Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage (LLM) et comment cela vous affecte-t-il

L’IA générative, comme ChatGPT, prend d’assaut le monde, mais l’ingrédient secret derrière elles, les grands modèles linguistiques (LLM), existe depuis un certain temps. À mesure que les LLM deviennent de plus en plus sophistiqués, ils sont sur le point de révolutionner complètement la façon dont nous interagissons avec la technologie. Cet article explique ce que sont les LLM, comment ils fonctionnent et comment ils ont un impact final sur nous, les utilisateurs finaux.

Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage ?

Les grands modèles de langage, tels que GPT-3.5 d’OpenAI, représentent des systèmes d’intelligence artificielle complexes. Ceux-ci sont conçus non seulement pour comprendre le texte de type humain fourni en entrée, mais également pour générer du texte en réponse.

Construits sur les principes de l’apprentissage automatique, les LLM s’appuient sur des modèles de transformateurs, un type de réseau neuronal conçu pour demander aux ordinateurs de traiter les données d’une manière similaire au cerveau humain. Le principe de fonctionnement de ces réseaux de neurones fait appel à des nœuds en couches, qui rappellent la structure observée dans les neurones biologiques.

Les LLM sont des centrales basées sur les données. Pour fonctionner efficacement, ils sont formés à l’aide de nombreux exemples. Ces données leur permettent de comprendre et d’interpréter les nuances du langage humain, ainsi que d’autres informations complexes.

De nombreux LLM actuels suivent des procédures de formation qui utilisent des ensembles de données provenant d’Internet, mais cette pratique peut être une arme à double tranchant. La qualité des données affecte directement la façon dont un LLM apprend les langues naturelles. Les programmeurs peuvent relever le défi important de filtrer et de sélectionner des ensembles de données de haute qualité pour garantir que le LLM acquière des connaissances précises et impartiales.

Les grands modèles de langage changent la donne pour les organisations basées sur les données. Leur immense potentiel réside dans le traitement et la génération de quantités massives d’informations. Les modèles les plus récents excellent dans la création de réponses instantanées en temps réel, parfaites pour les environnements au rythme rapide.

Les avantages ne s’arrêtent pas là. Les LLM reposent sur une base solide et adaptable, ce qui signifie qu’ils peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques d’une organisation. La meilleure partie? Les LLM apprennent et évoluent constamment. À mesure que vous leur fournissez davantage de données et affinez leurs paramètres, leur précision et leurs capacités s’améliorent, ce qui en fait un atout toujours plus précieux.

Différence entre l’IA générative et les LLM

Aujourd’hui, le terme « IA générative » est beaucoup utilisé, mais qu’est-ce que c’est et est-ce différent des LLM ?

L’IA générative est un terme générique désignant les modèles d’intelligence artificielle capables de générer du nouveau contenu. Ces modèles sont conçus pour générer du texte ou d’autres médias, tandis que les grands modèles de langage se spécialisent dans le texte.

Comment fonctionne un grand modèle de langage ?

Un grand modèle de langage utilise une approche complexe qui implique plusieurs étapes :

Pré-formation

Le LLM ne reçoit aucune instruction spécifique dans sa formation non supervisée avec des données. Au lieu de cela, il traite simplement les données qu’il reçoit, ce qui lui permet d’identifier de manière autonome des modèles et des relations au sein des informations.

C’est ainsi que le LLM commence à développer une compréhension fondamentale du langage. À ce stade, il peut apprendre la signification de mots individuels et comment ils interagissent les uns avec les autres pour former des phrases. De plus, le modèle commence à distinguer différentes significations du même mot en fonction du contexte donné.

Grâce à ce programme de formation approfondi, les LLM sont capables de répondre à de nombreux cas d’utilisation, ce qui leur vaut le titre de modèle de base. Leur capacité à produire du texte à des fins diverses est appelée apprentissage zéro.

