Un guide à la question « Qu’est-ce qu’un LLM »

Le contenu d’aiavi et les recommandations de produits sont indépendants du point de vue rédactionnel. Nous pouvons gagner de l’argent lorsque vous cliquez sur les liens de nos partenaires. En savoir plus.

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des systèmes d’intelligence artificielle formés sur de grandes quantités de données capables de comprendre et de générer le langage humain. Ces modèles d’IA utilisent la technologie d’apprentissage en profondeur et de traitement du langage naturel (NLP) pour effectuer une gamme de tâches, notamment la classification de texte, l’analyse des sentiments, la création de code et la réponse aux requêtes. Les LLM les plus puissants contiennent des centaines de milliards de paramètres que le modèle utilise pour apprendre et s’adapter à mesure qu’il ingère des données.

Qu’est-ce qu’un LLM et comment ça marche ?

Un excellent modèle de langage est une forme avancée d’intelligence artificielle qui traite et génère le langage humain à l’aide de techniques d’apprentissage profond. Il est formé sur de grands ensembles de données contenant du texte provenant de sources telles que des livres, des pages Web, des articles publiés, etc.

Un LLM est généralement formé sur des données structurées et non structurées, un processus qui inclut la technologie des réseaux neuronaux, qui permet au LLM de comprendre la structure, la signification et le contexte du langage. Après un pré-entraînement sur un grand corpus de texte, le modèle peut être affiné pour des tâches spécifiques en l’entraînant sur un ensemble de données plus petit lié à cette tâche. La formation LLM s’effectue principalement par le biais d’un apprentissage non supervisé, semi-supervisé ou auto-supervisé.

Pourquoi les grands modèles de langage sont-ils importants ?

Les progrès de l’intelligence artificielle et de l’IA générative repoussent les limites de ce qui était auparavant considéré comme absurde dans le secteur informatique. Les LLM formés sur des centaines de milliards de paramètres peuvent surmonter les obstacles liés à l’interaction avec les machines à la manière d’un humain. Les LLM sont très utiles pour résoudre des problèmes et aider les entreprises dans les tâches liées à la communication, car ils génèrent un texte de type humain, ce qui les rend inestimables pour des tâches telles que le résumé de texte, la traduction linguistique, la génération de contenu et l’analyse des sentiments.

Outre l’industrie technologique, les applications LLM sont également utilisées dans des domaines tels que la santé et la science, où elles permettent des recherches complexes dans des domaines tels que l’expression génique et la conception de protéines. Les modèles de langage ADN – modèles de langage génomique ou nucléotidique – peuvent également être utilisés pour identifier des modèles statistiques dans les séquences d’ADN. Les LLM sont également utilisés pour les rôles de service client/support tels que les chatbots IA ou l’IA conversationnelle.

Fondements techniques des grands modèles de langage

La base technique des grands modèles de langage comprend l’architecture du transformateur, les couches et les paramètres, les méthodes de formation, l’apprentissage en profondeur, les mécanismes de conception et d’attention.

Architecture du transformateur

La plupart des grands modèles de langage s’appuient sur l’architecture du transformateur, qui est un type de réseau neuronal. Il utilise un mécanisme appelé auto-attention, qui permet au modèle d’interpréter plusieurs mots ou jetons simultanément, lui permettant ainsi de comprendre les associations de mots quelle que soit leur position dans une phrase. Les transformateurs, contrairement aux premiers réseaux de neurones tels que les RNN (réseaux de neurones récurrents), qui traitent le texte de manière séquentielle, peuvent capturer efficacement les dépendances à longue portée, ce qui les rend idéaux pour les applications de traitement du langage naturel. Cette capacité à gérer des modèles complexes dans de grands volumes de données permet aux transformateurs de fournir des réponses cohérentes et contextuellement précises dans les LLM.

Calques et paramètres

Les LLM sont constitués de différentes couches, chacune avec différents paramètres ou poids et biais :

• Couche d’intégration : Convertit les jetons d’entrée en vecteurs denses.
• Couches d’encodeur et de décodeur : Ils modifient les données d’entrée à différentes étapes.
• Couche de sortie : Cette dernière couche génère les prédictions ou classifications.

