Un LLM est une IA basée sur l’apprentissage profond, qui utilise des modèles de transformeurs (des ensembles de réseaux neuronaux composés de paires d’encodeurs et de décodeurs) pour comprendre et générer du texte. Entraînée sur des ensembles étendus de données, cette IA utilise le mécanisme d’auto-attention pour traiter les relations au sein du langage, agissant ainsi comme une IA générative pour créer des contenus.
L’évolution des LLM est le fruit d’années de recherche et de développement dans le domaine de l’apprentissage machine (ML) et du NLP, qui ont abouti à des modèles capables d’engager le dialogue, de répondre aux requêtes, d’écrire des textes cohérents et de créer du contenu qui semble remarquablement humain. Les scientifiques et les linguistes informatiques s’attachent depuis longtemps à élaborer des machines capables de comprendre et de générer du texte comparable à celui créé par l’humain. Cependant, l’innovation la plus importante a été le développement de modèles basés sur les réseaux neuronaux, en particulier l’introduction de l’architecture de transformeurs en 2017.
Avec l’augmentation de la puissance de calcul et l’accroissement de la taille des ensembles de données, ces modèles ont été entraînés sur un corpus de textes en constante expansion, ce qui a conduit au développement des LLM que nous voyons aujourd’hui. Ces modèles, tels que la série GPT d’OpenAI, ont défini de nouvelles normes concernant les capacités de compréhension des machines et de génération du langage humain. Les machines peuvent désormais communiquer avec un niveau de nuance et de complexité qui n’était, auparavant, pas disponible.
Un LLM est une IA basée sur l’apprentissage profond, qui utilise des modèles de transformeurs (des ensembles de réseaux neuronaux composés de paires d’encodeurs et de décodeurs) pour comprendre et générer du texte. Entraînée sur des ensembles étendus de données, cette IA utilise le mécanisme d’auto-attention pour traiter les relations au sein du langage, agissant ainsi comme une IA générative pour créer des contenus.
Le langage est la base des interactions humaines. Il nous permet de transmettre des idées, de nouer des relations et de surmonter les complexités de notre vie sociale et professionnelle. Bien plus qu’un simple outil de communication, le langage nous permet d’accéder au monde. Et comme nous l’avons déjà mentionné, nos interactions avec les outils et les technologies s’appuient de plus en plus sur le langage naturel, ce qui rend nos échanges avec les machines plus intuitifs et plus fructueux.
À ce titre, le rêve de pouvoir enfin développer une intelligence artificielle fonctionnelle dépend toujours de la création de systèmes capables de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain. Ces dernières années, avec le développement des modèles de langage IA, ce rêve est devenu réalité. Composants principaux du traitement du langage naturel (NLP), les modèles de langage de base sont entraînés sur des ensembles limités de données pour accomplir des tâches très spécifiques : génération de texte simple, classification, analyse des sentiments, etc. Les grands modèles de langage (LLM) sont l’évolution naturelle des modèles de langage (LM) standards. Ils permettent d’utiliser des solutions d’IA génératives capables d’effectuer un plus grand nombre d’activités liées au langage.
À mesure que l’application des LLM s’est développée, des variations distinctes ont évolué pour répondre à des besoins et défis spécifiques. Les principales catégories de LLM sont les suivantes :
Ces LLM sont affinés pour certaines tâches telles que la synthèse, la traduction ou la réponse à une question. En se concentrant sur une fonction précise, ils peuvent offrir des performances et une efficacité améliorées dans le cadre de leurs rôles spécifiques.
Ces modèles sont conçus pour être polyvalents et capables d’effectuer un large éventail de tâches linguistiques, sans entraînement spécifique portant sur des actions individuelles. Ils peuvent générer du texte complexe, comprendre le contexte et répondre aux requêtes sur différents sujets, ce qui les rend extrêmement utiles pour un large éventail d’utilisations.
Conçus pour fournir une expertise dans des domaines spécifiques (juridique, médical ou financier, par exemple), ces LLM sont entraînés sur des ensembles de données spécialisés. Leur base de connaissances ciblée leur permet de comprendre et de générer du contenu spécifique à un secteur avec une plus grande précision que leurs homologues généralistes.