Réglage fin

L’apprentissage Zero-shot offre une polyvalence impressionnante, mais dans de nombreux cas, les développeurs et les entreprises exigent des performances plus spécifiques de leur grand modèle de langage. Un réglage fin répond à ce besoin. Il introduit une étape d’apprentissage supervisé, au cours de laquelle le modèle reçoit une formation spécialisée pour améliorer sa capacité à identifier avec plus de précision les concepts ciblés. Cela permet un niveau de contrôle et de personnalisation qui va au-delà des capacités générales de l’apprentissage zéro-shot.

Il existe plusieurs techniques de réglage fin, le réglage fin supervisé étant la plus courante. L’apprentissage par transfert propose une autre approche, mais il est important de noter que toutes les méthodes de réglage fin sont techniquement une forme d’apprentissage par transfert. Ce processus spécifique utilise un modèle pré-entraîné comme point de départ pour un réglage fin. Le modèle pré-entraîné est déjà formé sur des tâches similaires, et ces connaissances peuvent être transférées à la nouvelle tâche.

Renforcement de l’apprentissage humain

L’apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF) représente une voie prometteuse pour améliorer les LLM, en intégrant l’apport humain dans le processus de formation. Cette approche permet aux LLM d’apprendre et de s’adapter en temps réel, sur la base des commentaires des évaluateurs humains, affinant ainsi leurs capacités de génération de langage pour mieux répondre aux attentes des utilisateurs.

En tirant parti de l’apprentissage par renforcement à partir des commentaires humains, les grands modèles linguistiques peuvent atteindre des niveaux plus élevés de sophistication et d’efficacité dans diverses tâches liées au langage, bénéficiant ainsi aux utilisateurs d’un large éventail d’applications et de domaines.

Ce que vous devez savoir sur les LLM

Les grands modèles linguistiques devenant plus accessibles, ils modifient considérablement la façon dont nous interagissons avec la technologie et l’information dans leur ensemble. Ces modèles permettent une communication plus intuitive et naturelle, car les utilisateurs peuvent interagir avec des systèmes et des applications en utilisant un langage courant, plutôt que de naviguer dans des interfaces complexes et d’apprendre des commandes extraterrestres.

Les LLM offrent de nombreuses applications, allant de la composition d’e-mails et de la génération de code à la réponse aux requêtes, à la traduction de texte et bien plus encore. De plus, les moteurs de recherche exploitent les LLM pour améliorer la pertinence et le contexte de leurs résultats de recherche.

Pour les entreprises, un modèle linguistique étendu peut aider à rationaliser les opérations et à améliorer l’expérience client. Ces systèmes d’IA peuvent analyser de grandes quantités de données pour évaluer le sentiment des clients et adapter les stratégies marketing en conséquence. De plus, les LLM permettent le développement de chatbots qui gèrent les tâches de base du service client, permettant ainsi aux agents humains de se concentrer sur des missions plus complexes.

L’essor des LLM révolutionne également le commerce électronique en personnalisant l’expérience d’achat. Les clients ont soif de commodité et de suggestions de produits pertinentes, et les LLM sont la clé pour y parvenir. Les entreprises peuvent tirer parti de ces modèles pour organiser du contenu, des recommandations et des services personnalisés.

Les avantages sont clairs : une satisfaction client accrue, un engagement plus élevé et, en fin de compte, une augmentation des ventes. Cela se reflète dans la manière dont Spotify crée des listes de lecture personnalisées en fonction de vos habitudes d’écoute via son service Discover Weekly et dans la manière dont Netflix adapte les suggestions de films en fonction de vos préférences.

À mesure que les LLM continuent de progresser et de s’intégrer à diverses applications et services, ils confèrent aux utilisateurs des connaissances et des capacités sans précédent, transformant ainsi la façon dont nous travaillons, apprenons et interagissons à l’ère numérique.

L’IA étend rapidement sa portée, avec des applications émergeant dans presque tous les secteurs imaginables. Par exemple, si vous êtes enseignant, vous pouvez utiliser ces outils d’IA pour améliorer vos cours. Alternativement, les pigistes peuvent utiliser un assistant de réunion IA qui enregistrera les réunions, prendra des notes et résumera les heures de contenu.

Crédit image : Freepik .