Un GML est une IA générative basée sur l’apprentissage profond qui utilise des modèles de transformateurs – des ensembles de réseaux neuronaux composés de paires d’encodeurs et de décodeurs – pour comprendre et générer du texte. Entraîné à partir de vastes ensembles de données, il tire parti de l’autoattention pour traiter les relations dans le langage, servant ainsi d’IA générative pour la création de contenu.
Un GML est une IA générative basée sur l’apprentissage profond qui utilise des modèles de transformateurs – des ensembles de réseaux neuronaux composés de paires d’encodeurs et de décodeurs – pour comprendre et générer du texte. Entraîné à partir de vastes ensembles de données, il tire parti de l’autoattention pour traiter les relations dans le langage, servant ainsi d’IA générative pour la création de contenu.
Le langage est le fondement de l’interaction humaine, nous aidant à transmettre des idées, à entretenir des relations et à naviguer dans les aspects complexes de notre vie sociale et professionnelle. Plus qu’un simple outil de communication, la langue est le moyen par lequel nous accédons au monde. Au fur et à mesure de notre évolution, notre interaction avec les outils et les technologies s’appuie de plus en plus sur le langage naturel, ce qui rend nos échanges avec les machines plus intuitifs et significatifs.
Par conséquent, le rêve de construire une intelligence artificielle fonctionnelle a toujours été subordonné à la création de systèmes capables de comprendre, d’interpréter et de produire du langage humain. Ces dernières années, ce rêve est devenu réalité, grâce au développement de modèles de langage IA. Composants essentiels du traitement du langage naturel (NLP), les modèles de langage de base sont entraînés à partir d’ensembles de données limités en vue d’accomplir des tâches très précises : générer du texte simple, classifier, analyser les sentiments, etc. Un grand modèle de langage (GML) est l’évolution naturelle du modèle de langage standard, permettant des solutions d’IA génératives capables d’effectuer un éventail beaucoup plus large d’activités liées au langage.
L’évolution des GML est le fruit de nombreuses années de recherche et de développement dans les domaines de l’apprentissage machine et du NLP, aboutissant à des modèles capables de dialoguer, de répondre à des requêtes, de rédiger des textes cohérents et de créer des contenus remarquablement proches de ce qu’aurait créé l’être humain. Bien que l’idée que des machines puissent comprendre et générer des textes comparables à ceux des humains soit depuis longtemps un objectif des informaticiens et des linguistes, la percée la plus importante a été réalisée avec le développement de modèles basés sur des réseaux neuronaux. En particulier, l’introduction de l’architecture du transformeur en 2017 a marqué un tournant majeur.
Avec l’augmentation de la puissance de calcul et des ensembles de données, ces modèles ont été entraînés à partir d’un nombre toujours croissant de textes, ce qui a abouti au développement des GML que nous connaissons aujourd’hui. Ces modèles, tels que la série GPT d’OpenAI, ont établi de nouvelles normes pour la compréhension et la génération du langage humain par les machines. Ils permettent désormais aux machines de communiquer avec un niveau de nuance et de complexité qui n’existait pas auparavant.
Au fur et à mesure que l’application des GML s’est élargie, des variantes distinctes se sont développées pour répondre à des besoins et défis précis. Vous trouverez ci-bas les principales catégories de GML.
Ces GML sont adaptés à des tâches comme la synthèse, la traduction ou la réponse à des questions. En se concentrant sur une fonction spécifique, les GML propres à une tâche peuvent améliorer le rendement et l’efficacité dans leur rôle respectif.
Ces modèles sont conçus pour être polyvalents, capables d’effectuer un large éventail de tâches linguistiques sans entraînement spécialisé pour chaque action. Ils peuvent générer des textes complexes, comprendre le contexte et répondre à des requêtes sur différents sujets. Ils sont donc extrêmement utiles pour un large éventail d’utilisations.
Adaptés à l’expertise dans des domaines précis (comme le droit, la médecine ou la finance), les GML propres à un domaine sont entraînés à partir d’ensembles de données spécialisés. Leur base de connaissances ciblée leur permet de comprendre et de générer des contenus spécialisés par secteur d’activité avec une précision supérieure à celle de leurs homologues généralistes.
Avec la nature mondiale de la communication, les GML multilingues sont développés pour comprendre et générer des textes dans plus d’une langue. Ces modèles sont essentiels pour créer des systèmes d’IA capables de servir des communautés diverses, en éliminant les barrières linguistiques qui font obstacle à un accès facile à l’information.