Compte tenu de la nature mondiale de la communication, des LLM multilingues ont été développés pour comprendre et générer du texte dans plusieurs langues. Ces modèles sont essentiels pour créer des systèmes d’IA utilisables dans diverses communautés, en éliminant les barrières linguistiques qui entravent l’accès aux informations.
Les LLM « à peu de coups » sont conçus pour effectuer des tâches avec un minimum d’exemples ou de directives. Ils peuvent s’adapter rapidement à de nouvelles tâches et sont particulièrement flexibles et efficaces pour les applications manquant de données d’entraînement étendues.
Développer des systèmes capables de comprendre et d’utiliser la communication humaine avec un haut degré de sophistication est une tâche complexe. Pour y parvenir, il faut créer des modèles capables de traiter de grandes quantités de données, de reconnaître des schémas dans le langage et de générer des réponses cohérentes, adaptées au contexte et (idéalement) impossibles à distinguer de celles produites par des locuteurs humains. Au cœur de chaque LLM se trouvent plusieurs composants clés qui fonctionnent en harmonie pour atteindre ce niveau d’expertise linguistique. Chacun des éléments suivants joue un rôle crucial dans le traitement, l’apprentissage et la génération du langage pour répondre aux besoins des utilisateurs :
La couche d’incorporation est la première étape du pipeline de traitement d’un LLM. Sa fonction principale est de convertir des mots (appelés jetons) en représentations numériques qui permettent au modèle de traiter le langage mathématiquement. Cela facilite la compréhension des similitudes sémantiques et syntaxiques entre les mots.
Chaque mot du vocabulaire du modèle est associé à un vecteur dense. Les mots ayant des significations similaires sont placés plus près les uns des autres dans cet espace vectoriel, ce qui aide le modèle à comprendre les relations entre les termes et à appréhender certaines nuances du langage.
La couche FFN (FeedForward Network), qui fait souvent partie d’un bloc de transformeurs plus grand au sein des LLM, assure la transformation non linéaire des données. Elle permet au modèle d’établir des associations complexes entre les données d’entrée et de sortie, l’aidant ainsi à générer du texte nuancé et contextuellement pertinent.
Dans un bloc transformeur, une fois que le mécanisme d’attention a traité les données d’entrée, la couche FFN applique un ensemble de transformations linéaires et d’activations non linéaires. Cette étape est essentielle pour aider le modèle à apprendre et à générer divers schémas linguistiques.
Tous les LLM n’utilisent pas de couches récurrentes, mais ceux qui le font sont en mesure de traiter des séquences de données. Présentes dans les modèles tels que les mémoires à long terme (LSTM) et les unités récurrentes synchronisées (GRU), les couches récurrentes permettent au modèle de conserver une forme de mémoire. Dans le cadre d’une utilisation à long terme, il est alors possible de comprendre et de générer du langage avec un sentiment de continuité et de contexte.
Les couches récurrentes traitent les séquences un élément à la fois, en conservant les informations sur les éléments précédemment vus dans la séquence. Ce sont des boucles qui permettent de conserver les informations. Ces couches sont donc particulièrement efficaces pour les tâches impliquant des données séquentielles, telles que le maintien d’un dialogue continu.
Le mécanisme d’attention est un algorithme qui permet au modèle de se concentrer sur les parties de la séquence d’entrée les plus pertinentes pour sa tâche. Cette focalisation sélective permet au modèle de créer un texte plus cohérent et adapté au contexte, en gérant efficacement les dépendances à long terme dans le langage.
Le mécanisme attribue un poids à chaque partie des données d’entrée, indiquant son importance dans la génération du mot suivant de la séquence. Ainsi, il peut concentrer son « attention » sur les parties pertinentes de l’entrée tout en ignorant celles qui ne sont pas aussi importantes.
Les transformeurs, qui constituent la base architecturale des LLM les plus avancés, dépendent fortement du mécanisme d’attention pour traiter le texte. Ils se composent d’une architecture 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 transformeurs permettent un apprentissage plus efficace et aident ces modèles à capturer des relations complexes et des significations subtiles dans les données contextuelles. Cela leur permet de comprendre et de générer du langage humain de manière remarquablement efficace.