La capacité et les performances d’un modèle sont étroitement liées au nombre de couches et de paramètres. Par exemple, GPT-3 compte 174 milliards de paramètres, tandis que GPT-4 en compte 1,8 milliard, ce qui lui permet de générer des textes plus cohérents et contextuellement appropriés. Une différence clé entre les deux est que GPT-3 est limité au traitement et à la génération de texte, tandis que GPT-4 étend ces capacités pour inclure le traitement d’images, ce qui donne des résultats plus riches et plus polyvalents.

Méthodes de formation LLM

Les LLM sont à la pointe de la recherche et des applications en IA. Pour accomplir leurs tâches complexes, ils s’appuient sur une variété de méthodes de formation LLM sophistiquées qui contribuent aux compétences puissantes d’un LLM, leur permettant d’effectuer un large éventail de tâches avec une grande précision et fluidité. Voici les méthodes de formation LLM les plus courantes :

• Apprentissage auto-supervisé : L’apprentissage auto-supervisé implique la formation de modèles sur de grands volumes de données non étiquetées, en utilisant des techniques d’extrapolation qui permettent au modèle de deviner le mot suivant dans une phrase. Cette technique fondamentale permet au modèle de comprendre les modèles et les structures linguistiques sans nécessiter d’entrées étiquetées manuellement.
• Apprentissage supervisé : L’apprentissage supervisé utilise des ensembles de données étiquetés, le modèle étant entraîné pour mapper les entrées spécifiées en sorties précises, telles que des paires question-réponse. Cette stratégie est nécessaire pour affiner le modèle pour des tâches spécifiques, ce qui améliore sa précision et ses performances.
• Apprentissage par renforcement avec feedback humain (RLHF) : Dans RLHF, les humains fournissent des commentaires sur les entrées du modèle, dirigeant le comportement du modèle à l’aide de techniques d’apprentissage par renforcement. Cette méthode aide le modèle à mieux correspondre aux préférences humaines, ce qui donne lieu à des résultats plus éthiques, précis et utiles.
• Apprentissage profond : L’apprentissage profond est la base des LLM, qui utilisent des réseaux neuronaux multicouches pour découvrir des modèles complexes à partir de grands ensembles de données. Il permet au modèle d’analyser et de comprendre le langage en capturant des connexions complexes dans le texte.
• Projet: La conception du modèle, en particulier l’architecture du transformateur, a un impact sur la façon dont il traite les données et apprend à partir de celles-ci. Les transformateurs excellent dans le traitement efficace de longues chaînes de texte grâce à des méthodes de parallélisation et d’attention.
• Mécanismes d’attention : Les mécanismes d’attention permettent au modèle de faire des prédictions basées sur les parties les plus saillantes de l’entrée. Cette capacité est importante pour comprendre le contexte et améliorer la précision de la création linguistique dans les LLM.

4 types de grands modèles de langage

Les types de LLM les plus courants sont la représentation linguistique, le modèle zéro-shot, le multimodal et le réglage fin. Si ces quatre types de modèles ont de nombreux points communs, leurs différences tournent autour de leur capacité à faire des prédictions, du type de média sur lequel ils sont formés et du degré de personnalisation.

Modèle de représentation linguistique

De nombreuses applications NLP reposent sur des modèles de représentation du langage (LRM) conçus pour comprendre et générer le langage humain. Des exemples de tels modèles incluent les modèles GPT (Pre-trained Generative Transformer), BERT (Bidirectionnel Encoder Representations of Transformers) et RoBERTa. Ces modèles sont pré-entraînés sur des corpus de textes massifs et peuvent être optimisés pour des tâches spécifiques telles que la classification de textes et la génération de langues.

