Qu’est-ce que le LLM en IA ? Vous pourriez demander. À la base, un grand modèle de langage (LLM) est une entité sophistiquée d’apprentissage automatique capable d’exécuter une myriade d’activités de traitement du langage naturel (TAL). Cela inclut des tâches telles que la génération de texte, la classification, l’engagement dans le dialogue et même la traduction de texte dans différentes langues. Le terme « grand » fait allusion au nombre massif de paramètres que ces modèles peuvent modifier pendant leur phase d’apprentissage ; en fait, certains LLM de premier plan se targuent d’un nombre impressionnant de centaines de milliards de ces paramètres.
Alors, comment tout cela fonctionne-t-il ? Les LLM s’immergent dans de vastes pools de données et utilisent une technique appelée apprentissage auto-supervisé. Leur tâche première ? Prédire le jeton à venir dans une phrase en fonction de son contexte précédent. Ce cycle répétitif se poursuit jusqu’à ce que le LLM affine sa précision à un niveau appréciable.
Une fois que vous avez un LLM opérationnel, les applications sont vastes :
- Créer des chatbots intuitifs, comme ChatGPT.
- Texte tournant pour les produits phares, les blogs et divers articles.
- Adresser et diriger les FAQ ou diriger les requêtes des utilisateurs vers le bon point de contact humain.
- Décodez les sentiments des clients à partir d’e-mails, de commentaires sur les réseaux sociaux ou d’évaluations de produits.
- Traduction parfaite de contenus orientés business dans une multitude de langues.
- Rationalisation des ensembles de données textuelles, en veillant à ce qu’ils soient soigneusement classés et prêts pour une analyse approfondie.
Qu’est-ce que le LLM en IA ?
Essentiellement, un modèle de langage sert de construction d’IA spécialisée, perfectionnée pour saisir et imiter les modèles linguistiques humains. De tels modèles sont versés dans les nuances, les cadres et les interconnexions inhérents à une langue, ayant été précédemment réservés à des tâches d’IA spécifiques, la traduction de texte en étant un excellent exemple. Le calibre d’un modèle de langage est souvent mesuré par sa taille, l’étendue et l’hétérogénéité de ses données d’apprentissage, et la complexité de ses algorithmes d’apprentissage sous-jacents.
En approfondissant, le terme «grand modèle de langage» souligne un sous-ensemble distinct de modèles de langage. Ces mastodontes présentent des paramètres en nombre dépassant de loin leurs homologues conventionnels. Ces paramètres, essentiellement les variables internes du modèle, se cristallisent lors de la phase d’apprentissage et font écho à l’étendue de sa compréhension linguistique.
L’arène contemporaine du traitement du langage naturel (TAL) est témoin d’un changement palpable. Propulsé par un matériel de pointe, de vastes référentiels de données et des méthodologies de formation de pointe, l’accent est mis sur la création de modèles de langage gigantesques. Avec des milliards de paramètres à leur actif, ces LLM exigent une poussée de calcul herculéenne et un riche ensemble de données de formation. Ceci, à son tour, rend leur conception et leur intégration à la fois complexes et économiquement lourdes.
Comment les LLM sont-ils formés ?
La création de la plupart des LLM commence par une pré-formation sur de vastes ensembles de données polyvalents. Cette étape fondamentale garantit que le modèle intègre de larges fonctionnalités qui peuvent ensuite être affinées pour des tâches de niche.
Le parcours de formation d’un LLM comprend les étapes suivantes:
- Pré-traitement : Les données textuelles subissent une transformation en vecteurs numériques pour s’adapter parfaitement aux exigences d’entrée du modèle.
- Initialisation : Les paramètres du modèle reçoivent des valeurs aléatoires pour lancer la formation.
- Entrée de données: Le modèle reçoit la forme numérique des données textuelles.
- Calcul des pertes : En utilisant une fonction de perte, la disparité entre les prédictions du modèle et le véritable mot suivant dans une séquence est déterminée.
- Optimisation: Un effort concerté pour ajuster les paramètres du modèle garantit la réduction des pertes.
- Itération: L’ensemble du processus est exécuté de manière cyclique jusqu’à ce que les prédictions du modèle résonnent avec un seuil de précision admirable.
Comprendre la mécanique des LLM
Enracinés dans des réseaux de neurones profonds, les LLM produisent des résultats tirés de modèles de données de formation.
Un LLM par excellence exploite principalement la conception architecturale basée sur les transformateurs. Il s’agit d’un écart par rapport aux réseaux de neurones récurrents (RNN), qui s’appuient sur la récurrence comme pivot pour délimiter les relations entre les jetons dans une séquence. Au lieu de cela, les transformateurs adoptent l’attention personnelle.
La prouesse de l’auto-attention réside dans sa capacité à calculer un agrégat pondéré pour une séquence d’entrée. Parallèlement, il possède la perspicacité nécessaire pour identifier de manière dynamique les jetons les plus pertinents les uns par rapport aux autres. Cette relation inter-token est déchiffrée via des scores d’attention, essentiels pour élucider la hiérarchie d’importance des tokens dans une séquence.
Modèles de grande langue les plus populaires
Certains des grands modèles de langage les plus populaires sont :
- GPT-4
- GPT-3.5
- PALME 2 (Bison-001)
- Manuscrit
- Texte-ada-001
- Claude v1
- Text-babbage-001
- Adhérer
- Texte-curie-001
- Text-davinci-003
- Alpaga-7b
- StableLM-Tuned-Alpha-7B
- 30B-Lazare
- Assistant ouvert SFT-4 12B
- AssistantLM
- FLAN-UL2
- GPT-NeoX-20b
- FLORAISON
- BLOOMZ
- FLAN-T5-XXL
- Commande-moyen-nocturne
- Faucon
- Gopher
- Vigogne 33B
- Jurassique-2
Vous pouvez explorer les LLM mentionnés ci-dessus en accédant à notre article exclusif intitulé : « Découvrir la puissance des meilleurs LLM”
En bout de ligne
Qu’est-ce que le LLM en IA ? En conclusion, les grands modèles de langage représentent le zénith de l’apprentissage automatique dans le domaine du traitement du langage naturel. Ces modèles complexes, renforcés par une puissance de calcul inégalée et de vastes ensembles de données, redéfinissent notre interaction avec la technologie, offrant un dialogue plus humain avec les machines.
De la création de chatbots engageants au déchiffrement de sentiments complexes, les LLM ont gravé une marque indélébile dans le paysage de l’IA. Des noms comme GPT-4, Codex et Claude v1 ne sont que la pointe de l’iceberg dans ce vaste monde de LLM. Alors que nous continuons à libérer leur potentiel et à affiner leurs capacités, nous sommes à l’aube d’un avenir où l’IA n’est pas seulement un outil, mais un partenaire conversationnel. Plongez plus profondément, explorez davantage et découvrez le pouvoir transformateur des LLM en IA.
Crédit image en vedette : Kerem Gülen/Midjourney