Comprendre et générer des textes n’est qu’une façon d’employer les LLM. Ces systèmes d’IA avancés offrent un nombre quasi illimité d’applications pratiques, notamment :
- Recherche en ligne
Les moteurs de recherche en ligne tirent de nombreux avantages des LLM, qui peuvent comprendre et interpréter les requêtes de recherche en langage naturel, fournissant ainsi des résultats de recherche plus précis et pertinents en contexte. - Service client
Les LLM peuvent alimenter les chatbots et les assistants virtuels pour gérer les demandes des clients, fournir une assistance et résoudre les problèmes de manière plus efficace et humaine, réduisant ainsi les délais de résolution et améliorant la précision de la solution. - Réponses de la base de connaissances
Les LLM peuvent parcourir de vastes bases de données pour fournir des réponses à des questions spécifiques, ce qui en fait un atout précieux dans des domaines tels que l’assistance technique, la recherche et les outils pédagogiques. - Génération de texte
De la génération de rapports à la rédaction d’e-mails, les LLM peuvent produire des textes cohérents et pertinents en contexte, qui imitent les styles de l’écriture humaine. - Rédaction
Le marketing et la publicité tirent d’énormes avantages des LLM, qui peuvent générer des textes créatifs et attrayants pour les sites Web, les publicités, les publications sur les réseaux sociaux, etc., ce qui permet de gagner du temps et de réduire les ressources. - Génération de code
Les LLM 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, permettant aux employés sans compétences de codage de créer des logiciels complexes. - Classification du texte
Les LLM peuvent classer le texte dans des catégories prédéfinies avec une grande précision, ce qui facilite certaines applications comme la modération de contenu, la détection des spams et l’organisation des informations. - Analyse des sentiments
Comprendre le sentiment derrière les données textuelles permet aux entreprises d’évaluer les opinions des clients, les tendances du marché et la perception des réseaux sociaux, afin de guider les stratégies marketing et le développement de produits. - Recherche sur l’ADN
Les LLM peuvent aider à analyser les séquences génétiques. Cela contribue aux progrès de la médecine, notamment à l’identification des maladies génétiques. - Traduction
Les LLM peuvent traduire du texte d’une langue à l’autre avec un haut degré de précision, ce qui permet une communication plus claire au-delà des barrières linguistiques et rend le contenu accessible à l’échelle mondiale.
Les LLM constituent un grand pas en avant dans le domaine de l’intelligence artificielle. Toutefois, leur développement et leur déploiement s’accompagnent de défis uniques. Voici quelques-uns des principaux obstacles liés aux solutions LLM :
Le développement des LLM implique des investissements financiers importants : coûts des ressources de calcul, stockage des données et personnel qualifié. La collaboration entre les établissements universitaires, les secteurs d’activité et les administrations peut faciliter la répartition des coûts et des ressources, rendant ainsi le développement LLM plus accessible.
L’entraînement des LLM pour atteindre les niveaux de performances souhaités peut prendre des semaines, voire des mois, ce qui consomme énormément de puissance de calcul. L’entraînement incrémentiel et l’exploitation de modèles plus efficaces peuvent réduire la durée d’entraînement et la consommation de ressources.
Les LLM nécessitent des ensembles de données volumineux et variés pour apprendre efficacement les nuances du langage humain. Le crowdsourcing et l’établissement de partenariats pour le partage de données peuvent améliorer la diversité des données d’entraînement et augmenter leur volume, renforçant ainsi la robustesse et l’applicabilité du modèle.
La consommation d’énergie associée à l’entraînement et au fonctionnement des LLM peut générer une empreinte carbone importante. L’utilisation de sources d’énergie renouvelables par 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 entraîner les LLM soulève des problèmes de confidentialité, et les modèles eux-mêmes peuvent être des cibles d’exploitation malveillante. 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 LLM peuvent hériter des biais présents dans leurs données d’entraînement ou les amplifier, ce qui génère des sorties injustes ou discriminatoires. Il est essentiel d’assurer une gestion minutieuse des ensembles de données d’entraînement et d’appliquer des techniques de détection et d’atténuation des biais pour réduire ce risque.
