Que sont les grands modèles de langage (LLM) ?

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 entraînés 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.

Grands modèles de langage par rapport à l'IA générative

L'IA générative fait référence aux solutions d'IA utilisées pour générer ou créer du contenu, qu'il s'agisse de mots écrits, d'images, de vidéos ou d'audio. Les LLM sont un sous-ensemble spécialisé de la GenAI qui se concentre sur l'analyse et la création de texte à l'aide de techniques de traitement du langage naturel.

Les LLM jouent souvent un rôle fondamental dans l'activation des solutions de GenAI. Ils sont utilisés comme mécanisme entre l'utilisateur et le modèle d'IA, permettant au système de comprendre l'invite de saisie de l'utilisateur et de fournir un contenu approprié.

Pourquoi les modèles de langage sont-ils importants ?

Les modèles de langage, grands et petits, permettent à l'IA d'interagir avec les humains. Ils sont à la base de nombreuses innovations en matière d'IA telles que les chatbots, les assistants d'IA et les services de transcription automatisés. Les LLM permettent aux systèmes d'IA de comprendre les intentions humaines et de répondre avec précision.

Les LLM sont capables de traiter des quantités massives de contenu écrit beaucoup plus rapidement que les humains, ce qui en fait des outils puissants dans des domaines tels que l'examen de documents ou la recherche juridique. Grâce à cette capacité analytique avancée, les LLM peuvent prendre en charge une meilleure prise de décision et maximiser la productivité pour une variété de cas d'utilisation et de secteurs.

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.

Défis associés aux grands modèles de langage

Bien que l'utilisation des LLM présente des avantages considérables pour les entreprises et les utilisateurs, elle présente également des défis et des risques à ne pas négliger :

• 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, inclusives et responsables 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.

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.

Comment les grands modèles de langage sont entraînés

L'entraînement des LLM nécessite des volumes de données considérables et une puissance de calcul importante, en particulier pour les modèles qui utilisent de nombreux paramètres. Selon le cas d'utilisation prévu pour le LLM, il peut être entraîné sur un ensemble de données à usage général qui comprend une large gamme de données ou sur un ensemble de données relativement petit qui est axé sur un objectif ou un sujet singulier. Les entreprises peuvent souvent commencer avec un LLM plus général, également appelé modèle fondamental, et l'ajuster à leurs besoins en l'entraînant sur des données uniques spécifiques à leur domaine.

Les ensembles de données d'entraînement pour les LLM sont généralement des collections massives de textes qui peuvent inclure des livres, des articles, des sites Web, des recherches scientifiques et d'autres documents écrits. Ces éléments sont utilisés pour aider le modèle à comprendre le langage humain et à créer des réponses précises et humaines. En général, l'entraînement LLM est effectuée dans un environnement de centre de données avancé, tel qu'un Cloud public ou un centre de données hautes performances, qui peut fournir une puissance de calcul extrême sous la forme d'une accélération spécialisée de l'IA.

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 les plus populaires, tels que le GPT (transformateur génératif pré-entraîné) d'OpenAI, ont été entraînés sur d'énormes ensembles de données provenant d'Internet, ce qui signifie qu'ils sont souvent utilisés pour accomplir un large éventail de tâches sans entraînement spécifique à chaque tâche. Les entreprises peuvent également peaufiner et mettre en œuvre des LLM pour exécuter des applications spécialisées dans tous les secteurs.

Génération de texte

Les LLM peuvent aider à améliorer la productivité en générant des brouillons initiaux de nombreux types de communications professionnelles et personnelles, tels que des e-mails, des plans et des documents marketing, en réponse aux invites des utilisateurs. Dans de nombreux secteurs, les LLM sont utilisés pour améliorer l'expérience client en personnalisant les communications et les campagnes marketing pour un plus grand engagement.

Résumé du contenu

Les LLM sont souvent utilisés pour créer des résumés de documents longs ou des collections de documents ou de données. Dans le secteur de la santé, les LLM sont utilisés pour traiter et analyser des textes médicaux, tels que des dossiers médicaux partagés, afin de générer des rapports pour les prestataires de soins sur l'état de santé des patients ou les modèles de traitement.

