Aujourd’hui, il est impossible d’ignorer le sujet des Large Language Models (LLM), car ces concepts sont à la base des évolutions modernes de l’intelligence artificielle générative. Il s’agit d’un modèle linguistique qui peut aider des applications telles que ChatGPT ou Google Gemini à prendre en charge n’importe quelle requête.
De quoi s’agit-il exactement ? Commençons par définir ce qu’est un grand modèle linguistique. Un LLM n’est rien d’autre qu’un modèle linguistique de grande taille capable de comprendre et de générer le langage humain. Cela est possible grâce à un apprentissage basé sur une grande quantité de données et fonctionne grâce à des réseaux neuronaux qui permettent de prédire le mot ou le symbole suivant celui qui a été généré.
Tout cela pour reconnaître dans un LLM la solution idéale pour comprendre les codes humains, tels que les entrées textuelles ou visuelles, qui peuvent à leur tour restituer du contenu écrit, graphique, vidéo ou audio. Cela est possible grâce à un type d’apprentissage automatique (deep learning) qui permet d’effectuer une analyse probabiliste des données.
Même avec une formation bien structurée, les grands modèles linguistiques sont encore sujets à des biais et à des distorsions hérités des superstructures de la pensée humaine. Comme les préjugés culturels, ethniques et de genre.
Que pouvons-nous dire sur l’éthique et la gouvernance ?
Quelles sont les questions d’éthique de l’IA liées aux systèmes d’intelligence artificielle qui incluent également les grands modèles linguistiques ? Les principes fondamentaux qui régissent ces technologies devraient être ceux du respect de la vie privée, de la transparence dans l’utilisation des informations, du développement responsable de la technologie et de l’engagement à éliminer les biais, les préjugés et les constructions liés aux informations obtenues pendant la formation.
Les LLM peuvent reproduire ou amplifier les biais présents dans les données d’entraînement, créant ainsi des discriminations fondées sur le genre ou la religion. La gouvernance de l’IA devrait s’occuper de ces conditions, mais ce n’est pas facile.
Beaucoup a été fait dans ce domaine, même si les défis restent importants car il est possible de contourner les filtres et les blocages. Par exemple, il a été constaté dans un premier temps qu’il était possible de créer des armes ou des explosifs en suivant les instructions de ChatGPT. Les programmeurs sont intervenus, mais nous savons aujourd’hui que la Tesla qui a explosé devant un immeuble appartenant à Trump a été modifiée en suivant les instructions de ChatGPT. Une approche éthique de l’IA est possible, mais il y a beaucoup de travail à faire en amont.
Applications des grands modèles linguistiques
Nous avons compris, dans les grandes lignes, ce qu’est un grand modèle linguistique. Essayons maintenant de définir son utilisation : à quoi sert-il ? La liste des applications possibles des modèles linguistiques à grande échelle est infinie, essayons d’en dresser une liste minimale à garder toujours à l’esprit pour mettre en œuvre les logiciels LLM.
Création de contenu
Lorsque l’on pense aux utilisations possibles des grands modèles linguistiques, on pense immédiatement à la génération de textes, qui est l’un des points forts des chatbots IA modernes. Avec la bonne invite, vous pouvez obtenir de grandes quantités de contenu, mais gare à ceux qui pensent pouvoir remplacer le clavier d’un bon auteur : les erreurs, les imprécisions et les biais sont légion.
Il s’agit d’un support précieux pour organiser, définir, approfondir et corriger. D’autre part, la simplicité avec laquelle vous pouvez générer des synthèses de réunions, des présentations, des messages personnalisés pour les clients et automatiser les e-mails est déconcertante : avec une bonne finition, vous disposez d’un outil exceptionnel.
Analyse des données
C’est l’un des domaines dans lesquels les LLM peuvent être d’une grande aide pour l’homme. Pensez, par exemple, à la possibilité de générer des rapports détaillés grâce à une simple commande : vous chargez un PDF, vous demandez d’extraire des informations spécifiques et vous générez des rapports avec un minimum d’effort manuel. Vous pouvez faire de même avec l’analyse des sentiments, par exemple si vous avez besoin de synthétiser un grand nombre d’avis clients. Un exemple ?