Modèle zéro tir

Les modèles Zero-shot sont connus pour leur capacité à effectuer des tâches sans données de formation spécifiques. Ces modèles peuvent généraliser et faire des prédictions ou générer du texte pour des tâches qu’ils n’ont jamais vues auparavant. GPT-3 est un exemple de modèle zéro tir : il peut répondre à des questions, traduire des langues et effectuer plusieurs tâches avec un minimum de réglages.

Modèle multimodal

Les LLM ont été initialement conçus pour gérer le contenu textuel. Cependant, les modèles multimodaux fonctionnent à la fois avec des données texte et image. Ces modèles sont conçus pour comprendre et générer du contenu à travers différentes modalités médiatiques. Par exemple, CLIP d’OpenAI est un modèle multimodal qui peut associer du texte à des images et vice versa, ce qui le rend utile pour des tâches telles que le sous-titrage d’images et la récupération d’images basées sur du texte.

Modèles optimisés ou spécifiques à un domaine

Bien que les modèles de représentation linguistique pré-entraînés soient polyvalents, ils ne fonctionnent pas toujours de manière optimale pour des tâches ou des domaines spécifiques. Les modèles optimisés ont suivi une formation supplémentaire sur des données spécifiques à un domaine afin d’améliorer leurs performances dans des domaines spécifiques. Par exemple, un modèle GPT-3 pourrait être affiné sur des données médicales pour créer un chatbot médical spécifique à un domaine ou faciliter le diagnostic médical.

Cas d’utilisation spécifiques à l’entreprise et à l’industrie

Bien que les LLM soient encore en développement, ils peuvent aider les utilisateurs dans de nombreuses tâches et répondre à leurs besoins dans divers domaines, notamment l’éducation, la santé, le service client et le divertissement. Voici quelques-uns des objectifs les plus courants des LLM :

• Traduction linguistique : Les LLM peuvent générer des traductions naturelles dans plusieurs langues, permettant aux entreprises de communiquer avec leurs partenaires et clients dans différentes langues.
• Génération de code et de texte : Les modèles linguistiques peuvent générer des extraits de code, rédiger des descriptions de produits, créer du contenu marketing ou même rédiger des e-mails.
• Réponse aux questions : Les entreprises peuvent utiliser les LLM dans les chatbots et les assistants virtuels du support client pour fournir des réponses instantanées aux requêtes des utilisateurs sans intervention humaine.
• Éducation et formation : La technologie peut générer des quiz personnalisés, fournir des explications et donner des commentaires en fonction des réponses des étudiants.
• Service client: Les LLM constituent la base des chatbots basés sur l’IA que les entreprises utilisent pour automatiser le service client.
• Recherche et analyse juridique : Les modèles linguistiques peuvent aider les professionnels du droit à rechercher et analyser la jurisprudence, les statuts et les documents juridiques.
• Recherche scientifique et découverte : Les LLM contribuent à la recherche scientifique en aidant les scientifiques et les chercheurs à analyser et à traiter de grands volumes de littérature et de données scientifiques.

4 avantages et avantages des grands modèles de langage

Les LLM offrent un énorme potentiel d’amélioration de la productivité aux organisations, ce qui en fait un atout précieux pour les organisations qui génèrent de gros volumes de données. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des avantages que les LLM offrent aux entreprises qui tirent parti de leurs capacités.

• Une plus grande efficacité : La capacité du LLM à comprendre le langage humain le rend adapté à l’exécution de tâches répétitives ou laborieuses. De plus, les LLM peuvent générer du texte de type humain beaucoup plus rapidement que les humains, ce qui les rend utiles pour des tâches telles que la création de contenu, l’écriture de code ou la synthèse de grandes quantités d’informations.
• Capacités améliorées de réponse aux questions : Les LLM utilisent leurs vastes ensembles de données pour fournir des réponses aux requêtes humaines, appelées invites. Les LLM sont si efficaces pour générer des réponses précises aux questions des utilisateurs que certains experts pensent que l’IA générative remplacera le moteur de recherche Google.
• Peu ou pas de tirs d’apprentissage : Les LLM peuvent effectuer des tâches avec un minimum d’exemples de formation ou aucune formation du tout. Ils peuvent généraliser à partir de données existantes pour déduire des modèles et faire des prédictions dans de nouveaux domaines.
• Transfert d’apprentissage : Les LLM sont destinés aux professionnels de plusieurs secteurs : ils peuvent être affinés sur plusieurs tâches, permettant au modèle d’être formé sur une tâche, puis de le réutiliser pour différentes tâches avec un minimum de formation supplémentaire.

