Que sont les grands modèles de langage ?
Un grand modèle de langage (LLM) est un modèle de Deep Learning conçu pour comprendre, traduire et générer du langage humain. Les LLM sont formés sur d'énormes quantités de données du domaine public avec des millions ou des milliards de paramètres, ce qui permet au texte qu'il génère de ressembler à celui qu'un humain pourrait avoir écrit.
Les LLM sont utilisés dans le domaine plus large du traitement du langage naturel (NLP), qui est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui traite de l'interaction entre les ordinateurs et les langages humains. La NLP sert à analyser, comprendre et générer du langage humain, ce qui permet aux machines de lire et d'interpréter du texte, de la parole et d'autres formes de communication.
Certains des outils d'IA générative (GenAI) les plus utilisés à l'heure actuelle, tels que ChatGPT, Google Bard et Jasper, s'appuient sur la puissance des LLM. Une grande partie de l'essor récent et des investissements commerciaux dans la domaine de la GenAI peut être attribuée aux avancées technologiques dans les grands modèles de langage, par exemple : disponibilité de l'architecture des modèles de transformateurs, innovations algorithmiques telles que les mécanismes d'attention et les techniques d'optimisation, accessibilité de frameworks open source comme TensorFlow et PyTorch.
Avantages des grands modèles de langage
Les entreprises qui implémentent des LLM se préparent à bénéficier de nombreux avantages :
- Opérations rationalisées : les LLM permettent l'automatisation des tâches répétitives et de routine, afin de stimuler la productivité des collaborateurs, d'améliorer l'efficacité et de réduire les coûts.
- Innovation et développement de produits accélérés : les LLM font apparaître des insights importants sur les commentaires et les préférences des consommateurs ; ils fournissent des recommandations sur la façon d'améliorer des produits existants ou de déterminer si de nouveaux produits sont nécessaires.
- Insights métier : la NLP alimentée par des LLM est capable d'analyser et d'extraire des insights à partir de données non structurées, rapidement et avec précision, pour permettre aux entreprises de prendre des décisions plus vite, d'automatiser les tâches répétitives et de déterminer les opportunités d'avantage concurrentiel.
- Évolutivité et flexibilité : dans la mesure où les LLM peuvent être mis à l'échelle pour gérer des quantités massives de données, ils peuvent être utilisés pour plusieurs applications. En outre, comme les LLM sont des modèles de base, ils constituent un excellent point de départ pour concevoir des modèles spécifiques à des tâches par le biais de l'entraînement et de l'ajustement (fine-tuning).
Les avantages des LLM s'étendent bien au-delà des entreprises. En effet, les LLM implémentés dans des entreprises et les applications basées sur LLM faciles d'accès offrent également des avantages considérables aux utilisateurs :
- Meilleure expérience utilisateur : les LLM permettent de faire apparaître de nouveaux insights et de créer des interfaces plus intuitives pour les produits et les services, ce qui les rend plus faciles à utiliser et à comprendre pour les clients.
- Service client amélioré : les LLM peuvent être utilisés pour créer des chatbots et des assistants virtuels qui comprennent et répondent aux demandes des clients dans un langage plus naturel, ce qui améliore l'efficacité du service client.
- Recommandations de personnalisation : les LLM permettent d'analyser les préférences et le comportement des clients et de faire des recommandations personnalisées de produits et services.
- Accès simplifié à l'information : les LLM permettent aux clients de trouver plus facilement les informations dont ils ont besoin en leur permettant de lancer des recherches à l'aide de requêtes en langage naturel.
Fonctionnement des grands modèles de langage
Les grands modèles de langage utilisent des réseaux neuronaux profonds pour traiter et produire du texte. Ils sont parfois entraînés sur des millions ou des milliards de mots pour apprendre à trouver des schémas et des structures de données afin de créer un nouveau texte qui semble être humain.
Les LLM sont basés sur une architecture de Deep Learning appelée transformateur. Les transformateurs permettent au modèle de traiter les séquences d'entrée de manière parallèle, ce qui améliore les performances et la vitesse par rapport aux réseaux neuronaux traditionnels. Ils sont basés sur des mécanismes d'auto-attention multicouches, qui sont essentiels pour permettre au LLM de traiter des sorties pertinentes et cohérentes en fonction du contexte. Grâce aux mécanismes d'auto-attention, le modèle est capable d'évaluer l'importance de différents mots dans une même séquence pour enregistrer leur relation entre eux.