L’outil pour télécharger des fichiers sur ChatGPT.
Vous souhaitez enrichir vos fiches produits à partir des avis des clients ? Téléchargez un fichier contenant les avis (dans ce cas, les versions payantes sont plus efficaces) et demandez d’extraire les points forts qui ressortent régulièrement. À ce stade, il ne vous reste plus qu’à intervenir, et vous savez que vous pouvez le faire grâce à une approche basée sur les données.
Assistant virtuel
Une bonne utilisation des programmes et des applications basés sur le Large Language Model : création de chatbots avancés capables de répondre aux clients potentiels sur les sites de commerce électronique, les sites web des institutions financières et les entreprises qui ont besoin d’un service clientèle constant, 24 heures sur 24. Grâce à ces solutions, vous pouvez répondre aux questions fréquentes, résoudre les problèmes et gérer les demandes complexes.
En imitant des conversations presque humaines. Le concept d’assistance virtuelle peut également être élevé dans des secteurs plus importants pour l’humanité, tels que la télémédecine et la chirurgie. Ou encore la sécurité informatique grâce à la détection de modèles suspects dans les textes (par exemple, le phishing).
Traduction automatique
Une autre avancée réalisée par les modèles LLM tels que Google Translate : traduire avec précision tout type de contenu en tenant compte du contexte. Des solutions avancées telles que DeepL vous permettent d’améliorer considérablement le résultat grâce à des outils d’aide à la rédaction qui modifient le ton utilisé.
Quelles sont les technologies fondamentales des LLM ?
En présentant les grands modèles linguistiques et en cherchant à les définir, nous avons mentionné une série de concepts liés aux technologies de base nécessaires au développement des LLM. Quelles sont les plus importantes ? Tout d’abord, il faut rappeler que les LLM sont basés sur des réseaux neuronaux profonds, tels que les Transformer, qui ont pour tâche de traiter de grandes quantités de données, de définir l’importance des mots dans un contexte et de trouver les relations entre
- les termes,
- les phrases et
- concepts.
Pour donner de la cohérence à tout cela, nous introduisons les modèles d’apprentissage automatique qui peuvent être supervisés, non supervisés et semi-supervisés. Comment fonctionnent ces systèmes ? Nous assistons à une phase de pré-formation sur des données textuelles importées et à une phase de réglage fin pour l’optimisation des détails.
Pour améliorer l’efficacité, des techniques d’optimisation avancées sont utilisées, qui rendent les applications de traitement du langage naturel (NLP) de plus en plus efficaces et capables d’interagir avec le contenu textuel. Par exemple, l’une des références est le Generative Pre-trained Transformer, un modèle de langage (Large Language Model, LLM) introduit par OpenAI et qui a servi de base au classique ChatGPT.
Technologies émergentes et évolution des LLM
Tout change à une vitesse unique. Chaque mois, des nouveautés se succèdent, permettant d’introduire de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux horizons de développement. Les technologies émergentes dans le domaine des Large Language Models (LLM) déterminent l’avenir de l’intelligence artificielle, en améliorant son efficacité et sa durabilité. C’est le cas des algorithmes de clustering qui permettent d’organiser de grandes quantités de données non structurées.
Formation
Par exemple, il faut tenir compte du federated learning qui protège l’un des aspects fondamentaux de l’éthique de l’IA : la confidentialité. En effet, cette technique d’apprentissage automatique permet de former des modèles LLM de manière distribuée, en utilisant les données présentes sur des appareils locaux sans les transférer vers un serveur central.
Pour gagner du temps et économiser des ressources, nous disposons du développement des techniques de transfert d’apprentissage, une technique d’apprentissage automatique dans laquelle un modèle déjà formé à certaines tâches est redéfini pour être utile à un travail connexe. Dans le même contexte, nous trouvons l’apprentissage automatique (AutoML), qui réduit la contribution humaine en introduisant des techniques d’automatisation pour sélectionner, configurer et optimiser les paramètres, les architectures et les processus de formation.