Défis et limites des grands modèles de langage

En facilitant les tâches sophistiquées de traitement du langage naturel telles que la traduction, la création de contenu et les interactions basées sur le chat, les LLM ont révolutionné de nombreux secteurs. Cependant, malgré leurs nombreux avantages, les LLM présentent des défis et des limites qui peuvent affecter leur efficacité et leur utilité dans le monde réel.

Risques liés à la qualité et à la sécurité des données

Des problèmes de sécurité et de qualité des données surviennent en raison de leur forte dépendance à l’égard de grands ensembles de données pour la formation – les LLM sont toujours vulnérables aux problèmes de qualité des données. Les modèles de données produiront des résultats erronés si les ensembles de données contiennent un contenu biaisé, obsolète ou inapproprié. De plus, l’utilisation de grands volumes de données soulève des problèmes de sécurité et de confidentialité, notamment lors de formations sur des données privées ou sensibles. De graves violations de la vie privée peuvent résulter de la divulgation d’informations privées ou de secrets d’entreprise au cours des phases de formation ou d’inférence, mettant ainsi en danger la situation juridique et la réputation d’une organisation.

Potentiel d’« hallucinations » ou de fausses informations

L’un des principaux inconvénients des LLM est leur tendance à produire des informations non étayées par des faits, ce que l’on appelle une « hallucination ». Même lorsqu’un LLM reçoit des informations précises, il peut produire des réponses qui semblent plausibles mais qui sont complètement fabriquées ou factuellement incorrectes. Cette restriction est particulièrement problématique dans les environnements à haut risque où les fausses informations peuvent avoir des effets néfastes, comme dans les cas d’utilisation juridique, médicale ou financière.

Préoccupations éthiques liées à son utilisation

L’utilisation des LLM pose de sérieux problèmes éthiques. Parfois, ces modèles peuvent produire du contenu offensant, préjudiciable ou trompeur. Ils peuvent être utilisés pour produire des deepfakes, des usurpations d’identité ou pour diffuser des informations trompeuses, qui sont toutes susceptibles de provoquer des fraudes, des manipulations et de nuire aux personnes ou aux communautés. Des données de formation biaisées peuvent produire des résultats injustes ou discriminatoires, susceptibles de renforcer les stéréotypes négatifs ou les préjugés systématiques.

Relation entre les données d’entraînement et les performances

Les performances et la précision des LLM dépendent de la qualité des données de formation qui leur sont fournies. La qualité des LLM dépend de leurs données de formation, ce qui signifie que les modèles formés sur des données biaisées ou de mauvaise qualité produiront certainement des résultats discutables. Les données de formation de mauvaise qualité constituent une faiblesse majeure du système qui peut causer des dommages importants, en particulier dans les disciplines sensibles où la précision est essentielle, comme les applications juridiques, médicales ou financières.

Manque de raisonnement de bon sens

Malgré leurs capacités linguistiques impressionnantes, les grands modèles linguistiques ne possèdent pas un raisonnement de bon sens comme les humains. Pour les humains, le bon sens est inhérent – ​​il fait partie de notre qualité instinctive naturelle. Cependant, comme le bon sens dépasse le cadre des modèles de machines, les LLM peuvent produire des réponses factuellement incorrectes ou manquant de contexte, conduisant à des résultats trompeurs ou dénués de sens.

3 modèles LLM à considérer

Bien qu’il existe une grande variété d’outils LLM – et que d’autres soient publiés en permanence – OpenAI, Hugging Face et PyTorch sont des leaders dans l’industrie de l’IA.

