spécifiques à un domaine
une formation supplémentaire sur un modèle zero-shot peut mener à un modèle affiné qui est spécifique à un domaine.
Modèle de langage
un modèle de langage est un type de LLM conçu spécifiquement pour comprendre et générer du langage humain. Ces modèles sont souvent utilisés pour des tâches telles que la traduction automatique, la génération de texte, le résumé de texte et la réponse aux questions.
Modèle multimodal
les LLM ont été initialement conçus pour traiter du texte uniquement. Grâce à l'approche multimodale, il est possible de traiter à la fois du texte et des images.
Les avantages des LLM
Grâce aux nombreuses applications existantes, les grands modèles de langage sont particulièrement utiles pour la résolution de problèmes. Ils fournissent en effet des informations dans un format que les utilisateurs peuvent facilement comprendre. Voici quelques-uns de ces avantages :
Capacités multilingues
les LLM sont capables de travailler dans plusieurs langues sans nécessiter une refonte complète. Ils sont donc très polyvalents pour les applications à caractère mondial.
Apprentissage few-shot et zero-shot
ces modèles sont capables de générer du contenu sans avoir besoin de grandes quantités d'entrées de texte. Ils peuvent effectuer des tâches ou répondre à des questions sur des sujets qu'ils n'ont pas vus lors de la formation, ce qui constitue un avantage lorsqu'il s'agit de nouveaux sujets.
Compréhension sémantique
les LLM sont capables de comprendre la sémantique du langage. Ils peuvent saisir les nuances, le contexte et même les émotions dans le texte introduit, ce qui est précieux pour l'analyse des sentiments, les recommandations de contenu et la génération de réponses réalistes et humaines.
Efficacité et rentabilité
d'un point de vue budgétaire, les LLM sont très rentables, car ils ne nécessitent pas de mises à jour importantes. Ils peuvent être déployés sur l'infrastructure existante et utilisés pour une variété d'applications, réduisant ainsi le besoin d'outils spécialisés.
Accessibilité
les grands modèles de langage contribuent à rendre certaines technologies plus accessibles. Ils permettent de créer des assistants vocaux, des chatbots et d'autres applications qui facilitent l'utilisation de la technologie pour les personnes qui ne sont pas nécessairement technophiles ou qui souffrent d'un handicap.
Personnalisation
les LLM peuvent être affinés pour fournir des recommandations et des contenus personnalisés. Ceci est crucial dans des applications telles que la curation de contenu, où ils peuvent apprendre les préférences des utilisateurs et fournir des expériences sur mesure.
Accélération de l'innovation
ces modèles constituent une base pour l'innovation rapide en matière de compréhension et de génération de langage naturel. Ils ont le potentiel de favoriser des percées dans divers domaines, des soins de santé à l'éducation, en automatisant des tâches et en aidant à la prise de décision.
Efficacité des données
les LLM peuvent travailler efficacement avec des données d'entraînement limitées, ce qui les rend précieux pour les tâches où la collecte de données est difficile ou coûteuse.
Types d’applications avec un LLM
Les LLM sont de plus en plus populaires parce qu'ils peuvent facilement être utilisés pour toute une série de tâches NLP, notamment les suivantes :
- Génération de textes : la capacité de générer des textes à propos de n'importe quel sujet sur lequel le LLM a été formé.
- Traductions : pour les LLM formés dans plusieurs langues, la capacité à traduire d'une langue à l'autre est une fonctionnalité courante.
- Résumé du contenu : résumer des paragraphes ou plusieurs pages d'un texte.
- Réécriture de contenu : la réécriture d'un paragraphe ou de plusieurs chapitres de texte.
- Classification et catégorisation : un LLM peut classer et catégoriser le contenu partagé.
- Analyse des sentiments : la plupart des LLM peuvent être utilisés pour l'analyse des sentiments afin d'aider les utilisateurs à mieux comprendre l'intention d'un contenu ou d'une réponse en particulier.
- IA conversationnelle et chatbots : les LLM peuvent permettre une conversation avec un utilisateur d'une manière généralement plus naturelle que les anciennes générations de technologies d'IA.
L'une des utilisations les plus courantes de l'IA conversationnelle est le chatbot. Il peut exister sous différentes formes dans lesquelles un utilisateur interagit selon un modèle de questions-réponses. Le chatbot IA basé sur le LLM le plus utilisé en 2023 était ChatGPT, développé par OpenAI. L'année 2024 semble prometteuse pour d’autres entreprises qui souhaitent innover dans ce domaine.
Quels sont les différents types de grands modèles de langage ?
Il existe un ensemble évolutif de termes pour décrire les différents types de modèles de langage à grande échelle. Les types les plus courants sont les suivants :
Comprendre les bases
avant de commencer, il est important d'avoir une bonne compréhension de l'apprentissage automatique, du traitement du langage naturel (NLP) et des architectures de réseaux neuronaux, en particulier des modèles de transformation qui sont couramment utilisés dans les LLM. Vous devrez soit recruter des experts, soit commencer à vous former vous-même.