Linguistique
Il faut également tenir compte de la grande évolution qui a eu lieu en termes de linguistique informatique dans le contexte des grands modèles linguistiques (LLM) afin d’améliorer la compréhension et la génération d’un résultat naturel par les machines. Cela se fait en intégrant des connaissances linguistiques à des capacités d’apprentissage automatique, et vous avez certainement remarqué que les résultats de ChatGPT sont de plus en plus proches d’un texte que vous auriez pu écrire vous-même.
Réseaux neuronaux
Abordons les évolutions des réseaux neuronaux convolutifs (CNN, Convolutional Neural Networks) associés au deep learning en combinaison avec d’autres architectures telles que les Transformer afin d’améliorer les performances dans divers domaines. Comme l’analyse approfondie de séquences de texte telles que celles nécessaires à l’analyse des sentiments.
Une avancée supplémentaire a été réalisée avec la mise en œuvre des réseaux neuronaux profonds (DNN, Deep Neural Networks), qui permettent de générer des modèles plus puissants, plus polyvalents et plus adaptables.
Quelles sont les principales bibliothèques LLM ?
Les bibliothèques de grands modèles linguistiques sont une aubaine pour les programmeurs. L’utilisateur final n’en ressentira peut-être pas le besoin, mais nous en récoltons les fruits chaque jour. En effet, il s’agit d’outils organisés et conçus pour faciliter l’utilisation, la formation et la mise en œuvre des LLM. En résumé, ce sont les bases pour gérer au mieux les grands modèles linguistiques, sans avoir à en créer un à partir de zéro. Vous souhaitez créer quelque chose à partir d’un LLM ? C’est possible grâce aux bibliothèques de grands modèles linguistiques. Voici les plus importantes :
- Hugging Face Transformers – Grande bibliothèque open source réputée comprenant des centaines de modèles pré-entraînés, des outils d’optimisation et de tokenisation.
- spaCy – Tout le contraire : une bibliothèque NLP légère et rapide qui prend en charge les modèles Transformer, parfaite pour démarrer des applications spécifiques telles que l’analyse de texte.
- BERT – Excelle dans des tâches telles que l’analyse des sentiments, la reconnaissance d’entités (NER) et la réponse à des questions. Décisif pour les T5 et RoBERTa qui ont suivi.
- T5 – Modèle LLM conçu par Google avec une architecture simple pour traiter chaque tâche NLP comme un problème de transformation de texte en texte.
- NLTK – Bibliothèque pour le traitement du langage naturel principalement utilisée pour les activités d’analyse de texte. Utilisée pour pré-traiter le texte avant les modèles plus avancés.
- OpenAI API – Un modèle de référence, parfait pour générer des textes et créer des synthèses. Avec ces API, vous pouvez accéder aux modèles GPT d’OpenAI GPT-4, par exemple.
- MLflow – Structure open source pour gérer l’ensemble du cycle de vie du machine learning. Elle est largement utilisée pour surveiller, suivre et déployer des modèles LLM.
- XLNet – Voici un modèle LLM autorégressif avancé qui améliore BERT en utilisant une approche bidirectionnelle généralisée. Excellent pour la génération de texte.
- PyTorch et TensorFlow – Bibliothèques d’apprentissage automatique génériques et très utilisées pour former les LLM. Point fort : elles permettent des personnalisations avancées.
- LangChain – Utile pour créer des pipelines et des workflows complexes avec les LLM : fonctionne bien avec les chatbots conversationnels ou les outils d’interrogation de bases de données.
À tout cela s’ajoutent des suites dédiées à l’intelligence artificielle générative telles que Google Cloud AI, OpenAI et d’autres plateformes similaires qui continuent de révolutionner le secteur en proposant des outils pour vos applications IA. À intégrer dans un flux de production d’entreprise grâce à l’aide d’une entreprise spécialisée.