Comprendre comment les LLM produisent certaines sorties peut s’avérer difficile et amène à s’interroger sur leurs processus de prise de décision. La recherche sur l’IA explicable (XAI) vise à rendre le fonctionnement des LLM plus transparent et compréhensible pour les utilisateurs, favorisant ainsi la confiance et la fiabilité.
Malgré les défis associés au développement et à la mise en œuvre des grands modèles de langage, les avantages qu’ils offrent l’emportent largement sur les coûts. Voici quelques-uns des avantages les plus remarquables des LLM, qui soulignent bien leur potentiel de transformation :
Les LLM peuvent effectuer des tâches remarquables pour lesquelles ils n’ont pas été explicitement entraînés (c’est l’apprentissage « à zéro coup »). Cela signifie qu’ils peuvent comprendre et exécuter des instructions dans des contextes qu’ils n’ont jamais rencontrés pendant leur entraînement, en démontrant un niveau d’adaptabilité et de compréhension révolutionnaire dans l’IA.
L’échelle très étendue des LLM leur permet de traiter et d’analyser de vastes ensembles de données, dépassant largement les capacités humaines, et de découvrir des schémas, des informations et des relations cachés dans les données. Cette fonctionnalité est précieuse pour la recherche, la Business Intelligence et tous les domaines reposant sur l’analyse des données à grande échelle.
Bien que les LLM soient entraînés sur divers ensembles de données pour comprendre les schémas linguistiques généraux, ils peuvent également être adaptés à des domaines ou des tâches spécifiques. Ils peuvent alors fournir des performances de niveau expert dans de nombreux domaines professionnels, ce qui en fait des outils incroyablement polyvalents dans l’entreprise.
De la rédaction et du résumé à la traduction en passant par le service client, les LLM peuvent automatiser un large éventail d’activités. Cette capacité d’automatisation peut réduire considérablement le temps et les ressources nécessaires à certaines fonctions spécifiques, ce qui permet aux employés de se concentrer sur des défis plus créatifs et complexes.
Les LLM peuvent générer des contenus novateurs, inspirer des solutions créatives et simuler différentes perspectives pour résoudre les problèmes, servant ainsi d’outils collaboratifs pour aider les humains. Qu’il s’agisse d’écrire, de concevoir quelque chose ou de résoudre des problèmes, les LLM apportent une nouvelle dimension aux processus créatifs.
Grâce à leurs capacités de traduction, de synthèse de textes complexes et de réponse aux questions, les LLM rendent les informations plus accessibles à un public plus large. Cela permet de combler les lacunes en matière d’éducation, pour une société plus éclairée.
En fournissant des informations issues de grands ensembles de données et en offrant des analyses prédictives, les LLM améliorent la prise de décision et la planification stratégique dans les entreprises, les administrations, etc. Leur capacité à traiter de grandes quantités d’informations peut conduire à l’adoption de politiques et de stratégies plus éclairées et plus efficaces.
En automatisant et en améliorant les tâches qui impliquent le traitement du langage naturel, des interactions avec le service client à la création de contenu en passant par l’analyse des données et l’aide à la décision, les LLM permettent aux entreprises d’adapter leurs opérations, de réduire leurs coûts et de personnaliser l’expérience client de manière inédite. Ils peuvent rapidement traiter et générer des informations à partir de grandes quantités de données texte, ce qui permet aux entreprises de garder une longueur d’avance sur les tendances, de mieux comprendre le sentiment des clients et de prendre des décisions basées sur les données avec plus de rapidité et de précision.
En outre, du fait de leur adaptabilité, les LLM peuvent être appliqués à des domaines extrêmement spécialisés, offrant une assistance précise et fiable pour compléter l’expertise humaine. Cette polyvalence améliore l’efficacité opérationnelle et offre de nouvelles possibilités d’innovation en matière de produits et de services. Dès lors, il est possible de répondre aux besoins en constante évolution des clients et des marchés.
En d’autres termes, les LLM sont de puissants catalyseurs de transformation qui permettent aux entreprises de compléter leurs effectifs, en repoussant et en réalignant leurs limites.
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