Entraînement du modèle
cette étape consiste à introduire les données collectées dans le modèle et à lui permettre d'apprendre progressivement. L'entraînement d'un LLM peut prendre beaucoup de temps et de ressources informatiques, car le modèle doit ajuster ses paramètres internes pour générer ou comprendre le langage.
Collecte de données
une base de LLM est constituée d'un vaste ensemble de données. Cette base comprend généralement un grand nombre de textes provenant de livres, de sites web, d'articles et d'autres sources, afin de garantir que le modèle puisse apprendre une variété de styles et de contextes linguistiques.
Ajustement et évaluation
après la formation initiale, le modèle est généralement affiné à l'aide de données plus spécifiques permettant d'améliorer ses performances dans certaines tâches ou domaines. Une évaluation continue est nécessaire pour mesurer la précision du modèle et y apporter des améliorations.
Choix de l'infrastructure adéquate
en raison des exigences informatiques de la formation LLM, vous devrez avoir accès à du matériel puissant. Cela signifie souvent qu'il faut utiliser des solutions cloud qui offrent des GPU ou TPU* performants.
Mise en œuvre et maintenance
une fois qu'il a été entraîné, le modèle est utilisé dans le cadre d'applications réelles. Une maintenance continue est nécessaire pour mettre à jour le modèle avec de nouvelles données, l'adapter aux changements dans l'utilisation de la langue et l'améliorer en réponse aux commentaires.
Sélection de l'architecture du modèle
choisissez une architecture de réseau neuronal. Les modèles de transformateurs, tels que BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ou GPT (Generative Pre-trained Transformer), sont des choix populaires en raison de leur efficacité.
Considérations éthiques
il est important de prendre en compte les implications éthiques de votre LLM, y compris les biais dans les données de formation et l'utilisation abusive potentielle de la technologie. Un défaut majeur pouvant ridiculiser et décrédibiliser une application.
Compte tenu de la complexité et des ressources nécessaires à ce processus, la création d'un LLM est généralement réservée aux entreprises disposant de ressources importantes, ou aux personnes ayant accès à des plateformes de cloud computing et à des connaissances approfondies en matière de solutions IA et ML.
FAQ
Quels sont les principaux LLM ?
Les grands modèles de langage (LLM) comprennent GPT-3 et GPT-2 d'OpenAI, BERT, T5 et TransformerXL de Google pour la compréhension contextuelle du langage. RoBERTa (de Facebook AI et XLNet) combinen les qualités de GPT et BERT, ERNIE de Baidu, tandis qu'ELECTRA brille dans le domaine du pré-entraînement. DeBERTa de Microsoft améliore la technique d'attention.
Comment évaluer les performances d'un LLM ?
L'évaluation des performances LLM consiste à évaluer des facteurs tels que la maîtrise de la langue, la cohérence et la compréhension du contexte, l'exactitude des faits et la capacité à générer des réponses pertinentes et significatives.
Comment les grands modèles de langage fonctionnent-ils ?
Les modèles de langage à grande échelle utilisent des modèles transformatifs et sont formés à l'aide d'énormes ensembles de données. Ils peuvent ainsi reconnaître, traduire, prédire ou générer du texte ou d'autres contenus. Les grands modèles de langage sont également connus sous le nom de réseaux neuronaux.
Quelle est la différence entre les grands modèles de langage et l'IA générative ?
La principale différence entre les grands modèles de langage (LLM) et l'IA générative réside dans leur domaine d'application. Les LLM se concentrent spécifiquement sur la compréhension et la génération du langage humain, en traitant des tâches liées au texte. L'IA générative, en revanche, est plus vaste et peut créer divers types de contenu tels que des images, de la musique et des vidéos, en plus du texte.
Qu'est-ce qu'un modèle de transformateur ?
Un modèle de transformateur est une architecture d'intelligence artificielle avancée, principalement utilisée dans le traitement du langage naturel. Il se distingue par sa capacité à traiter simultanément des séquences de données entières (telles que des phrases ou des paragraphes), plutôt que de les analyser mot par mot. Cette approche, basée sur des mécanismes d'attention, permet au modèle de comprendre le contexte et les relations entre les mots d'un texte, ce qui rend le traitement du langage plus efficace et plus précis.
OVHcloud et LLM
IA & machine learning
Chez OVHcloud, nous sommes convaincus de l'incroyable potentiel de cette pratique dans chaque secteur d'activité. Et nous pensons que la complexité ne doit pas être un frein à l'usage du big data et du machine learning.
AI Training
Lancez les entraînements de votre intelligence artificielle dans le cloud, sans vous soucier du fonctionnement de l'infrastructure. AI Training permet aux data scientists de se concentrer sur leur cœur de métier sans se préoccuper de l’orchestration des ressources de calcul.
Public Cloud
Accélérez votre activité, automatisez votre infrastructure Un écosystème de solutions standards pour déployer vos applications dans le cloud.
* Les GPU sont des processeurs polyvalents utilisés pour les jeux, les graphiques et certaines tâches d'apprentissage automatique, excellant dans le traitement parallèle. Les TPU, en revanche, sont spécialisés dans l'apprentissage automatique, en particulier pour la formation et l'exécution efficaces de grands modèles d'IA, souvent utilisés dans le cloud et l'edge computing.