Les GML avec peu d’exemples sont conçus pour effectuer des tâches avec un minimum d’exemples ou de conseils. Ils peuvent s’adapter rapidement aux nouvelles tâches, ce qui les rend flexibles et efficaces pour les applications où des données d’entraînement complètes ne sont pas disponibles.
Créer des systèmes capables de comprendre et d’utiliser la communication humaine avec un degré élevé de sophistication est une tâche complexe. Cela implique la création de modèles capables de traiter de grandes quantités de données, de reconnaître des modèles dans le langage et de générer des réponses cohérentes, adaptées au contexte et (idéalement) impossibles à distinguer de celles produites par des locuteurs vivants. Au cœur de tout GML se trouvent plusieurs composants clés qui travaillent en harmonie pour atteindre ce niveau d’expertise linguistique. Chacun des éléments suivants joue un rôle crucial dans le traitement, l’apprentissage et la production langagière pour répondre aux besoins des utilisateurs.
La couche d’incorporation est la première étape du processus de traitement d’un GML. Sa principale fonction est de convertir les mots (appelés segments) en représentations numériques qui permettent au modèle de traiter le langage sous forme mathématique. Cette méthode facilite le repérage des similitudes sémantiques et syntaxiques entre les mots.
Chaque mot unique du vocabulaire du modèle est associé à un vecteur dense. Les mots ayant un sens similaire sont positionnés plus près les uns des autres dans cet espace vectoriel, ce qui aide le modèle à saisir les relations entre les termes et à comprendre certaines des nuances de la langue.
La couche du réseau à action directe, qui fait souvent partie d’un bloc transformateur plus grand dans les GML, est responsable de la transformation non linéaire des données. Elle permet au modèle d’établir des associations complexes entre les données d’entrée et de sortie, ce qui contribue à la capacité du modèle à générer du texte nuancé et pertinent en fonction du contexte.
Dans un bloc de transformation, après que le mécanisme d’attention a traité les données d’entrée, la couche du réseau à action directe applique un ensemble de transformations linéaires et d’activations non linéaires. Cette étape est cruciale pour aider le modèle à apprendre et à générer une variété de modèles linguistiques.
Les GML n’utilisent pas tous des couches récurrentes, mais ceux qui le font bénéficient de la capacité de traiter des séquences de données. Présentes dans les modèles tels que la mémoire à court terme (LSTM) et les unités récurrentes fermées (GRU), les couches récurrentes permettent au modèle de conserver une sorte de mémoire. Cela permet de comprendre et de générer le langage avec un sentiment de continuité et de contexte sur une utilisation à long terme.
Les couches récurrentes traitent les séquences un élément à la fois, en conservant des renseignements sur les éléments vus précédemment dans la séquence. Ce résultat est obtenu au moyen de boucles qui permettent à l’information de persister. Ces couches sont donc particulièrement efficaces pour les tâches impliquant des données séquentielles, comme le maintien d’un dialogue continu.
Le mécanisme d’attention est un algorithme qui permet au modèle de concentrer son attention sur les différentes parties de la séquence d’entrée les plus pertinentes pour sa tâche. Cette approche sélective permet au modèle de créer des textes plus cohérents et plus pertinents sur le plan contextuel en gérant efficacement les dépendances linguistiques à long terme.
Le mécanisme attribue un coefficient de pondération à chaque partie des données d’entrée, indiquant son importance dans la génération du mot suivant dans la séquence. Ainsi, il peut concentrer son « attention » sur les parties pertinentes de l’entrée, tout en filtrant celles qui le sont moins.
Épine dorsale architecturale des GML les plus avancés, les transformateurs s’appuient fortement sur le mécanisme d’attention pour traiter le texte. Leur architecture est représentée par des paires d’encodeurs (qui traitent le texte d’entrée) et de décodeurs (qui génèrent le texte de sortie pertinent).
Les capacités de traitement parallèle des transformateurs permettent un apprentissage plus efficace. Ces modèles peuvent ainsi intégrer des relations complexes et des significations subtiles dans les données contextuelles. Ils sont donc exceptionnellement doués pour comprendre et produire du langage humain.