Dans l'éducation, la GenAI alimentée par des LLM peut fournir des informations uniques aux enseignants et aux administrateurs avec des résumés analysant les performances des élèves et des classes aux tests et aux devoirs.

Les entreprises de services financiers utilisent des LLM pour analyser les articles d'actualités financières et les publications sur les réseaux sociaux afin d'identifier le sentiment et de prédire le cours des actions.

Chatbots pour l'IA

Les LLM permettent aux chatbots d'IA de répondre aux invites des utilisateurs dans un langage humain.

Dans tous les secteurs, y compris la fabrication, la banque et le secteur de l'énergie, les entreprises déploient des chatbots compatibles avec la GenAI, des assistants personnels spécifiques à l'entreprise et des portails en libre-service pour améliorer l'assistance à la clientèle et la satisfaction tout en réduisant les appels en personne afin de maximiser le temps des employés et d'augmenter leur efficacité.

Génération de code

En apprenant des modèles à partir de bases de code et de la documentation existantes, les LLM peuvent être utilisés pour améliorer la productivité des développeurs en produisant du code. Une fois entraînés à ces informations, les LLM peuvent générer des fonctions, des classes ou des programmes entiers en fonction d'instructions ou de spécifications en langage naturel.

Récupération d'informations

Au cœur de nombreuses applications LLM, y compris les chatbots, les systèmes de service client et les outils de résumé de contenu, se trouve la capacité de trouver et de récupérer des informations à partir de systèmes disparates en réponse à une requête.

Les moteurs de recherche populaires utilisent les LLM pour améliorer l'efficacité et la pertinence des réponses aux requêtes. Les employés d'entreprises disposant de moteurs de recherche internes connectés aux bases de données RAG peuvent rapidement effectuer des recherches dans toute la bibliothèque de contenus de leur entreprise pour récupérer les ressources hautement pertinentes dont ils ont besoin.

Exemples de grands modèles de langage

Dans le paysage actuel de l'IA en constante évolution, les exemples de LLM sont omniprésents, du chatbot qui alimente vos services bancaires à l'assistant d'IA qui effectue des traductions en temps réel via votre téléphone.

De nombreux LLM parmi les plus importants aujourd'hui sont facilement disponibles pour l'expérimentation et l'intégration. Certains des modèles les plus populaires comprennent :

• ChatGPT, un modèle conversationnel basé sur l'IA d'OpenAI, utilise des LLM pour fournir des informations sur un large éventail de sujets.
• BERT, un modèle de langage introduit par Google, est connu pour avoir considérablement modifié la façon dont les machines comprennent et traitent le texte.
• T5, ou transformateur de transfert de texte à texte, a été développé par Google AI. Il s'agit d'un modèle de langage puissant et polyvalent pour les applications basées sur du texte.
• Llama, développée par Meta AI, est une famille de LLM open source conçue pour être évolutive et efficace.
• XLNet, un puissant modèle de langage développé par Google et l'université Carnegie Mellon, excelle dans les tâches de traitement du langage naturel grâce à une approche innovante du pré-entraînement.

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, l'établissement de partenariats entre l'industrie et le milieu universitaire pour partager les bonnes 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.

Gouverner de grands modèles de langage

Les LLM nécessitent une gestion soigneuse de leur développement, de leur déploiement et de leur utilisation pour se conformer aux directives réglementaires et s'aligner sur les principes d'une IA responsable.

Une gouvernance réussie des LLM exige la création soigneuse de cadres, de politiques et de directives éthiques. Ces politiques de gouvernance peuvent aider les entreprises à gérer des considérations clés telles que l'utilisation seules des données appropriées pour l'entraînement, la vérification de l'exactitude et de la transparence des modèles, et l'exécution de toutes les charges de travail d'IA sur une infrastructure protégée de manière adéquate, que ce soit dans le Cloud ou sur site. La gouvernance des LLM implique également de prendre des mesures pour garantir que les modèles offrent des réponses justes, équitables et impartiales.