Qu'est-ce qui fait la qualité d'un grand modèle de langage ?
La création d'un LLM de qualité commence par l'ensemble de données auquel il est exposé et sur lequel il est entraîné. Plus l'ensemble de données est diversifié et complet, plus le LLM sera à même de générer du texte pertinent et à l'apparence humaine.
Un ensemble de données d'entraînement diversifié et complet extrait généralement des données à partir de diverses sources sur Internet, telles que des articles, des sites Web, des livres ou d'autres ressources textuelles fournies par la personne ou l'entreprise qui développe le modèle.
L'une des préoccupations concernant l'approvisionnement de données d'entraînement sur Internet réside dans le fait qu'il présente le risque que le LLM génère du texte trompeur ou biaisé. Étant donné qu'un LLM apprend sur la base des données d'entraînement auxquelles il est exposé, si des informations biaisées sont présentes, il est probable que le texte généré par LLM hérite de ce biais.
L'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF) est un processus qui permet d'améliorer la qualité des réponses des LLM. Lorsque le modèle génère une réponse, un humain examine cette réponse et note sa qualité. Si la réponse est de mauvaise qualité, l'humain en crée une meilleure.
Toutes les réponses fournies par l'homme sont ensuite réintroduites dans l'ensemble de données d'entraînement pour ré-entraîner le modèle sur ce qui est une réponse de qualité.
En outre, l'émergence et l'adoption de la génération augmentée de récupération (RAG) permet aux LLM d'offrir des réponses plus précises et pertinentes avec l'IA. Dans la méthodologie RAG, de grands modèles de langage de base sont connectés à des bases de connaissances, souvent des données propriétaires spécifiques à l'entreprise, afin d'injecter un contexte et des informations pertinentes.
Utilisations des grands modèles de langage
Les grands modèles de langage sont utilisés de diverses manières par les entreprises, les professionnels et les particuliers. Les LLM populaires, tels que GPT (Generative Pre-trained Transformer) d'OpenAI, ont été entraînés sur des ensembles de données énormes et diversifiés sur Internet, ce qui signifie qu'ils servent souvent à accomplir un large éventail de tâches sans entraînement spécifique à la tâche, comme par exemple :
- répondre à des questions
- résumer des documents ou des textes
- interpréter des tableaux et des graphiques
- générer du contenu créatif, comme des histoires ou des poèmes
- traduire des langues
Les entreprises peuvent également ajuster et implémenter des LLM pour effectuer des applications spécialisées et spécifiques à une tâche dans des secteurs tels que :
- Automobile : les LLM sont un composant essentiel dans la création de véhicules de nouvelle génération qui utilisent des assistants GenAI pour les pilotes et les passagers.
- Service client : les LLM servent à automatiser des aspects du service client. Par exemple, les entreprises peuvent implémenter des chatbots qui permettent de comprendre et de répondre aux demandes des clients dans un langage humain. Cela permet de réduire le temps de réponse, d'augmenter l'efficacité et d'améliorer la satisfaction des clients.
- Éducation : la GenAI basée sur des LLM dans l'éducation est utilisée pour personnaliser le contenu, fournir des commentaires en quasi-temps réel et guider le coaching et le développement des compétences.
- Énergie : la GenAI alimentée par des LLM est utilisée dans le secteur de l'énergie pour permettre des expériences client plus empathiques avec les chatbots et fournir des assistants personnels spécifiques à l'entreprise ; simuler et générer des configurations de réseau optimales, tester divers scénarios de demande et des stratégies de réponse aux pannes, et planifier l'intégration de nouvelles sources d'énergie ; ingérer et analyser les données provenant d'une plus grande variété de sources pour l'analytique avancée soutenant la maintenance prédictive.
- Services financiers et bancaires : les LLM sont largement utilisés dans les services bancaires et financiers pour traiter de grandes quantités de données transactionnelles afin de détecter et de prévenir la fraude et d'atténuer les risques. Ils permettent également d'analyser les articles de l'actualité financière et les publications sur les médias sociaux pour identifier le sentiment et faire des prévisions sur les cours des actions, ainsi que pour déployer des chatbots d'IA et des assistants financiers pour les clients.
- Service public : la GenAI alimentée par des LLM est utilisée dans les agences gouvernementales pour créer des expériences de chatbot d'IA personnalisées avec la possibilité de mieux comprendre les besoins de l'utilisateur et de fournir plus d'informations contextuelles, ainsi que pour permettre l'automatisation et la prise de décision éclairée au bureau, au laboratoire et sur le terrain.