Comprendre et produire des textes n’est qu’une des façons d’utiliser les GML. Ces IA avancées peuvent être utilisées pour un éventail presque illimité d’applications pratiques, comme :
- Recherche en ligne
Les moteurs de recherche en ligne bénéficient énormément du GML, qui peut comprendre et interpréter les requêtes de recherche en langage naturel, fournissant ainsi des résultats de recherche plus précis et pertinents sur le plan contextuel. - Service à la clientèle
Les GML peuvent propulser les agents conversationnels et les assistants virtuels pour gérer les demandes des clients, fournir une assistance et résoudre les problèmes d’une manière plus humaine et plus efficace. Ils réduisent ainsi les délais de résolution et améliorent la précision des solutions. - Réponse en fonction de la base de connaissances
Les GML peuvent éplucher de vastes bases de données pour répondre à des questions précises, ce qui leur confère une valeur inestimable dans des domaines tels que le soutien technique, la recherche et les outils éducatifs. - Production de texte
Qu’il s’agisse de générer des rapports ou de rédiger des courriels, les GML peuvent produire des textes cohérents et adaptés au contexte qui imitent l’écriture humaine. - Rédaction
Le marketing et la publicité tirent grandement profit des GML. En effet, ces derniers peuvent générer des textes créatifs et convaincants pour les sites Web, les publicités, les publications sur les médias sociaux et bien plus encore. Ceci leur permet de gagner du temps et d’économiser leurs ressources. - Génération de code
Les GML capables de comprendre les langages de programmation, de générer des extraits de code, de déboguer ou même de créer des programmes entiers basés sur des descriptions en langage naturel démocratisent la programmation et permettent aux non-codeurs de créer des logiciels complexes. - Classification de texte
Les GML peuvent classer des textes dans des catégories prédéfinies avec une grande précision. Ils facilitent ainsi leur application dans des domaines tels que la modération de contenu, la détection des pourriels et l’organisation de l’information. - Analyse de sentiment
Comprendre le sentiment derrière les données textuelles permet aux entreprises d’évaluer les opinions des clients, les tendances du marché et la perception des médias sociaux. Cela leur permet d’orienter leurs stratégies de marketing et le développement de leurs produits. - Recherche ADN
Les GML peuvent aider à analyser les séquences génétiques. Ils ont ainsi permis des avancées dans le domaine de la médecine, par exemple en détectant des maladies génétiques. - Traduction
Les GML peuvent traduire des textes d’une langue à l’autre avec une grande précision. Ils permettent ainsi une communication plus claire malgré les barrières linguistiques et rendent les contenus accessibles au monde entier.
Les GML représentent un saut important dans le domaine de l’intelligence artificielle. Cela dit, son développement et son déploiement s’accompagnent de certains défis uniques. La liste ci-dessous présente quelques-uns des principaux enjeux liés aux solutions GML.
Le développement des GML implique un investissement financier substantiel en matière de ressources informatiques, de stockage de données et de personnel qualifié. La collaboration entre les établissements universitaires, l’industrie et les pouvoirs publics peut contribuer à répartir les coûts et les ressources, rendant ainsi le développement des GML plus accessible.
L’entraînement des GML pour atteindre les niveaux de rendement souhaités peut prendre des semaines, voire des mois. Ce processus consomme d’énormes quantités de puissance de calcul. L’entraînement incrémentiel et l’exploitation de modèles plus efficaces peuvent réduire le temps d’entraînement et la consommation de ressources.
Les GML ont besoin d’ensembles de données vastes et diversifiés pour apprendre efficacement les nuances du langage humain. L’externalisation ouverte et les partenariats pour le partage des données peuvent améliorer la variété et le volume des données d’entraînement. Ceci permet d’améliorer la solidité et l’applicabilité des modèles.
La consommation d’énergie associée à l’entraînement et à l’exploitation des GML peut contribuer à une empreinte carbone importante. L’utilisation de sources d’énergie renouvelables pour les centres de données et l’optimisation de l’efficacité des algorithmes d’IA peuvent contribuer à atténuer l’impact environnemental.
L’utilisation de données personnelles pour la formation des GML soulève des problèmes de protection de la confidentialité. De plus, les modèles eux-mêmes peuvent être la cible d’exploitations malveillantes. La mise en œuvre de techniques strictes d’anonymisation des données et l’amélioration des protocoles de sécurité des modèles protègent la confidentialité des utilisateurs et l’intégrité du système.
Les GML peuvent hériter ou amplifier les préjugés présents dans leurs données d’entraînement, ce qui engendre des résultats injustes ou discriminatoires. Pour réduire ce risque, il est essentiel de conserver soigneusement les ensembles de données d’entraînement et d’appliquer des techniques de détection et d’atténuation des préjugés.
Il peut être difficile de comprendre comment les GML parviennent à certains résultats. On peut donc s’interroger sur leurs processus de prise de décision. La recherche sur l’IA explicable (XAI) vise à rendre le fonctionnement des GML plus transparent et compréhensible pour les utilisateurs, facilitant ainsi la confiance et la fiabilité.