Tendances émergentes du LLM

À mesure que les LLM mûrissent, ils s’améliorent dans tous les aspects. Les évolutions futures généreront probablement des réponses plus logiques, notamment des méthodes améliorées de détection et d’atténuation des biais et une plus grande transparence, faisant des LLM une ressource fiable pour les utilisateurs, même dans les secteurs les plus complexes.

De plus, il y aura un nombre et une variété de LLM beaucoup plus grands, offrant aux entreprises plus de choix lorsqu’elles sélectionnent le meilleur LLM pour leur déploiement spécifique d’IA. De même, la personnalisation des LLM deviendra beaucoup plus simple et plus spécifique, ce qui permettra à chaque logiciel d’IA d’être optimisé pour être plus rapide, plus efficace et plus productif.

Les grands modèles linguistiques sont également susceptibles d’être considérablement moins chers, permettant aux petites entreprises et même aux particuliers d’exploiter la puissance et le potentiel des LLM.

3 cours LLM pour en savoir plus

Les cours ci-dessous offrent des conseils sur des techniques allant du réglage fin des LLM à la formation des LLM à l’aide de plusieurs ensembles de données. Ces cours de Google, DeepMind et Duke University sont tous disponibles sur la plateforme Coursera.

Introduction aux excellents modèles linguistiques de Google

L’introduction aux grands modèles linguistiques de Google fournit un aperçu des LLM, de leurs applications et de la manière d’améliorer leurs performances grâce à un réglage à la volée. Il aborde des concepts clés tels que la transformation et l’attention personnelle et offre des détails sur les outils de développement d’applications d’IA générative de Google. Ce cours vise à aider les étudiants à comprendre les coûts, les avantages et les applications courantes des LLM. Pour accéder à ce cours, les étudiants ont besoin d’un abonnement Coursera, qui coûte 49 $ par mois.

Affiner les grands modèles de langage, par DeepLearning

Ce cours DeepLearning couvre les principes fondamentaux du réglage fin des LLM et comment les différencier de l’ingénierie immédiate ; il fournit également une expérience pratique en utilisant des ensembles de données réels. En plus d’en apprendre davantage sur des méthodes telles que la génération de récupération augmentée et le réglage pédagogique, les étudiants en apprennent davantage sur la préparation, la formation et l’évaluation des LLM. Pour ceux qui cherchent à améliorer leurs compétences dans ce domaine, ce cours est le meilleur choix car il vise à fournir une compréhension approfondie de la mise au point des LLM. Ce cours est inclus avec l’abonnement Coursera de 49 $ par mois.

Spécialisation en opérations de grands modèles de langage (LLMOps), de l’Université Duke

Le cours spécialisé de l’Université Duke enseigne aux étudiants le développement, la gestion et l’optimisation des LLM sur plusieurs plates-formes, notamment Azure, AWS et Databricks. Il propose des exercices pratiques qui couvrent des problèmes LLMOps du monde réel tels que le développement de chatbot et la construction de bases de données vectorielles. Le cours prépare les étudiants à des rôles tels que ceux de spécialistes de l’infrastructure d’IA et d’ingénieurs en apprentissage automatique. Ce cours est inclus avec l’abonnement Coursera de 49 $ par mois.

Foire aux questions (FAQ)

Conclusion : les grands modèles de langage révolutionnent la technologie

La polyvalence et les capacités de génération de texte humain des grands modèles linguistiques remodèlent la façon dont nous interagissons avec la technologie, depuis les chatbots et la génération de contenu jusqu’à la traduction et le résumé. Cependant, le déploiement de grands modèles linguistiques entraîne également des préoccupations éthiques, telles que des biais dans les données de formation, une utilisation abusive potentielle et des problèmes de confidentialité liés aux sources de données. Il est nécessaire d’équilibrer le potentiel du LLM avec le développement éthique et durable pour exploiter de manière responsable les avantages des grands modèles linguistiques.

Libérez tout le potentiel de votre logiciel d’IA avec notre guide des meilleurs LLM.