- Soins de santé : dans les soins de santé, les LLM servent à traiter et analyser du texte médical, tel que les dossiers de santé électroniques, pour extraire des informations importantes et améliorer les soins aux patients. Ils peuvent également générer des rapports ou offrir des suggestions de traitement médical.
- Fabrication : les chatbots et les portails en libre-service basés sur la GenAI permettent d'augmenter l'assistance à la clientèle tout en réduisant les appels en personne pour maximiser le temps des employés. Les LLM sont également utilisés pour améliorer l'expérience client en personnalisant les communications, les campagnes de marketing et les e-mails pour un plus grand engagement.
- Médias et divertissement : les LLM sont utilisés pour analyser de grandes quantités de contenu et de données pour faire des recommandations personnalisées, améliorer la création de contenu et mieux comprendre le comportement des auditeurs.
Défis associés aux grands modèles de langage
Bien que les LLM apportent des avantages considérables aux entreprises et aux utilisateurs, ils présentent également des défis et des risques qui ne peuvent pas être négligés :
- Biais : les LLM sont entraînés et apprennent à partir de données existantes qui peuvent être biaisés. Ils peuvent par conséquent hériter de ces biais et les propager dans le texte ultérieur qu'ils génèrent.
- Impact sur l'environnement de l'entraînement : l'entraînement de LLM massifs nécessite d'importantes ressources de calcul qui peuvent potentiellement laisser un impact environnemental durable et préjudiciable. Par exemple, les recherches ont montré que l'entraînement d'un LLM unique courant, comme les modèles BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) introduits par Google, sur des processeurs graphiques (GPU) pourrait émettre autant de CO2 que cinq voitures au cours de leur vie.1 Des travaux sont en cours pour réduire ces impacts, rendre l'IA plus durable et utiliser l'IA pour améliorer les efforts de développement durable des entreprises dans leur ensemble.
- Interprétabilité : il est actuellement difficile de comprendre le processus de prise de décision des LLM et d'interpréter comment il arrive à produire les résultats qu'il obtient. Cela est dû à de nombreux facteurs, notamment la nature complexe et l'échelle des LLM, la taille et la diversité des ensembles de données sur lesquels ils sont entraînés et le manque d'outils matures d'explicabilité. Cependant, des efforts sont actuellement menés dans la communauté de l'IA pour améliorer la transparence et l'explicabilité des modèles d'IA.
- Utilisation responsable de l'IA : les défis supplémentaires à l'utilisation de l'IA comprennent des implications éthiques et sociétales. Les leaders de l'innovation dans le domaine de l'IA collaborent et s'engagent dans des pratiques d'IA responsable transparentes et inclusives afin d'inciter tous les acteurs à être attentifs aux impacts potentiels de l'IA sur la société et à s'assurer que les progrès de l'IA continuent à élever les communautés.
Avenir des grands modèles de langage
Tout comme l'avenir des technologies d'IA, celui des LLM évolue et change rapidement. Les chercheurs explorent en permanence de nouveaux moyens d'améliorer les LLM en fonction de leurs limitations et de leurs défis actuels. Voici quelques domaines sur lesquels ils se concentrent :
- Améliorer l'efficacité : à mesure que les LLM continuent de croître en taille, en complexité et en capacités, leur consommation énergétique suit la même tendance. Les chercheurs développent des moyens de les rendre plus efficaces, ce qui réduit leurs besoins en ressources de calcul et leur impact sur l'environnement.
- Réduire les biais : les chercheurs adoptent une approche multidimensionnelle pour réduire les biais, car il s'agit d'un défi complexe et continu. Cette approche comprend, sans s'y limiter, l'organisation et la diversification des ensembles de données, la formation de partenariats entre l'industrie et le milieu universitaire pour partager les meilleures pratiques et les outils, la conduite d'études auprès des utilisateurs et la collecte des commentaires de divers groupes d'utilisateurs pour identifier les biais et affiner itérativement les modèles, ainsi que la mise en place de techniques qui détectent et filtrent le contenu biaisé.
- Explorer de nouveaux types d'architectures : les grandes entreprises recherchent activement de nouvelles architectures LLM, pré-entraînent ces modèles et s'efforcent de les rendre disponibles pour que tout le monde puisse les utiliser et les ajuster.