Malgré les défis associés au développement et à la mise en œuvre de grands modèles de langage, les avantages qu’ils offrent dépassent largement les coûts. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des avantages les plus remarquables des GML, mettant en évidence leur potentiel de transformation.
Les GML peuvent effectuer des tâches remarquables pour lesquelles ils n’ont pas été explicitement entraînés (c’est ce que l’on appelle l’apprentissage sans exemple). Cela signifie qu’ils peuvent comprendre et exécuter des instructions dans des contextes qu’ils n’ont jamais rencontrés au cours de leur entraînement. Ils font ainsi preuve d’un niveau d’adaptabilité et de compréhension révolutionnaire dans le domaine de l’IA.
L’échelle même des GML leur permet de traiter et d’analyser de vastes ensembles de données bien au-delà des capacités humaines. Ils permettent ainsi de découvrir des relations, des aperçus et des modèles enfouis dans les données. Cette capacité est inestimable pour la recherche, la veille économique et tous les domaines qui reposent sur l’analyse de données à grande échelle.
Bien que les GML soient entraînés sur divers ensembles de données pour comprendre les modèles de langage généraux, ils peuvent également être affinés pour des tâches ou des domaines précis. Ils peuvent donc être adaptés pour fournir un rendement à la hauteur de celui d’un expert dans de nombreux domaines professionnels. Il s’agit donc d’outils incroyablement polyvalents pour les entreprises.
De la rédaction à la synthèse en passant par la traduction et le service à la clientèle, les GML peuvent automatiser un large éventail d’activités. Cette automatisation peut réduire considérablement le temps et les ressources nécessaires à des fonctions précises. Les travailleurs humains peuvent ainsi se consacrer à des tâches plus créatives et plus complexes.
Les GML peuvent générer du contenu inédit, inspirer des solutions créatives et simuler diverses perspectives sur un problème. Ils deviennent ainsi de véritables outils de collaboration qui facilitent la compréhension humaine. Qu’il s’agisse d’écrire, de concevoir ou de résoudre des problèmes, les GML offrent une nouvelle dimension aux processus créatifs.
En traduisant les langues, en résumant des textes complexes et en répondant aux questions, les GML facilitent l’accès à l’information pour un public plus large. Cela contribue à combler les lacunes en matière d’éducation et à favoriser une société mieux informée.
En fournissant des aperçus dérivés de grands ensembles de données et en proposant des analyses prédictives, les GML favorisent une meilleure prise de décision et une meilleure planification stratégique dans les entreprises, les gouvernements et plus encore. Leur capacité à traiter de grandes quantités de renseignements peut conduire à des politiques et des stratégies mieux informées et plus efficaces.
En automatisant et en optimisant les tâches qui impliquent un traitement du langage naturel, que ce soit les interactions avec le service à la clientèle, la création de contenu, l’analyse de données ou l’aide à la décision, les GML permettent aux entreprises d’étendre leurs opérations, de réduire leurs coûts et de personnaliser l’expérience client d’une manière qui n’est pas possible autrement. Ils peuvent rapidement traiter et générer des aperçus à partir de grandes quantités de données textuelles. Ils permettent alors aux entreprises de rester à l’affût des tendances, de mieux comprendre le sentiment des clients et de prendre des décisions fondées sur des données avec une rapidité et une précision accrues.
En outre, l’adaptabilité des GML à divers domaines signifie que ces modèles peuvent être appliqués à des champs extrêmement spécialisés. Ils offrent ainsi une assistance précise et fiable en complément de l’expertise humaine. Cette polyvalence améliore l’efficacité opérationnelle et offre de nouvelles possibilités d’innovation en matière de produits et de services. Il est alors plus facile de faire face à l’évolution des besoins des clients et des marchés.
En d’autres mots, les GML sont de puissants catalyseurs de la transformation, permettant aux entreprises de compléter leurs effectifs professionnels en repoussant et en redéfinissant les limites des capacités des employés.
Ce qui a commencé il y a longtemps comme une tentative de rendre les systèmes informatiques plus accessibles et cohérents par l’application du langage humain s’est transformé en une révolution dans le domaine de l’IA générative. Aujourd’hui, des entreprises de pratiquement toutes les industries et de tous les secteurs investissent dans des solutions GML. Cependant, tout le potentiel des GML ne peut être pleinement libéré qu’avec les ressources, le soutien et l’expertise appropriés. ServiceNow s’en occupe.
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